Rozwiązywanie błędu Vertex AI generateContent: nieoczekiwany token DOCTYPE w Node.js

Zrozumienie błędu Vertex AI generateContent DOCTYPE w Node.js

Podczas integracji Google Cloud Vertex AI z Node.js, programiści czasami napotykają nieoczekiwane błędy, takie jak problem „Nieoczekiwany token DOCTYPE”. Ten błąd zwykle występuje podczas próby uruchomienia kodu, z którym działa poprawnie kędzior, ale kończy się niepowodzeniem w środowisku Node.js. Takie problemy mogą być frustrujące, szczególnie dla osób, które dopiero zaczynają korzystać z Vertex AI.

Komunikat o błędzie, który zawiera odniesienia do DOCTYPE i nieprawidłowego JSON, często wskazuje, że odpowiedź z interfejsu API nie ma oczekiwanego formatu. Dzieje się tak, gdy zamiast oczekiwanej odpowiedzi JSON zwracana jest treść HTML, co utrudnia jej przetworzenie. W takich przypadkach niezbędne staje się rozwiązywanie problemów.

Chociaż błąd może wskazywać na problemy w kodzie, takie jak niewłaściwa obsługa żądań, ważne jest, aby zbadać również potencjalne problemy z konfiguracją, szczególnie podczas używania Interfejs wiersza polecenia Google Cloud na komputerze lokalnym, takim jak Windows. Mimo że dokumentacja Vertex AI zawiera przykładowy kod, niewielkie różnice w konfiguracji środowiska mogą powodować niespójności.

W tym artykule szczegółowo opisano ten błąd i typowe kroki rozwiązywania problemów. Zbadamy fragmenty kodu, zbadamy potencjalne przyczyny i zaproponujemy praktyczne rozwiązania dla programistów, którzy borykają się z błędem DOCTYPE w funkcji generateContent Vertex AI.

Rozbicie skryptu Vertex AI i obsługa błędów

Udostępnione wcześniej skrypty mają za zadanie obsłużyć proces generowania treści za pomocą Google Cloud Vertex AI w środowisku Node.js. Głównym celem skryptu jest wysyłanie zapytań do modeli generatywnych Vertex AI, takich jak „gemini-1.0-pro”, poprzez wysyłanie danych wejściowych użytkownika i otrzymywanie odpowiedzi AI. Jednak podczas obsługi interfejsów API mogą wystąpić nieoczekiwane problemy, takie jak odbieranie treści HTML zamiast JSON. Tutaj w grę wchodzą metody krytyczne i techniki obsługi błędów. Skrypt zapewnia, że ​​odpowiedź zostanie poprawnie przeanalizowana do formatu JSON, zapobiegając wystąpieniu błędu „DOCTYPE błąd” wspomniano o problemie.

Pierwsze rozwiązanie koncentruje się na obsłudze błędów za pomocą metody spróbuj...złap blok. Dzięki temu w przypadku wystąpienia błędu podczas wywoływania metody wygeneruj zawartość funkcja, skrypt nie ulega awarii. Zamiast tego wychwytywany jest błąd, a w konsoli rejestrowany jest znaczący komunikat. Ten rodzaj niezawodnej obsługi błędów jest szczególnie ważny w przypadku usług zewnętrznych, takich jak Google Cloud Vertex AI, gdzie problemy z siecią lub nieprawidłowe odpowiedzi API mogą skutkować awariami. Ponadto zastosowanie funkcji asynchronicznych zapewnia prawidłową obsługę wywołania API bez blokowania innych operacji, co jest istotne z punktu widzenia optymalizacji wydajności.

Kolejnym kluczowym elementem skryptu jest użycie wynik.json(), co ma kluczowe znaczenie dla przeanalizowania odpowiedzi interfejsu API do użytecznego formatu. Problem w tym przypadku pojawia się, ponieważ nie zawsze można zagwarantować, że odpowiedź API będzie w formacie JSON. Sprawdzając Typ zawartości nagłówka, drugie rozwiązanie gwarantuje, że odpowiedź będzie faktycznie w formacie JSON przed próbą jej przeanalizowania. Pomaga to zapobiec próbie przeanalizowania przez skrypt strony błędu HTML (takiej jak ta w przypadku błędu DOCTYPE) jako JSON, co mogłoby spowodować wyświetlenie komunikatu „Nieoczekiwany token”

W trzecim rozwiązaniu uwaga skupia się na testowaniu. Tutaj, testy jednostkowe są realizowane przy użyciu bibliotek Mocha i Chai. Testowanie jednostkowe to krytyczny krok zapewniający, że kod zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami w różnych środowiskach i scenariuszach. Zablokowując wywołania API, testy mogą symulować różne odpowiedzi z usługi Vertex AI, umożliwiając programistom sprawdzenie, czy kod prawidłowo radzi sobie zarówno z sukcesami, jak i błędami. Takie podejście gwarantuje, że produkt końcowy będzie bardziej odporny i niezawodny, ponieważ został przetestowany pod kątem szeregu możliwych wyników.

// 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();
  });
});

Zrozumienie problemów z odpowiedzią Vertex AI w Node.js

Podczas pracy z Google Cloud Vertex AI w Node.js kluczowym aspektem do rozważenia jest sposób wymiany danych pomiędzy API a aplikacją. Jednym z typowych problemów, jak widać w tym scenariuszu, jest otrzymywanie nieoczekiwanej odpowiedzi w formacie HTML zamiast oczekiwanego formatu JSON. Może to prowadzić do błędów składniowych, takich jak „Nieoczekiwany token DOCTYPE”, które występują, gdy kod próbuje analizować HTML tak, jakby był to JSON. Główną przyczyną jest zwykle źle skonfigurowane żądanie, nieprawidłowy punkt końcowy API lub problem z uwierzytelnieniem.

Dodatkowo warto o tym pamiętać Node.js działa inaczej niż narzędzia wiersza poleceń, takie jak kędzior. Podczas gdy cURL bezpośrednio współdziała z interfejsem API za pośrednictwem protokołu HTTP, Node.js korzysta z pakietów takich jak Google Cloud SDK. Biblioteki te dodają warstwy abstrakcji, co oznacza, że ​​do zapewnienia prawidłowej wymiany danych konieczna jest dodatkowa obsługa błędów i sprawdzanie poprawności. Prawidłowe skonfigurowanie nagłówków, zwłaszcza „Typu zawartości” zarówno dla żądań, jak i odpowiedzi, ma kluczowe znaczenie dla sprawnej obsługi wywołań API.

Innym czynnikiem, który może prowadzić do błędów, jest konfiguracja sieci lub ustawienia środowiska lokalnego. Po uruchomieniu pakietu Vertex AI SDK na komputerze lokalnym środowisko CLI może zachowywać się inaczej niż środowisko oparte na chmurze. Problemy takie jak ustawienia lokalnego serwera proxy, konfiguracja zapory sieciowej lub brakujące zmienne środowiskowe mogą mieć wpływ na odpowiedź Vertex AI. Dlatego programiści powinni zadbać o to, aby ich środowisko lokalne jak najdokładniej naśladowało środowisko chmury, aby uniknąć niespójności podczas przełączania się między nimi.