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 -vel , 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 , 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 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.

Parancs	Használati példa
vertexAI.getGenerativeModel()	Ez a parancs kifejezetten a Google Cloud Vertex AI SDK-jára vonatkozik. Név szerint kér le egy adott generatív modellt (pl. „gemini-1.0-pro”), amelyet aztán tartalom generálására használ fel. Ez elengedhetetlen a megfelelő modell eléréséhez a projektben.
generateContent()	Ezt a Vertex AI SDK-ból származó módszert a bemeneti adatokon alapuló tartalom generálására használják. A felhasználói tartalmat bemenetként veszi, és az AI-modellből generált válaszokat ad vissza. Kulcsfontosságú az AI-vezérelt tartalomgenerálással való interakcióhoz.
result.json()	Ez a módszer az API-ból származó válasz JSON-ként történő elemzésére szolgál. Biztosítja, hogy a visszaküldött adatok megfelelő formátumban legyenek, és kulcsfontosságú a használható információk kinyeréséhez az API válaszából.
headers.get('content-type')	Ez a parancs ellenőrzi a válaszfejléceket, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a tartalom típusa JSON. Ennek ellenőrzésére szolgál, hogy a visszaküldött adatok a várt formátumban vannak-e, így megelőzhető a HTML vagy más nem JSON-adatok fogadása által okozott problémák.
sinon.stub()	Ez a Sinon.js könyvtárból származó metódus, amellyel tesztelési célból egy függvényt vagy metódust "csonkkal" cserélnek le. Hasznos a funkciók viselkedésének szimulálásához az egységtesztek során, különösen annak teszteléséhez, hogy a függvények hogyan kezelik a válaszokat.
chai.expect()	A Chai állításkönyvtárból származó elvárás módszere az elvárások meghatározására szolgál az egységtesztekben. Segít ellenőrizni, hogy a tényleges kimenet megfelel-e a várt eredményeknek, biztosítva a kód helyességét.
async function	Ez egy kulcsparancs az aszinkron műveletek kezelésére JavaScriptben. Biztosítja, hogy a kódvégrehajtás megvárja az API-választ vagy bármely ígéret megoldását, mielőtt továbblépne, ami létfontosságú a felhőszolgáltatásokkal való együttműködéshez.
result.headers.get()	Ez a módszer az API-válasz adott fejléceinek elérésére szolgál. Ebben az összefüggésben kulcsfontosságú a visszaküldött adatok típusának (JSON, HTML stb.) ellenőrzése és a különböző válaszformátumok megfelelő kezelése szempontjából.
try...catch	Ez a blokk kritikus fontosságú a JavaScript hibakezeléséhez. Lehetővé teszi a kód számára, hogy kecsesen elkapja és kezelje az aszinkron funkciók végrehajtása során előforduló hibákat, például API kéréseket vagy elemzési válaszokat.

A Vertex AI Script lebontása és hibakezelés

A korábban biztosított szkripteket úgy tervezték, hogy kezeljék a tartalom létrehozásának folyamatát 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 " hiba” problémát említettük.

Az első megoldás a hibakezelésre összpontosít a tömb. Ez biztosítja, hogy ha hiba történik a hívás közben 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 , 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 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, 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 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 másképp működik, mint a parancssori eszközök, mint pl . 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.

1. Mi okozza a "DOCTYPE" hibát a Vertex AI válaszaiban?
2. A „DOCTYPE” hiba akkor fordul elő, ha az API a várt JSON-formátum helyett HTML-választ ad vissza. Ez gyakran helytelen API-hívások, nem megfelelő végpontok vagy hitelesítési problémák miatt fordul elő.
3. Hogyan kerülhetem el a HTML-válaszokat a Node.js-ben Vertex AI használatakor?
4. Győződjön meg arról, hogy az API-kéréseket a megfelelő végponthoz küldi, és mindig érvényesítse a válaszfejléceket. Használat hogy ellenőrizze, hogy a válasz JSON-e az elemzés előtt.
5. Miért működik a cURL parancsom, de a Node.js szkriptem nem?
6. A cURL közvetlenül interakcióba lép az API-val a HTTP használatával, míg a Node.js további könyvtárakat, például a Google Cloud SDK-t használ. Győződjön meg arról, hogy az SDK megfelelően van konfigurálva, és megfelelően kezeli a hitelesítést és a kérés formázását.
7. Hogyan kezelhetem a váratlan válaszokat a Node.js alkalmazásomban?
8. Használat blokkokat az aszinkron függvényekben a hibák észlelésére és az ellenőrzések végrehajtására fejlécet, hogy elkerülje a váratlan HTML-válaszokból származó elemzési hibákat.
9. Hogyan tesztelhetem helyileg a Vertex AI Node.js kódomat?
10. Az API-válaszokat szimulálhatja olyan könyvtárak használatával, mint például tesztesetek létrehozásához és felhasználásához és egységteszteket írni. Ez biztosítja, hogy a kód a várt módon viselkedjen a különböző környezetekben.