Risoluzione dell'errore Vertex AI generateContent: token DOCTYPE imprevisto in Node.js

Comprensione dell'errore Vertex AI generateContent DOCTYPE in Node.js

Durante l'integrazione IA di Google Cloud Vertex con Node.js, gli sviluppatori a volte riscontrano errori imprevisti, come il problema "Token DOCTYPE imprevisto". Questo errore si verifica in genere quando si tenta di eseguire codice che funziona correttamente arricciare, ma fallisce all'interno di un ambiente Node.js. Tali problemi possono essere frustranti, soprattutto per chi è nuovo a Vertex AI.

Il messaggio di errore, che include riferimenti a DOCTYPE e JSON non valido, spesso indica che la risposta dell'API non è nel formato previsto. Ciò accade quando viene restituito contenuto HTML anziché la risposta JSON prevista, rendendone difficile l'elaborazione. In questi casi, la risoluzione dei problemi diventa essenziale.

Anche se l'errore potrebbe indicare problemi all'interno del codice, come la gestione impropria delle richieste, è fondamentale indagare anche sui potenziali problemi di configurazione, in particolare quando si utilizza CLI di Google Cloud su un computer locale, come Windows. Anche se la documentazione di Vertex AI offre codice di esempio, lievi differenze nella configurazione dell'ambiente possono causare incoerenze.

Questo articolo approfondisce le specifiche di questo errore ed esplora i passaggi comuni per la risoluzione dei problemi. Esamineremo frammenti di codice, esploreremo le potenziali cause e offriremo soluzioni pratiche per gli sviluppatori che affrontano l'errore DOCTYPE nella funzione generateContent di Vertex AI.

Analisi dello script Vertex AI e gestione degli errori

Gli script forniti in precedenza sono progettati per gestire il processo di generazione del contenuto utilizzando IA di Google Cloud Vertex in un ambiente Node.js. Lo scopo principale dello script è interrogare i modelli generativi Vertex AI, come "gemini-1.0-pro", inviando un input dell'utente e ricevendo la risposta dell'IA. Tuttavia, durante la gestione delle API, possono verificarsi problemi imprevisti come la ricezione di contenuto HTML anziché JSON. È qui che entrano in gioco i metodi critici e le tecniche di gestione degli errori. Lo script garantisce che la risposta venga analizzata correttamente in formato JSON, impedendo il "DOCTYPE errore" menzionato.

La prima soluzione si concentra sulla gestione degli errori utilizzando il file provare...prendere bloccare. Ciò garantisce che se si verifica un errore durante la chiamata al file generareContenuto funzione, lo script non si blocca. Invece, l'errore viene rilevato e sulla console viene registrato un messaggio significativo. Questo tipo di gestione efficace degli errori è particolarmente importante quando si ha a che fare con servizi esterni come Google Cloud Vertex AI, dove problemi di rete o risposte API errate possono causare errori. Inoltre, l'utilizzo di funzioni asincrone garantisce che la chiamata API venga gestita correttamente senza bloccare altre operazioni, cosa essenziale per ottimizzare le prestazioni.

Un altro elemento chiave nella sceneggiatura è l'uso di risultato.json(), che è fondamentale per analizzare la risposta dell'API in un formato utilizzabile. Il problema in questo caso nasce perché non è sempre garantito che la risposta API sia in formato JSON. Controllando il Tipo di contenuto header, la seconda soluzione garantisce che la risposta sia effettivamente in formato JSON prima di tentare di analizzarla. Ciò aiuta a impedire allo script di tentare di analizzare una pagina di errore HTML (come quella nell'errore DOCTYPE) come JSON, il che porterebbe al "Token imprevisto"

Nella terza soluzione, l’attenzione si sposta sul testing. Qui, test unitari sono implementati utilizzando le librerie Mocha e Chai. Il test unitario è un passaggio fondamentale per garantire che il codice si comporti come previsto in diversi ambienti e scenari. Effettuando lo stubbing delle chiamate API, i test possono simulare varie risposte dal servizio Vertex AI, consentendo agli sviluppatori di verificare che il codice sia in grado di gestire correttamente sia i casi di successo che quelli di errore. Questo approccio garantisce che il prodotto finale sia più resiliente e affidabile, poiché è stato testato per una serie di possibili risultati.

// 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();
  });
});

Comprensione dei problemi di risposta di Vertex AI in Node.js

Quando si lavora con IA di Google Cloud Vertex in Node.js, un aspetto chiave da considerare è il modo in cui i dati vengono scambiati tra l'API e l'applicazione. Un problema comune, come osservato in questo scenario, è la ricezione di una risposta HTML imprevista invece del formato JSON previsto. Ciò può portare a errori di sintassi, come "Token DOCTYPE imprevisto", che si verificano perché il codice tenta di analizzare l'HTML come se fosse JSON. La causa principale è solitamente una richiesta configurata in modo errato, un endpoint API errato o un problema con l'autenticazione.

Inoltre, è importante ricordarlo Node.js funziona in modo diverso rispetto agli strumenti da riga di comando come arricciare. Mentre cURL interagisce direttamente con l'API tramite HTTP, Node.js utilizza pacchetti come Google Cloud SDK. Queste librerie aggiungono livelli di astrazione, il che significa che sono necessarie ulteriori operazioni di gestione e convalida degli errori per garantire un corretto scambio di dati. L'impostazione corretta delle intestazioni, in particolare del "Content-Type" sia per le richieste che per le risposte, è fondamentale per gestire senza problemi le chiamate API.

Un altro fattore che potrebbe portare a errori è la configurazione della rete o le impostazioni dell'ambiente locale. Quando si esegue Vertex AI SDK su un computer locale, l'ambiente CLI potrebbe comportarsi in modo diverso rispetto a un ambiente basato su cloud. Problemi come le impostazioni del proxy locale, le configurazioni del firewall o le variabili di ambiente mancanti possono influenzare la risposta di Vertex AI. Pertanto, gli sviluppatori dovrebbero garantire che il loro ambiente locale imiti il ​​più fedelmente possibile l'ambiente cloud per evitare incoerenze quando si passa da uno all'altro.