Oplossen van Vertex AI genererenContent-fout: onverwacht token DOCTYPE in Node.js

Inzicht in de Vertex AI-genereContent DOCTYPE-fout in Node.js

Bij het integreren Google Cloud Vertex-AI met Knooppunt.js, komen ontwikkelaars soms onverwachte fouten tegen, zoals het probleem "Onverwachte token DOCTYPE". Deze fout treedt meestal op wanneer u code probeert uit te voeren die prima werkt krul, maar mislukt binnen een Node.js-omgeving. Dergelijke problemen kunnen frustrerend zijn, vooral voor degenen die nieuw zijn bij Vertex AI.

Het foutbericht, dat verwijzingen naar een DOCTYPE en ongeldige JSON bevat, is vaak een indicatie dat het antwoord van de API niet in het verwachte formaat is. Dit gebeurt wanneer HTML-inhoud wordt geretourneerd in plaats van het verwachte JSON-antwoord, waardoor de verwerking ervan moeilijk wordt. In dergelijke gevallen wordt het oplossen van problemen essentieel.

Hoewel de fout kan wijzen op problemen in de code, zoals onjuiste afhandeling van verzoeken, is het van cruciaal belang om ook potentiële installatieproblemen te onderzoeken, vooral bij het gebruik van Google Cloud-CLI op een lokale machine, zoals Windows. Hoewel de Vertex AI-documentatie voorbeeldcode biedt, kunnen kleine verschillen in de omgevingsinstellingen inconsistenties veroorzaken.

In dit artikel wordt dieper ingegaan op de details van deze fout en worden algemene stappen voor probleemoplossing besproken. We zullen codefragmenten onderzoeken, de mogelijke oorzaken onderzoeken en praktische oplossingen bieden voor ontwikkelaars die te maken krijgen met de DOCTYPE-fout in de generatorContent-functie van Vertex AI.

Het Vertex AI-script en de foutafhandeling opsplitsen

De eerder geleverde scripts zijn ontworpen om het proces van het genereren van inhoud af te handelen met behulp van Google Cloud Vertex-AI in een Node.js-omgeving. Het belangrijkste doel van het script is om de generatieve modellen van Vertex AI, zoals "gemini-1.0-pro", te bevragen door gebruikersinvoer te verzenden en het antwoord van de AI te ontvangen. Bij het omgaan met API's kunnen echter onverwachte problemen optreden, zoals het ontvangen van HTML-inhoud in plaats van JSON. Dit is waar de kritische methoden en foutafhandelingstechnieken een rol gaan spelen. Het script zorgt ervoor dat het antwoord correct wordt geparseerd in JSON-formaat, waardoor de "DOCTYPE fout"-probleem genoemd.

De eerste oplossing richt zich op foutafhandeling met behulp van de probeer...vang blok. Dit zorgt ervoor dat als er een fout optreedt tijdens het aanroepen van de inhoud genereren functie, crasht het script niet. In plaats daarvan wordt de fout opgemerkt en wordt er een betekenisvol bericht op de console geregistreerd. Dit soort robuuste foutafhandeling is vooral belangrijk bij het omgaan met externe services zoals Google Cloud Vertex AI, waar netwerkproblemen of onjuiste API-reacties tot fouten kunnen leiden. Bovendien zorgt het gebruik van asynchrone functies ervoor dat de API-aanroep correct wordt afgehandeld zonder andere bewerkingen te blokkeren, wat essentieel is voor het optimaliseren van de prestaties.

Een ander belangrijk element in het script is het gebruik van resultaat.json(), wat cruciaal is voor het parseren van de reactie van de API in een bruikbaar formaat. Het probleem ontstaat in dit geval omdat het API-antwoord niet altijd gegarandeerd in JSON-formaat is. Door het controleren van de Inhoudstype header zorgt de tweede oplossing ervoor dat het antwoord daadwerkelijk in JSON-indeling is voordat wordt geprobeerd het te parseren. Dit helpt voorkomen dat het script probeert een HTML-foutpagina (zoals die in de DOCTYPE-fout) te parseren als JSON, wat zou leiden tot het 'Onverwachte token'

Bij de derde oplossing verschuift de focus naar testen. Hier, eenheidstesten worden geïmplementeerd met behulp van de Mocha- en Chai-bibliotheken. Het testen van eenheden is een cruciale stap om ervoor te zorgen dat de code zich in verschillende omgevingen en scenario's naar verwachting gedraagt. Door de API-aanroepen te stoppen, kunnen de tests verschillende reacties van de Vertex AI-service simuleren, waardoor ontwikkelaars kunnen verifiëren dat de code zowel succes- als foutgevallen goed kan afhandelen. Deze aanpak zorgt ervoor dat het eindproduct veerkrachtiger en betrouwbaarder is, omdat het is getest op een reeks mogelijke uitkomsten.

// 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();
  });
});

Inzicht in Vertex AI-reactieproblemen in Node.js

Bij het werken met Google Cloud Vertex-AI in Node.js is een belangrijk aspect om te overwegen hoe gegevens worden uitgewisseld tussen de API en de applicatie. Een veelvoorkomend probleem, zoals blijkt uit dit scenario, is het ontvangen van een onverwacht HTML-antwoord in plaats van het verwachte JSON-formaat. Dit kan leiden tot syntaxisfouten, zoals 'Onverwacht token DOCTYPE', die optreden omdat de code HTML probeert te parseren alsof het JSON is. De hoofdoorzaak is meestal een verkeerd geconfigureerd verzoek, een onjuist API-eindpunt of een probleem met authenticatie.

Bovendien is het belangrijk om dat te onthouden Knooppunt.js werkt anders dan opdrachtregelprogramma's zoals krul. Terwijl cURL rechtstreeks communiceert met de API via HTTP, maakt Node.js gebruik van pakketten zoals de Google Cloud SDK. Deze bibliotheken voegen abstractielagen toe, wat betekent dat extra foutafhandeling en validatie nodig zijn om een ​​goede gegevensuitwisseling te garanderen. Het correct instellen van headers, vooral het "Content-Type" voor zowel verzoeken als antwoorden, is van cruciaal belang voor het soepel afhandelen van API-aanroepen.

Een andere factor die tot fouten kan leiden, is de netwerkconfiguratie of de lokale omgevingsinstellingen. Wanneer u de Vertex AI SDK op een lokale machine uitvoert, kan de CLI-omgeving zich anders gedragen dan een cloudgebaseerde omgeving. Problemen zoals lokale proxy-instellingen, firewallconfiguraties of ontbrekende omgevingsvariabelen kunnen de reactie van Vertex AI beïnvloeden. Ontwikkelaars moeten er dus voor zorgen dat hun lokale omgeving de cloudomgeving zo goed mogelijk nabootst om inconsistenties te voorkomen bij het schakelen tussen deze omgevingen.