Vertex AI generateContent 오류 해결: Node.js의 예기치 않은 토큰 DOCTYPE

Vertex AI generateContent 오류 해결: Node.js의 다른 접근 방식

콘텐츠 생성을 위해 Google Cloud Vertex AI SDK와 함께 Node.js 사용

// 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?");

오류 처리 개선 및 콘텐츠 유형 유효성 검사 추가

Node.js: 응답 검증 및 JSON이 아닌 응답 처리

// 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 구문 분석 및 오류 처리를 검증하기 위한 단위 테스트 추가

Node.js: 유효한 JSON 응답을 위해 Mocha 및 Chai를 사용하여 테스트

// 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.js의 Vertex AI DOCTYPE 오류에 대한 일반적인 질문

1. Vertex AI 응답에서 'DOCTYPE' 오류의 원인은 무엇인가요?
2. API가 예상 JSON 형식 대신 HTML 응답을 반환하면 "DOCTYPE" 오류가 발생합니다. 이는 잘못된 API 호출, 부적절한 엔드포인트 또는 인증 문제로 인해 자주 발생합니다.
3. Vertex AI를 사용할 때 Node.js에서 HTML 응답을 방지하려면 어떻게 해야 하나요?
4. 올바른 엔드포인트에 API 요청을 하고 있는지 확인하고 항상 응답 헤더의 유효성을 검사하세요. 사용 result.headers.get('content-type') 파싱하기 전에 응답이 JSON인지 확인합니다.
5. 내 cURL 명령은 작동하지만 Node.js 스크립트는 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?
6. cURL은 HTTP를 사용하여 API와 직접 상호작용하는 반면 Node.js는 Google Cloud SDK와 같은 추가 라이브러리를 사용합니다. SDK가 올바르게 구성되어 있고 인증 및 요청 형식이 올바르게 처리되는지 확인하세요.
7. Node.js 애플리케이션에서 예상치 못한 응답을 어떻게 처리할 수 있나요?
8. 사용 try...catch 비동기 함수의 블록을 사용하여 오류를 포착하고 검사를 구현합니다. Content-Type 예상치 못한 HTML 응답으로 인한 구문 분석 오류를 방지하기 위한 헤더입니다.
9. Vertex AI Node.js 코드를 로컬에서 테스트하려면 어떻게 해야 하나요?
10. 다음과 같은 라이브러리를 사용하여 API 응답을 시뮬레이션할 수 있습니다. sinon.stub 테스트 케이스를 생성하고 사용하기 위해 Mocha 그리고 Chai 단위 테스트를 작성합니다. 이렇게 하면 코드가 다양한 환경에서 예상대로 작동합니다.

Vertex AI 오류 문제 해결에 대한 최종 생각

Vertex AI에서 '예기치 않은 토큰 DOCTYPE' 오류를 처리하는 것은 일반적으로 응답 형식 문제를 나타냅니다. API 구성을 확인하고 올바른 콘텐츠 유형이 반환되는지 확인하면 이러한 문제를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 적절한 오류 처리는 이 문제를 해결하는 데 중요합니다.

이러한 문제를 해결함으로써 개발자는 JSON 파싱 오류를 방지하고 Google Cloud의 AI 서비스와 원활한 상호작용을 보장할 수 있습니다. 적절한 검증, 테스트 및 문제 해결 기술을 사용하면 강력하고 안정적인 애플리케이션 성능이 보장됩니다.