Løser Vertex AI generer innholdsfeil: Uventet token DOCTYPE i Node.js

Forstå Vertex AI genererContent DOCTYPE-feilen i Node.js

Ved integrering Google Cloud Vertex AI med Node.js, støter utviklere noen ganger på uventede feil, for eksempel "Unexpected Token DOCTYPE"-problemet. Denne feilen oppstår vanligvis når du prøver å kjøre kode som fungerer bra med curL, men mislykkes i et Node.js-miljø. Slike problemer kan være frustrerende, spesielt for de nye til Vertex AI.

Feilmeldingen, som inkluderer referanser til en DOCTYPE og ugyldig JSON, er ofte en indikasjon på at svaret fra API-en ikke er i det forventede formatet. Dette skjer når HTML-innhold returneres i stedet for forventet JSON-svar, noe som gjør det vanskelig å behandle. I slike tilfeller blir feilsøking viktig.

Selv om feilen kan peke på problemer i koden, for eksempel feilaktig forespørselshåndtering, er det viktig å også undersøke potensielle oppsettsproblemer, spesielt når du bruker Google Cloud CLI på en lokal maskin, som Windows. Selv om Vertex AI-dokumentasjonen tilbyr eksempelkode, kan små forskjeller i miljøoppsettet forårsake inkonsekvenser.

Denne artikkelen dykker ned i detaljene ved denne feilen og utforsker vanlige feilsøkingstrinn. Vi vil undersøke kodebiter, utforske de potensielle årsakene og tilby praktiske løsninger for utviklere som står overfor DOCTYPE-feilen i Vertex AI sin generateContent-funksjon.

Bryte ned Vertex AI-skriptet og feilhåndtering

Skriptene gitt tidligere er designet for å håndtere prosessen med å generere innhold ved hjelp av Google Cloud Vertex AI i et Node.js-miljø. Hovedformålet med skriptet er å spørre de Vertex AI-generative modellene, som "gemini-1.0-pro", ved å sende en brukerinndata og motta AIs svar. Men når du håndterer APIer, kan det oppstå uventede problemer som mottak av HTML-innhold i stedet for JSON. Det er her de kritiske metodene og feilhåndteringsteknikkene kommer inn i bildet. Skriptet sikrer at svaret blir korrekt analysert til JSON-format, og forhindrer "DOKTYPE feil" problemet nevnt.

Den første løsningen fokuserer på feilhåndtering ved å bruke prøv ... fange blokkere. Dette sikrer at hvis det oppstår en feil under oppringing av generere innhold funksjon, krasjer ikke skriptet. I stedet blir feilen fanget opp, og en meningsfull melding logges til konsollen. Denne typen robust feilhåndtering er spesielt viktig når du arbeider med eksterne tjenester som Google Cloud Vertex AI, der nettverksproblemer eller feil API-svar kan føre til feil. Videre sikrer bruk av asynkrone funksjoner at API-kallet håndteres riktig uten å blokkere andre operasjoner, noe som er avgjørende for å optimalisere ytelsen.

Et annet nøkkelelement i manuset er bruken av result.json(), som er avgjørende for å analysere API-ets respons til et brukbart format. Problemet i dette tilfellet oppstår fordi API-svaret ikke alltid er garantert i JSON-format. Ved å sjekke Innholdstype header, sikrer den andre løsningen at svaret faktisk er i JSON-format før du prøver å analysere det. Dette bidrar til å forhindre at skriptet prøver å analysere en HTML-feilside (som den i DOCTYPE-feilen) som JSON, noe som vil føre til "Unexpected token '

I den tredje løsningen skifter fokus til testing. Her, enhetstester implementeres ved hjelp av Mocha- og Chai-bibliotekene. Enhetstesting er et kritisk skritt for å sikre at koden oppfører seg som forventet på tvers av ulike miljøer og scenarier. Ved å stoppe API-kallene kan testene simulere ulike svar fra Vertex AI-tjenesten, slik at utviklere kan verifisere at koden kan håndtere både suksess- og feiltilfeller på riktig måte. Denne tilnærmingen sikrer at sluttproduktet er mer spenstig og pålitelig, ettersom det har blitt testet for en rekke mulige utfall.

// 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();
  });
});

Forstå Vertex AI Response-problemer i Node.js

Når du jobber med Google Cloud Vertex AI i Node.js er et nøkkelaspekt å vurdere hvordan data utveksles mellom API og applikasjonen. Et vanlig problem, som sett i dette scenariet, er å motta et uventet HTML-svar i stedet for det forventede JSON-formatet. Dette kan føre til syntaksfeil, for eksempel "Unexpected token DOCTYPE", som oppstår fordi koden prøver å analysere HTML som om den var JSON. Grunnårsaken er vanligvis en feilkonfigurert forespørsel, et feil API-endepunkt eller et problem med autentisering.

I tillegg er det viktig å huske det Node.js fungerer annerledes enn kommandolinjeverktøy som curL. Mens cURL samhandler direkte med API over HTTP, bruker Node.js pakker som Google Cloud SDK. Disse bibliotekene legger til lag med abstraksjon, noe som betyr at ekstra feilhåndtering og validering er nødvendig for å sikre riktig datautveksling. Å sette opp overskrifter riktig, spesielt "Content-Type" for både forespørsler og svar, er avgjørende for å håndtere API-anrop jevnt.

En annen faktor som kan føre til feil er nettverkskonfigurasjon eller lokale miljøinnstillinger. Når du kjører Vertex AI SDK på en lokal maskin, kan CLI-miljøet oppføre seg annerledes enn et skybasert miljø. Problemer som lokale proxy-innstillinger, brannmurkonfigurasjoner eller manglende miljøvariabler kan påvirke responsen fra Vertex AI. Derfor bør utviklere sørge for at deres lokale miljø etterligner skymiljøet så nært som mulig for å unngå inkonsekvenser når de bytter mellom dem.