Vertex AI generēšanas satura kļūdas atrisināšana: Negaidīts marķieris DOCTYPE failā Node.js

Izpratne par Vertex AI GeneContent DOCTYPE kļūdu vietnē Node.js

Integrējot ar , izstrādātāji dažkārt saskaras ar neparedzētām kļūdām, piemēram, "Negaidīta marķiera DOCTYPE" problēma. Šī kļūda parasti rodas, mēģinot palaist kodu, kas darbojas labi , bet neizdodas Node.js vidē. Šādas problēmas var būt nomāktas, jo īpaši tiem, kas ir sākuši izmantot Vertex AI.

Kļūdas ziņojums, kas ietver atsauces uz DOCTYPE un nederīgu JSON, bieži norāda, ka atbilde no API nav paredzētajā formātā. Tas notiek, ja gaidītās JSON atbildes vietā tiek atgriezts HTML saturs, tādējādi apgrūtinot tā apstrādi. Šādos gadījumos problēmu novēršana kļūst būtiska.

Lai gan kļūda var norādīt uz problēmām kodā, piemēram, nepareizu pieprasījumu apstrādi, ir ļoti svarīgi izpētīt arī iespējamās iestatīšanas problēmas, jo īpaši, ja vietējā datorā, piemēram, Windows. Lai gan Vertex AI dokumentācijā ir piedāvāts koda paraugs, nelielas atšķirības vides iestatījumos var radīt pretrunas.

Šajā rakstā ir apskatīta šīs kļūdas specifika un aprakstītas izplatītākās problēmu novēršanas darbības. Mēs pārbaudīsim koda fragmentus, izpētīsim iespējamos cēloņus un piedāvāsim praktiskus risinājumus izstrādātājiem, kas saskaras ar DOCTYPE kļūdu Vertex AI funkcijā GeneContent.

Komanda	Lietošanas piemērs
vertexAI.getGenerativeModel()	Šī komanda ir raksturīga Google Cloud Vertex AI SDK. Tas izgūst noteiktu ģeneratīvo modeli pēc nosaukuma (piemēram, “gemini-1.0-pro”), kas pēc tam tiek izmantots satura ģenerēšanai. Tas ir svarīgi, lai jūsu projektā piekļūtu pareizajam modelim.
generateContent()	Šī Vertex AI SDK metode tiek izmantota satura ģenerēšanai, pamatojoties uz ievades datiem. Tas izmanto lietotāja saturu kā ievadi un atgriež ģenerētas atbildes no AI modeļa. Tas ir ļoti svarīgi, lai mijiedarbotos ar AI vadītu satura veidošanu.
result.json()	Šī metode tiek izmantota, lai parsētu atbildi no API kā JSON. Tas nodrošina, ka atgrieztie dati ir pareizajā formātā, un tas ir galvenais, lai no API atbildes iegūtu izmantojamu informāciju.
headers.get('content-type')	Šī komanda pārbauda atbilžu galvenes, lai nodrošinātu, ka satura tips ir JSON. To izmanto, lai pārbaudītu, vai atgrieztie dati ir paredzētajā formātā, novēršot problēmas, ko izraisa HTML vai citu datu, kas nav JSON, saņemšana.
sinon.stub()	Šī ir Sinon.js bibliotēkas metode, ko izmanto, lai testēšanas nolūkos aizstātu funkciju vai metodi ar "stub". Tas ir noderīgi, lai modelētu funkciju uzvedību vienības testu laikā, jo īpaši, lai pārbaudītu, kā funkcijas apstrādā atbildes.
chai.expect()	Gaidīšanas metode no Chai apgalvojumu bibliotēkas tiek izmantota, lai definētu cerības vienības testos. Tas palīdz pārbaudīt, vai faktiskā izvade atbilst gaidītajiem rezultātiem, nodrošinot koda pareizību.
async function	Šī ir galvenā komanda asinhrono operāciju apstrādei JavaScript. Tas nodrošina, ka koda izpilde gaida API atbildi vai jebkuru solījumu, kas tiks atrisināts pirms virzības uz priekšu, kas ir ļoti svarīgi darbam ar mākoņpakalpojumiem.
result.headers.get()	Šī metode tiek izmantota, lai piekļūtu noteiktām virsrakstiem no API atbildes. Šajā kontekstā tas ir ļoti svarīgi, lai pārbaudītu atgriezto datu veidu (JSON, HTML utt.) un attiecīgi apstrādātu dažādus atbilžu formātus.
try...catch	Šis bloks ir ļoti svarīgs kļūdu apstrādei JavaScript. Tas ļauj kodam graciozi uztvert un pārvaldīt kļūdas, kas var rasties, izpildot asinhronas funkcijas, piemēram, API pieprasījumus vai parsēšanas atbildes.

Vertex AI skripta sadalīšana un kļūdu apstrāde

Iepriekš sniegtie skripti ir paredzēti, lai apstrādātu satura ģenerēšanas procesu, izmantojot Node.js vidē. Skripta galvenais mērķis ir meklēt Vertex AI ģeneratīvos modeļus, piemēram, "gemini-1.0-pro", nosūtot lietotāja ievadi un saņemot AI atbildi. Tomēr, apstrādājot API, var rasties negaidītas problēmas, piemēram, HTML satura saņemšana, nevis JSON. Šeit tiek izmantotas kritiskās metodes un kļūdu apstrādes metodes. Skripts nodrošina, ka atbilde tiek pareizi parsēta JSON formātā, novēršot " kļūda" minētā problēma.

