Rješavanje pogreške Vertex AI generateContent: Neočekivani token DOCTYPE u Node.js

Razumijevanje Vertex AI generateContent DOCTYPE pogreške u Node.js

Prilikom integriranja Google Cloud Vertex AI s Node.js, programeri se ponekad susreću s neočekivanim pogreškama, kao što je problem "Neočekivani token DOCTYPE". Ova se pogreška obično pojavljuje kada se pokušava pokrenuti kod koji dobro funkcionira sklupčati, ali ne uspijeva unutar okruženja Node.js. Takvi problemi mogu biti frustrirajući, posebno za one koji su novi u Vertex AI.

Poruka o pogrešci, koja uključuje reference na DOCTYPE i nevažeći JSON, često je pokazatelj da odgovor API-ja nije u očekivanom formatu. To se događa kada se vrati HTML sadržaj umjesto očekivanog JSON odgovora, što otežava njegovu obradu. U takvim slučajevima rješavanje problema postaje ključno.

Iako pogreška može upućivati ​​na probleme unutar koda, kao što je nepravilno rukovanje zahtjevima, ključno je također istražiti moguće probleme s postavljanjem, osobito kada koristite Google Cloud CLI na lokalnom računalu, poput Windowsa. Iako Vertex AI dokumentacija nudi primjer koda, male razlike u postavkama okruženja mogu uzrokovati nedosljednosti.

Ovaj članak govori o pojedinostima ove pogreške i istražuje uobičajene korake za rješavanje problema. Ispitat ćemo isječke koda, istražiti moguće uzroke i ponuditi praktična rješenja za programere koji se suočavaju s DOCTYPE pogreškom u Vertex AI-jevoj funkciji generateContent.

Razbijanje Vertex AI skripte i rukovanje pogreškama

Ranije navedene skripte dizajnirane su za upravljanje procesom generiranja sadržaja korištenjem Google Cloud Vertex AI u okruženju Node.js. Glavna svrha skripte je postavljanje upita generativnim modelima Vertex AI, poput "gemini-1.0-pro", slanjem korisničkog unosa i primanjem odgovora AI-ja. Međutim, prilikom rukovanja API-jima mogu se pojaviti neočekivani problemi poput primanja HTML sadržaja umjesto JSON-a. Ovdje na scenu stupaju kritične metode i tehnike rukovanja pogreškama. Skripta osigurava da je odgovor ispravno raščlanjen u JSON format, sprječavajući "DOCTYPE problem s pogreškom".

Prvo rješenje usmjereno je na rukovanje pogreškama pomoću pokušaj...uhvati blokirati. Ovo osigurava da ako dođe do pogreške tijekom pozivanja generiratiSadržaj funkcija, skripta se ne ruši. Umjesto toga, pogreška je uhvaćena i značajna poruka se bilježi u konzolu. Ova vrsta robusnog rukovanja pogreškama posebno je važna kada se radi o vanjskim uslugama kao što je Google Cloud Vertex AI, gdje problemi s mrežom ili netočni odgovori API-ja mogu rezultirati kvarovima. Nadalje, korištenje asinkronih funkcija osigurava ispravno rukovanje pozivom API-ja bez blokiranja drugih operacija, što je bitno za optimizaciju performansi.

Drugi ključni element u scenariju je korištenje result.json(), što je ključno za raščlanjivanje API-jevog odgovora u upotrebljiv format. Problem u ovom slučaju nastaje jer nije zajamčeno da će API odgovor uvijek biti u JSON formatu. Provjerom Vrsta sadržaja zaglavlja, drugo rješenje osigurava da je odgovor zapravo u JSON formatu prije pokušaja njegove analize. To pomaže spriječiti da skripta pokuša analizirati HTML stranicu pogreške (poput one u DOCTYPE pogrešci) kao JSON, što bi dovelo do "Neočekivanog tokena"

U trećem rješenju fokus se prebacuje na testiranje. Ovdje, jedinični testovi implementiraju se korištenjem biblioteka Mocha i Chai. Jedinično testiranje je kritičan korak u osiguravanju da se kôd ponaša prema očekivanjima u različitim okruženjima i scenarijima. Prekidanjem API poziva, testovi mogu simulirati različite odgovore Vertex AI servisa, dopuštajući programerima da potvrde da kod može pravilno obraditi slučajeve uspjeha i pogreške. Ovaj pristup osigurava da je konačni proizvod otporniji i pouzdaniji, budući da je testiran na niz mogućih ishoda.

// Solution 1: Handling Unexpected HTML Response with Correct Fetching
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    const jsonResponse = await result.json();
    console.log(jsonResponse);
  } catch (error) {
    console.error('Error processing response:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 2: Checking Content-Type Header to Ensure JSON
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    if (result.headers.get('content-type').includes('application/json')) {
      const jsonResponse = await result.json();
      console.log(jsonResponse);
    } else {
      console.error('Unexpected response format:', result.headers.get('content-type'));
    }
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching content:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 3: Writing Unit Tests for Vertex AI with Mocha and Chai
const chai = require('chai');
const { expect } = chai;
const sinon = require('sinon');
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
describe('Vertex AI Generate Content', () => {
  it('should return valid JSON content', async () => {
    const vertexAI = new VertexAI({ project: 'test-project', location: 'test-location' });
    const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
    const stub = sinon.stub(model, 'generateContent').returns(Promise.resolve({
      json: () => ({ response: 'New Delhi' }),
      headers: { get: () => 'application/json' }
    }));
    const result = await model.generateContent('What is the capital of India?');
    const jsonResponse = await result.json();
    expect(jsonResponse.response).to.equal('New Delhi');
    stub.restore();
  });
});

Razumijevanje problema s odgovorom Vertex AI u Node.js

Prilikom rada sa Google Cloud Vertex AI u Node.js, ključni aspekt koji treba uzeti u obzir je kako se podaci razmjenjuju između API-ja i aplikacije. Jedan uobičajeni problem, kao što se vidi u ovom scenariju, je primanje neočekivanog HTML odgovora umjesto očekivanog JSON formata. To može dovesti do sintaktičkih pogrešaka, kao što je "Neočekivani token DOCTYPE", do kojih dolazi jer kôd pokušava raščlaniti HTML kao da je JSON. Osnovni uzrok obično je krivo konfiguriran zahtjev, netočna API krajnja točka ili problem s autentifikacijom.

Osim toga, važno je to zapamtiti Node.js radi drugačije od alata naredbenog retka poput sklupčati. Dok cURL izravno komunicira s API-jem preko HTTP-a, Node.js koristi pakete poput Google Cloud SDK-a. Ove biblioteke dodaju slojeve apstrakcije, što znači da su potrebna dodatna obrada pogrešaka i provjera valjanosti kako bi se osigurala ispravna razmjena podataka. Ispravno postavljanje zaglavlja, posebno "Content-Type" za zahtjeve i odgovore, ključno je za glatko rukovanje API pozivima.

Još jedan čimbenik koji bi mogao dovesti do pogrešaka je konfiguracija mreže ili postavke lokalnog okruženja. Prilikom pokretanja Vertex AI SDK-a na lokalnom računalu, CLI okruženje može se ponašati drugačije od okruženja temeljenog na oblaku. Problemi kao što su lokalne proxy postavke, konfiguracije vatrozida ili nedostajuće varijable okruženja mogu utjecati na odgovor Vertex AI-ja. Stoga bi razvojni programeri trebali osigurati da njihovo lokalno okruženje što je moguće bliže oponaša okruženje oblaka kako bi se izbjegle nedosljednosti prilikom prebacivanja između njih.