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

Node.js の Vertex AI のgenerateContent DOCTYPE エラーについて

統合する場合 と 、開発者は、「予期しないトークン DOCTYPE」問題など、予期しないエラーに遭遇することがあります。このエラーは通常、正常に動作するコードを実行しようとしたときに発生します。 ですが、Node.js 環境内では失敗します。このような問題は、特に Vertex AI を初めて使用するユーザーにとってイライラする可能性があります。

DOCTYPE への参照や無効な JSON を含むエラー メッセージは、多くの場合、API からの応答が予期した形式ではないことを示しています。これは、予期された JSON 応答ではなく HTML コンテンツが返された場合に発生し、処理が困難になります。このような場合、トラブルシューティングが不可欠になります。

エラーは、不適切なリクエスト処理などのコード内の問題を示している可能性がありますが、特に次を使用する場合には、潜在的なセットアップの問題も調査することが重要です。 Windows などのローカル マシン上。 Vertex AI ドキュメントにはサンプル コードが提供されていますが、環境設定のわずかな違いにより不整合が発生する可能性があります。

この記事では、このエラーの詳細を詳しく説明し、一般的なトラブルシューティング手順を説明します。コード スニペットを調査し、潜在的な原因を調査し、Vertex AI のgenerateContent 関数で DOCTYPE エラーに直面している開発者に実用的な解決策を提供します。

指示	使用例
vertexAI.getGenerativeModel()	このコマンドは、Google Cloud の Vertex AI SDK に固有です。特定の生成モデルを名前 (例: 「gemini-1.0-pro」) で取得し、コンテンツの生成に使用されます。これは、プロジェクト内の正しいモデルにアクセスするために不可欠です。
generateContent()	Vertex AI SDK のこのメソッドは、入力データに基づいてコンテンツを生成するために使用されます。ユーザーのコンテンツを入力として受け取り、AI モデルから生成された応答を返します。これは、AI 主導のコンテンツ生成と対話するために重要です。
result.json()	このメソッドは、API からの応答を JSON として解析するために使用されます。これは、返されたデータが正しい形式であることを保証し、API の応答から使用可能な情報を抽出するための鍵となります。
headers.get('content-type')	このコマンドは、応答ヘッダーをチェックして、コンテンツ タイプが JSON であることを確認します。これは、返されたデータが予期した形式であることを確認するために使用され、HTML またはその他の非 JSON データの受信によって引き起こされる問題を防ぎます。
sinon.stub()	これは Sinon.js ライブラリのメソッドで、テスト目的で関数またはメソッドを「スタブ」に置き換えるのに使用されます。これは、単体テスト中に関数の動作をシミュレートする場合、特に関数が応答を処理する方法をテストする場合に役立ちます。
chai.expect()	Chai アサーション ライブラリの Expect メソッドは、単体テストでの期待値を定義するために使用されます。これは、実際の出力が予想される結果と一致するかどうかを検証し、コードの正確性を保証するのに役立ちます。
async function	これは、JavaScript で非同期操作を処理するための重要なコマンドです。これにより、コードの実行は、API 応答または解決される約束を待ってから先に進むことができます。これは、クラウド サービスを使用する場合に不可欠です。
result.headers.get()	このメソッドは、API 応答から特定のヘッダーにアクセスするために使用されます。このコンテキストでは、返されたデータのタイプ (JSON、HTML など) を検証し、それに応じてさまざまな応答形式を処理することが重要です。
try...catch	このブロックは、JavaScript でのエラー処理にとって重要です。これにより、API リクエストや応答の解析などの非同期関数の実行中に発生する可能性のあるエラーをコードで適切にキャッチして管理できるようになります。

Vertex AI スクリプトとエラー処理の詳細

前に提供されたスクリプトは、次を使用してコンテンツを生成するプロセスを処理するように設計されています。 Node.js 環境内。スクリプトの主な目的は、ユーザー入力を送信して AI の応答を受信することによって、「gemini-1.0-pro」などの Vertex AI 生成モデルをクエリすることです。ただし、API を処理する場合、JSON ではなく HTML コンテンツを受信するなど、予期しない問題が発生する可能性があります。ここで、重要なメソッドとエラー処理テクニックが登場します。スクリプトは、応答が JSON 形式に適切に解析されることを保証し、「 エラー」の問題が言及されました。

最初の解決策は、 ブロック。これにより、呼び出し中にエラーが発生した場合に、 機能を使用すると、スクリプトはクラッシュしません。代わりに、エラーが捕捉され、意味のあるメッセージがコンソールに記録されます。この種の堅牢なエラー処理は、ネットワークの問題や不正な API 応答によって障害が発生する可能性がある、Google Cloud Vertex AI のような外部サービスを扱う場合に特に重要です。さらに、非同期関数を使用すると、他の操作をブロックすることなく API 呼び出しが適切に処理されます。これはパフォーマンスの最適化に不可欠です。

スクリプトのもう 1 つの重要な要素は、 これは、API の応答を使用可能な形式に解析するために重要です。この場合の問題は、API 応答が常に JSON 形式であることが保証されていないために発生します。を確認することで、 2 番目の解決策では、応答を解析する前に、応答が実際に JSON 形式であることを確認します。これにより、スクリプトが HTML エラー ページ (DOCTYPE エラーのページなど) を JSON として解析しようとして、「予期しないトークン」が発生することを防ぐことができます。

3 番目のソリューションでは、焦点はテストに移ります。ここ、 Mocha ライブラリと Chai ライブラリを使用して実装されます。単体テストは、さまざまな環境やシナリオにわたってコードが期待どおりに動作することを確認するための重要なステップです。 API 呼び出しをスタブすることで、テストで Vertex AI サービスからのさまざまな応答をシミュレートできるため、開発者はコードが成功ケースとエラーケースの両方を適切に処理できることを検証できます。このアプローチにより、起こり得るさまざまな結果についてテストされているため、最終製品の復元力と信頼性が向上します。

// 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();
  });
});

Node.js における Vertex AI 応答の問題を理解する

一緒に作業するとき Node.js で考慮すべき重要な点は、API とアプリケーションの間でデータがどのように交換されるかです。このシナリオで見られる一般的な問題の 1 つは、予期した JSON 形式ではなく、予期しない HTML 応答を受信することです。これにより、コードが HTML を JSON であるかのように解析しようとするため、「予期しないトークン DOCTYPE」などの構文エラーが発生する可能性があります。通常、根本原因は、リクエストの構成ミス、API エンドポイント、または認証の問題です。

さらに、次のことを覚えておくことが重要です。 のようなコマンドラインツールとは動作が異なります。 。 cURL は HTTP 経由で API と直接対話しますが、Node.js は Google Cloud SDK などのパッケージを利用します。これらのライブラリは抽象化の層を追加します。つまり、適切なデータ交換を保証するために追加のエラー処理と検証が必要になります。ヘッダー、特にリクエストとレスポンスの両方の「Content-Type」を正しく設定することは、API 呼び出しをスムーズに処理するために重要です。

エラーにつながる可能性のあるもう 1 つの要因は、ネットワーク構成またはローカル環境設定です。ローカル マシンで Vertex AI SDK を実行する場合、CLI 環境はクラウドベースの環境とは異なる動作をする可能性があります。ローカル プロキシ設定、ファイアウォール構成、環境変数の欠落などの問題は、Vertex AI からの応答に影響を与える可能性があります。したがって、開発者はローカル環境がクラウド環境をできる限り忠実に模倣し、ローカル環境間で切り替える際の不整合を避ける必要があります。

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 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 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。 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。 テストケースを作成して使用するには そして 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。