Vertex AI generálási tartalom hiba feloldása: Váratlan DOCTYPE token a Node.js-ben

A Vertex AI GenereContent DOCTYPE hiba megértése a Node.js-ben

Integráláskor Google Cloud Vertex AI -vel Node.js, a fejlesztők néha váratlan hibákkal találkoznak, például a „Váratlan token DOCTYPE” problémával. Ez a hiba általában akkor fordul elő, ha olyan kódot próbál futtatni, amely jól működik becsavar, de nem működik Node.js környezetben. Az ilyen problémák frusztrálóak lehetnek, különösen azok számára, akik még nem ismerik a Vertex AI-t.

A hibaüzenet, amely DOCTYPE-ra és érvénytelen JSON-ra való hivatkozásokat tartalmaz, gyakran azt jelzi, hogy az API-tól érkező válasz nem a várt formátumban érkezik. Ez akkor fordul elő, ha a várt JSON-válasz helyett HTML-tartalom kerül visszaadásra, ami megnehezíti a feldolgozást. Ilyen esetekben elengedhetetlen a hibaelhárítás.

Bár a hiba utalhat a kódon belüli problémákra, például nem megfelelő kéréskezelésre, kulcsfontosságú az esetleges beállítási problémák kivizsgálása is, különösen akkor, ha Google Cloud CLI helyi gépen, például Windowson. Annak ellenére, hogy a Vertex AI dokumentációja mintakódot kínál, a környezetbeállítások enyhe eltérései következetlenségeket okozhatnak.

Ez a cikk a hiba sajátosságaival foglalkozik, és feltárja a gyakori hibaelhárítási lépéseket. Megvizsgáljuk a kódrészleteket, feltárjuk a lehetséges okokat, és gyakorlati megoldásokat kínálunk azoknak a fejlesztőknek, akik szembesülnek a Vertex AI GenereContent funkciójának DOCTYPE hibájával.

A Vertex AI Script lebontása és hibakezelés

A korábban biztosított szkripteket úgy tervezték, hogy kezeljék a tartalom létrehozásának folyamatát Google Cloud Vertex AI Node.js környezetben. A szkript fő célja, hogy lekérdezze a Vertex AI generatív modelleket, mint például a "gemini-1.0-pro", felhasználói bemenet elküldésével és az AI válaszának fogadásával. Az API-k kezelése során azonban váratlan problémák léphetnek fel, például HTML-tartalom fogadása JSON helyett. Itt jönnek képbe a kritikus módszerek és a hibakezelési technikák. A szkript biztosítja, hogy a válasz megfelelően JSON formátumba kerüljön elemzésre, megakadályozva a "DOCTYPE hiba” problémát említettük.

Az első megoldás a hibakezelésre összpontosít a próbáld... elkapni tömb. Ez biztosítja, hogy ha hiba történik a hívás közben tartalom generálása függvényt, a szkript nem omlik össze. Ehelyett a rendszer elkapja a hibát, és egy értelmes üzenet kerül naplózásra a konzolon. Ez a fajta robusztus hibakezelés különösen fontos külső szolgáltatások, például a Google Cloud Vertex AI kezelésekor, ahol a hálózati problémák vagy a helytelen API-válaszok hibákat okozhatnak. Továbbá az aszinkron függvények használata biztosítja az API hívás megfelelő kezelését anélkül, hogy blokkolná a többi műveletet, ami elengedhetetlen a teljesítmény optimalizálásához.

A szkript másik kulcseleme a használata result.json(), ami kulcsfontosságú az API válaszának használható formátumba történő elemzéséhez. A probléma ebben az esetben azért merül fel, mert az API-válasz nem mindig JSON formátumú. Ellenőrizve a Tartalom-típus fejléc, a második megoldás biztosítja, hogy a válasz valóban JSON formátumban legyen, mielőtt megpróbálná értelmezni. Ez segít megakadályozni, hogy a szkript megpróbáljon egy HTML-hibaoldalt (például a DOCTYPE hibában szereplőt) JSON-ként elemezni, ami a „Váratlan tokenhez” vezetne.

A harmadik megoldásban a hangsúly a tesztelésre kerül. Itt, egységtesztek a Mocha és Chai könyvtárak segítségével valósítják meg. Az egységteszt egy kritikus lépés annak biztosításában, hogy a kód a várt módon viselkedjen a különböző környezetekben és forgatókönyvekben. Az API-hívások megszakításával a tesztek a Vertex AI szolgáltatás különböző válaszait szimulálhatják, így a fejlesztők ellenőrizhetik, hogy a kód megfelelően tudja-e kezelni a siker- és hibaeseteket. Ez a megközelítés biztosítja, hogy a végtermék rugalmasabb és megbízhatóbb legyen, mivel számos lehetséges eredményre tesztelték.

// 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();
  });
});

A Vertex AI válaszproblémái a Node.js-ben

Amikor dolgozik Google Cloud Vertex AI A Node.js-ben az egyik legfontosabb szempont, hogy hogyan történik az adatcsere az API és az alkalmazás között. Ebben a forgatókönyvben az egyik gyakori probléma az, hogy váratlan HTML-választ kap a várt JSON-formátum helyett. Ez szintaktikai hibákhoz vezethet, például „Váratlan DOCTYPE token”, amelyek azért fordulnak elő, mert a kód úgy próbálja elemezni a HTML-t, mintha az JSON lenne. A kiváltó ok általában egy rosszul konfigurált kérés, egy helytelen API-végpont vagy egy hitelesítési probléma.

Ezenkívül fontos emlékezni erre Node.js másképp működik, mint a parancssori eszközök, mint pl becsavar. Míg a cURL közvetlenül kölcsönhatásba lép az API-val HTTP-n keresztül, a Node.js olyan csomagokat használ, mint a Google Cloud SDK. Ezek a könyvtárak absztrakciós rétegeket adnak hozzá, ami azt jelenti, hogy extra hibakezelésre és érvényesítésre van szükség a megfelelő adatcsere biztosításához. A fejlécek helyes beállítása, különösen a „Content-Type” mind a kérések, mind a válaszok esetében, kritikus fontosságú az API-hívások zökkenőmentes kezeléséhez.

Egy másik tényező, amely hibákhoz vezethet, a hálózati konfiguráció vagy a helyi környezet beállításai. Ha a Vertex AI SDK-t helyi gépen futtatja, a CLI környezet másként viselkedhet, mint egy felhőalapú környezet. Az olyan problémák, mint a helyi proxybeállítások, a tűzfalkonfigurációk vagy a hiányzó környezeti változók befolyásolhatják a Vertex AI válaszát. Így a fejlesztőknek gondoskodniuk kell arról, hogy helyi környezetük a lehető legpontosabban utánozza a felhőkörnyezetet, hogy elkerülje az inkonzisztenciákat a köztük lévő váltás során.