Vertex AI のgenerateContent エラーの解決: Node.js の予期しないトークン DOCTYPE

Vertex AI のgenerateContent エラーの解決: Node.js でのさまざまなアプローチ

Node.js と Google Cloud Vertex AI SDK を使用したコンテンツ生成

// 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?");

エラー処理の改善とコンテンツタイプ検証の追加

Node.js: 応答の検証と非 JSON 応答の処理

// 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?");

JSON 解析とエラー処理を検証するための単体テストの追加

Node.js: Mocha と Chai を使用した有効な JSON 応答のテスト

// 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();
  });
});

Node.js の Vertex AI DOCTYPE エラーに関するよくある質問

1. Vertex AI 応答での「DOCTYPE」エラーの原因は何ですか?
2. 「DOCTYPE」エラーは、API が予期される JSON 形式ではなく HTML 応答を返した場合に発生します。これは多くの場合、不正な API 呼び出し、不適切なエンドポイント、または認証の問題が原因で発生します。
3. Vertex AI を使用するときに Node.js で HTML 応答を回避するにはどうすればよいですか?
4. 正しいエンドポイントに対して API リクエストを行っていることを確認し、常に応答ヘッダーを検証してください。使用 result.headers.get('content-type') 応答を解析する前に、応答が JSON であるかどうかを確認します。
5. cURL コマンドは機能するのに、Node.js スクリプトは機能しないのはなぜですか?
6. cURL は HTTP を使用して API と直接対話しますが、Node.js は Google Cloud SDK などの追加ライブラリを使用します。 SDK が正しく構成され、認証と要求のフォーマットが適切に処理されていることを確認してください。
7. Node.js アプリケーションで予期しない応答を処理するにはどうすればよいですか?
8. 使用 try...catch 非同期関数内のブロックを使用してエラーをキャッチし、チェックを実装します。 Content-Type ヘッダーを使用して、予期しない HTML 応答による解析エラーを回避します。
9. Vertex AI Node.js コードをローカルでテストするにはどうすればよいですか?
10. 次のようなライブラリを使用して API 応答をシミュレートできます。 sinon.stub テストケースを作成して使用するには Mocha そして Chai 単体テストを作成します。これにより、コードがさまざまな環境で期待どおりに動作することが保証されます。

Vertex AI エラーのトラブルシューティングに関する最終的な考え方

Vertex AI での「予期しないトークン DOCTYPE」エラーへの対処は、通常、応答形式の問題を示しています。 API 構成をチェックし、正しいコンテンツ タイプが返されることを確認すると、このような問題を防ぐことができます。この問題を解決するには、適切なエラー処理が鍵となります。

これらの問題に対処することで、開発者は JSON 解析エラーを回避し、Google Cloud の AI サービスとのスムーズなやり取りを確保できます。適切な検証、テスト、およびトラブルシューティング手法を使用すると、堅牢で信頼性の高いアプリケーションのパフォーマンスが保証されます。