Vertex AI generavimo turinio klaidos sprendimas: netikėtas prieigos raktas DOCTYPE Node.js

Vertex AI generavimo turinio DOCTYPE klaidos supratimas Node.js

Integruojant Google Cloud Vertex AI su Node.js, kūrėjai kartais susiduria su netikėtomis klaidomis, pvz., „Netikėto žetono DOCTYPE“ problema. Ši klaida paprastai atsiranda bandant paleisti gerai veikiantį kodą cURL, bet nepavyksta Node.js aplinkoje. Tokios problemos gali būti varginančios, ypač tiems, kurie pradeda naudotis Vertex AI.

Klaidos pranešimas, kuriame yra nuorodų į DOCTYPE ir netinkamą JSON, dažnai rodo, kad atsakymas iš API nėra laukiamo formato. Taip atsitinka, kai vietoj laukiamo JSON atsako grąžinamas HTML turinys, todėl jį sunku apdoroti. Tokiais atvejais trikčių šalinimas tampa būtinas.

Nors klaida gali rodyti problemas kode, pvz., netinkamą užklausų tvarkymą, labai svarbu ištirti galimas sąrankos problemas, ypač naudojant Google Cloud CLI vietiniame kompiuteryje, pvz., „Windows“. Nors Vertex AI dokumentacijoje pateikiamas pavyzdinis kodas, nedideli aplinkos sąrankos skirtumai gali sukelti neatitikimų.

Šiame straipsnyje aprašomi šios klaidos ypatumai ir pateikiami bendri trikčių šalinimo veiksmai. Išnagrinėsime kodo fragmentus, išnagrinėsime galimas priežastis ir pasiūlysime praktinius sprendimus kūrėjams, susidūrusiems su DOCTYPE klaida Vertex AI funkcijoje GeneContent.

Vertex AI scenarijaus suskaidymas ir klaidų tvarkymas

Anksčiau pateikti scenarijai yra skirti valdyti turinio generavimo procesą naudojant Google Cloud Vertex AI Node.js aplinkoje. Pagrindinis scenarijaus tikslas yra pateikti Vertex AI generuojamųjų modelių, tokių kaip „gemini-1.0-pro“, užklausą, siunčiant vartotojo įvestį ir gaunant AI atsakymą. Tačiau tvarkant API gali kilti netikėtų problemų, pvz., gauti HTML turinį, o ne JSON. Čia atsiranda kritiniai metodai ir klaidų valdymo būdai. Scenarijus užtikrina, kad atsakymas būtų tinkamai išanalizuotas į JSON formatą, užkertant kelią "DOKTIPAS klaida“ minėta problema.

Pirmasis sprendimas yra skirtas klaidų tvarkymui naudojant pabandyk... pagauti blokas. Tai užtikrina, kad jei skambinant įvyktų klaida generuoti turinį funkcija, scenarijus nesugenda. Vietoj to, klaida užfiksuojama ir konsolėje užregistruojamas reikšmingas pranešimas. Toks patikimas klaidų tvarkymas yra ypač svarbus dirbant su išorinėmis paslaugomis, tokiomis kaip „Google Cloud Vertex AI“, kur tinklo problemos arba neteisingi API atsakymai gali sukelti gedimų. Be to, asinchroninių funkcijų naudojimas užtikrina, kad API skambutis būtų tinkamai valdomas, neblokuojant kitų operacijų, o tai būtina norint optimizuoti našumą.

Kitas svarbus scenarijaus elementas yra naudojimas result.json(), kuri yra labai svarbi norint išanalizuoti API atsakymą į tinkamą formatą. Šiuo atveju problema kyla, nes ne visada garantuojama, kad API atsakymas bus JSON formatu. Patikrinus Turinio tipas antraštę, antrasis sprendimas užtikrina, kad atsakymas iš tikrųjų būtų JSON formatu, prieš bandant jį išanalizuoti. Tai padeda neleisti scenarijui bandyti išanalizuoti HTML klaidos puslapį (pvz., esantį DOCTYPE klaidoje) kaip JSON, o tai sukeltų „Netikėtą prieigos raktą“.

Trečiajame sprendime dėmesys perkeliamas į testavimą. Čia vienetiniai testai yra įgyvendinami naudojant Mocha ir Chai bibliotekas. Vieneto testavimas yra svarbus žingsnis siekiant užtikrinti, kad kodas veiktų taip, kaip tikėtasi įvairiose aplinkose ir scenarijuose. Sustabdžius API skambučius, testai gali imituoti įvairius Vertex AI paslaugos atsakymus, leidžiančius kūrėjams patikrinti, ar kodas gali tinkamai tvarkyti ir sėkmės, ir klaidų atvejus. Šis metodas užtikrina, kad galutinis produktas būtų atsparesnis ir patikimesnis, nes jis buvo išbandytas dėl įvairių galimų rezultatų.

// 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();
  });
});

Vertex AI atsako problemų supratimas Node.js

Dirbant su Google Cloud Vertex AI Node.js, pagrindinis aspektas, į kurį reikia atsižvelgti, yra tai, kaip keičiamasi duomenimis tarp API ir programos. Viena dažna problema, kaip matyti šiame scenarijuje, yra netikėtas HTML atsakymas, o ne laukiamas JSON formatas. Dėl to gali atsirasti sintaksės klaidų, pvz., „Netikėtas prieigos raktas DOCTYPE“, kurios atsiranda, nes kodas bando išanalizuoti HTML taip, tarsi jis būtų JSON. Pagrindinė priežastis paprastai yra netinkamai sukonfigūruota užklausa, neteisingas API galutinis taškas arba autentifikavimo problema.

Be to, svarbu tai atsiminti Node.js veikia kitaip nei komandinės eilutės įrankiai cURL. Nors cURL tiesiogiai sąveikauja su API per HTTP, Node.js naudoja tokius paketus kaip „Google Cloud SDK“. Šios bibliotekos prideda abstrakcijos sluoksnius, o tai reiškia, kad norint užtikrinti tinkamą keitimąsi duomenimis, reikalingas papildomas klaidų apdorojimas ir patvirtinimas. Norint sklandžiai tvarkyti API iškvietimus, labai svarbu tinkamai nustatyti antraštes, ypač „turinio tipą“ tiek užklausoms, tiek atsakymams.

Kitas veiksnys, galintis sukelti klaidų, yra tinklo konfigūracija arba vietinės aplinkos nustatymai. Kai paleidžiate Vertex AI SDK vietiniame kompiuteryje, CLI aplinka gali veikti kitaip nei debesies pagrindu veikianti aplinka. Tokios problemos kaip vietinio tarpinio serverio nustatymai, ugniasienės konfigūracijos arba trūkstami aplinkos kintamieji gali turėti įtakos Vertex AI atsakui. Taigi kūrėjai turėtų užtikrinti, kad jų vietinė aplinka kuo tiksliau imituotų debesų aplinką, kad būtų išvengta nenuoseklumo perjungiant juos.