Pirmais risinājums ir vērsts uz kļūdu apstrādi, izmantojot bloks. Tas nodrošina, ka, ja zvanot tiek konstatēta kļūda funkciju, skripts neavārē. Tā vietā kļūda tiek uztverta, un konsolē tiek reģistrēts nozīmīgs ziņojums. Šāda stingra kļūdu apstrāde ir īpaši svarīga, strādājot ar ārējiem pakalpojumiem, piemēram, Google Cloud Vertex AI, kur tīkla problēmas vai nepareizas API atbildes var izraisīt kļūmes. Turklāt asinhrono funkciju izmantošana nodrošina, ka API izsaukums tiek pareizi apstrādāts, nebloķējot citas darbības, kas ir būtiski veiktspējas optimizēšanai.

Vēl viens skripta galvenais elements ir izmantošana , kas ir ļoti svarīgi API atbildes parsēšanai izmantojamā formātā. Šajā gadījumā problēma rodas tāpēc, ka API atbilde ne vienmēr tiek garantēta JSON formātā. Pārbaudot galveni, otrais risinājums nodrošina, ka atbilde patiešām ir JSON formātā, pirms mēģināt to parsēt. Tas palīdz novērst to, ka skripts mēģina parsēt HTML kļūdas lapu (piemēram, to DOCTYPE kļūdā) kā JSON, kas novedīs pie "Negaidīta marķiera".

Trešajā risinājumā fokuss pāriet uz testēšanu. Lūk, tiek īstenoti, izmantojot Mocha un Chai bibliotēkas. Vienības pārbaude ir būtisks solis, lai nodrošinātu, ka kods darbojas, kā paredzēts dažādās vidēs un scenārijos. Apturot API zvanus, testi var simulēt dažādas Vertex AI pakalpojuma atbildes, ļaujot izstrādātājiem pārbaudīt, vai kods var pareizi apstrādāt gan veiksmes, gan kļūdu gadījumus. Šī pieeja nodrošina, ka galaprodukts ir izturīgāks un uzticamāks, jo tas ir pārbaudīts, lai noteiktu dažādus iespējamos rezultātus.

// 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();
  });
});

Izpratne par Vertex AI atbildes problēmām vietnē Node.js

Strādājot ar Node.js galvenais aspekts, kas jāņem vērā, ir datu apmaiņa starp API un lietojumprogrammu. Viena izplatīta problēma, kā redzams šajā scenārijā, ir negaidītas HTML atbildes saņemšana paredzētā JSON formāta vietā. Tas var izraisīt sintakses kļūdas, piemēram, “Negaidīts marķieris DOCTYPE”, kas rodas, jo kods mēģina parsēt HTML tā, it kā tas būtu JSON. Galvenais iemesls parasti ir nepareizi konfigurēts pieprasījums, nepareizs API galapunkts vai autentifikācijas problēma.

Turklāt ir svarīgi to atcerēties darbojas savādāk nekā komandrindas rīki, piemēram, . Kamēr cURL tieši mijiedarbojas ar API, izmantojot HTTP, Node.js izmanto tādas pakotnes kā Google Cloud SDK. Šīs bibliotēkas pievieno abstrakcijas slāņus, kas nozīmē, ka ir nepieciešama papildu kļūdu apstrāde un validācija, lai nodrošinātu pareizu datu apmaiņu. Lai netraucēti apstrādātu API izsaukumus, ir ļoti svarīgi pareizi iestatīt galvenes, jo īpaši “Content-Type” gan pieprasījumiem, gan atbildēm.

Vēl viens faktors, kas var izraisīt kļūdas, ir tīkla konfigurācija vai vietējās vides iestatījumi. Palaižot Vertex AI SDK vietējā datorā, CLI vide var darboties savādāk nekā mākoņa vide. Tādas problēmas kā lokālie starpniekservera iestatījumi, ugunsmūra konfigurācijas vai trūkstošie vides mainīgie var ietekmēt Vertex AI atbildi. Tādējādi izstrādātājiem ir jānodrošina, lai viņu vietējā vide pēc iespējas precīzāk atdarina mākoņa vidi, lai izvairītos no pretrunām, pārslēdzoties starp tām.

1. Kas izraisa "DOCTYPE" kļūdu Vertex AI atbildēs?
2. Kļūda “DOCTYPE” rodas, ja API atgriež HTML atbildi paredzētā JSON formāta vietā. Tas bieži notiek nepareizu API izsaukumu, nepareizu galapunktu vai autentifikācijas problēmu dēļ.
3. Kā es varu izvairīties no HTML atbildēm pakalpojumā Node.js, izmantojot Vertex AI?
4. Pārliecinieties, vai veicat API pieprasījumus pareizajam galapunktam, un vienmēr apstipriniet atbilžu galvenes. Izmantot lai pārbaudītu, vai atbilde ir JSON pirms tās parsēšanas.
5. Kāpēc mana cURL komanda darbojas, bet ne Node.js skripts?
6. cURL mijiedarbojas tieši ar API, izmantojot HTTP, savukārt Node.js izmanto papildu bibliotēkas, piemēram, Google Cloud SDK. Pārliecinieties, vai SDK ir pareizi konfigurēts un pareizi apstrādā autentifikāciju un pieprasījumu formatējumu.
7. Kā es varu rīkoties ar negaidītām atbildēm savā Node.js lietojumprogrammā?
8. Izmantot bloki asinhronajās funkcijās, lai konstatētu kļūdas un veiktu pārbaudes galvene, lai izvairītos no parsēšanas kļūdām no negaidītām HTML atbildēm.
9. Kā es varu pārbaudīt savu Vertex AI Node.js kodu lokāli?
10. Varat simulēt API atbildes, izmantojot tādas bibliotēkas kā lai izveidotu pārbaudes gadījumus un izmantošanu un rakstīt vienības testus. Tas nodrošina, ka kods dažādās vidēs darbojas, kā paredzēts.