Menyelesaikan Vertex AI generateContent Ralat: Token Tidak Dijangka DOCTYPE dalam Node.js

Memahami Vertex AI generateContent DOCTYPE Ralat dalam Node.js

Apabila mengintegrasikan Google Cloud Vertex AI dengan Node.js, pembangun kadangkala menghadapi ralat yang tidak dijangka, seperti isu "DOCTYPE Token Tidak Dijangka". Ralat ini biasanya berlaku apabila cuba menjalankan kod yang berfungsi dengan baik melengkung, tetapi gagal dalam persekitaran Node.js. Masalah sedemikian boleh mengecewakan, terutamanya bagi mereka yang baru menggunakan Vertex AI.

Mesej ralat, yang termasuk rujukan kepada DOCTYPE dan JSON tidak sah, selalunya merupakan petunjuk bahawa respons daripada API tidak dalam format yang dijangkakan. Ini berlaku apabila kandungan HTML dikembalikan dan bukannya respons JSON yang dijangkakan, menjadikannya sukar untuk diproses. Dalam kes sedemikian, penyelesaian masalah menjadi penting.

Walaupun ralat mungkin menunjukkan isu dalam kod, seperti pengendalian permintaan yang tidak betul, adalah penting untuk turut menyiasat masalah persediaan yang berpotensi, terutamanya apabila menggunakan Google Cloud CLI pada mesin tempatan, seperti Windows. Walaupun dokumentasi Vertex AI menawarkan kod sampel, sedikit perbezaan dalam persediaan persekitaran boleh menyebabkan ketidakkonsistenan.

Artikel ini menyelami butiran ralat ini dan meneroka langkah penyelesaian masalah biasa. Kami akan memeriksa coretan kod, meneroka punca yang berpotensi dan menawarkan penyelesaian praktikal untuk pembangun yang menghadapi ralat DOCTYPE dalam fungsi generateContent Vertex AI.

Memecahkan Skrip AI Vertex dan Pengendalian Ralat

Skrip yang disediakan sebelum ini direka untuk mengendalikan proses penjanaan kandungan menggunakan Google Cloud Vertex AI dalam persekitaran Node.js. Tujuan utama skrip adalah untuk menanyakan model generatif Vertex AI, seperti "gemini-1.0-pro", dengan menghantar input pengguna dan menerima respons AI. Walau bagaimanapun, apabila mengendalikan API, isu yang tidak dijangka seperti menerima kandungan HTML dan bukannya JSON boleh berlaku. Di sinilah kaedah kritikal dan teknik pengendalian ralat dimainkan. Skrip memastikan bahawa respons dihuraikan dengan betul ke dalam format JSON, menghalang "DOCTYPE ralat" disebut isu.

Penyelesaian pertama memberi tumpuan kepada pengendalian ralat menggunakan cuba...tangkap blok. Ini memastikan bahawa jika ralat ditemui semasa memanggil generateContent fungsi, skrip tidak ranap. Sebaliknya, ralat itu ditangkap, dan mesej yang bermakna dilog masuk ke konsol. Pengendalian ralat yang mantap seperti ini amat penting apabila berurusan dengan perkhidmatan luaran seperti Google Cloud Vertex AI, yang isu rangkaian atau respons API yang salah boleh mengakibatkan kegagalan. Tambahan pula, penggunaan fungsi tak segerak memastikan panggilan API dikendalikan dengan betul tanpa menyekat operasi lain, yang penting untuk mengoptimumkan prestasi.

Satu lagi elemen penting dalam skrip ialah penggunaan result.json(), yang penting untuk menghuraikan respons API ke dalam format yang boleh digunakan. Masalah dalam kes ini timbul kerana respons API tidak selalu dijamin berada dalam format JSON. Dengan menyemak Jenis Kandungan header, penyelesaian kedua memastikan bahawa respons sebenarnya dalam format JSON sebelum cuba menghuraikannya. Ini membantu menghalang skrip daripada cuba menghuraikan halaman ralat HTML (seperti yang terdapat dalam ralat DOCTYPE) sebagai JSON, yang akan membawa kepada "Token tidak dijangka '

Dalam penyelesaian ketiga, tumpuan beralih kepada ujian. di sini, ujian unit dilaksanakan menggunakan perpustakaan Mocha dan Chai. Pengujian unit ialah langkah kritikal dalam memastikan kod berfungsi seperti yang diharapkan merentas persekitaran dan senario yang berbeza. Dengan mematikan panggilan API, ujian boleh mensimulasikan pelbagai respons daripada perkhidmatan Vertex AI, membolehkan pembangun mengesahkan bahawa kod tersebut boleh mengendalikan kedua-dua kes kejayaan dan ralat dengan betul. Pendekatan ini memastikan bahawa produk akhir lebih berdaya tahan dan boleh dipercayai, kerana ia telah diuji untuk pelbagai kemungkinan hasil.

// 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();
  });
});

Memahami Isu Respons AI Vertex dalam Node.js

Apabila bekerja dengan Google Cloud Vertex AI dalam Node.js, aspek utama yang perlu dipertimbangkan ialah cara data ditukar antara API dan aplikasi. Satu isu biasa, seperti yang dilihat dalam senario ini, menerima respons HTML yang tidak dijangka dan bukannya format JSON yang dijangkakan. Ini boleh membawa kepada ralat sintaks, seperti "DOCTYPE token tidak dijangka," yang berlaku kerana kod tersebut cuba menghuraikan HTML seolah-olah ia JSON. Punca utama biasanya permintaan yang salah konfigurasi, titik akhir API yang salah atau masalah dengan pengesahan.

Selain itu, penting untuk diingati Node.js beroperasi secara berbeza daripada alat baris arahan seperti melengkung. Walaupun cURL berinteraksi secara langsung dengan API melalui HTTP, Node.js menggunakan pakej seperti SDK Awan Google. Perpustakaan ini menambah lapisan abstraksi, bermakna pengendalian dan pengesahan ralat tambahan diperlukan untuk memastikan pertukaran data yang betul. Menyediakan pengepala dengan betul, terutamanya "Jenis Kandungan" untuk kedua-dua permintaan dan respons, adalah penting untuk mengendalikan panggilan API dengan lancar.

Faktor lain yang boleh menyebabkan ralat ialah konfigurasi rangkaian atau tetapan persekitaran setempat. Apabila menjalankan Vertex AI SDK pada mesin tempatan, persekitaran CLI mungkin berkelakuan berbeza daripada persekitaran berasaskan awan. Isu seperti tetapan proksi setempat, konfigurasi tembok api atau pembolehubah persekitaran yang tiada boleh menjejaskan tindak balas daripada Vertex AI. Oleh itu, pembangun harus memastikan bahawa persekitaran setempat mereka meniru persekitaran awan sedekat mungkin untuk mengelakkan ketidakkonsistenan apabila bertukar antara mereka.