Resolvendo o erro generateContent da Vertex AI: token DOCTYPE inesperado em Node.js

Compreendendo o erro generateContent DOCTYPE da Vertex AI em Node.js

Ao integrar Google Cloud Vertex AI com Node.js, os desenvolvedores às vezes encontram erros inesperados, como o problema "Unexpected Token DOCTYPE". Este erro normalmente ocorre ao tentar executar código que funciona bem com curvatura, mas falha em um ambiente Node.js. Esses problemas podem ser frustrantes, especialmente para quem é novo na Vertex AI.

A mensagem de erro, que inclui referências a DOCTYPE e JSON inválido, geralmente é uma indicação de que a resposta da API não está no formato esperado. Isso acontece quando o conteúdo HTML é retornado em vez da resposta JSON esperada, dificultando o processamento. Nesses casos, a solução de problemas torna-se essencial.

Embora o erro possa apontar para problemas no código, como tratamento inadequado de solicitações, é crucial investigar também possíveis problemas de configuração, principalmente ao usar CLI do Google Cloud em uma máquina local, como o Windows. Embora a documentação da Vertex AI ofereça exemplos de código, pequenas diferenças na configuração do ambiente podem causar inconsistências.

Este artigo se aprofunda nos detalhes desse erro e explora etapas comuns de solução de problemas. Examinaremos trechos de código, exploraremos as causas potenciais e ofereceremos soluções práticas para desenvolvedores que enfrentam o erro DOCTYPE na função generateContent da Vertex AI.

Detalhando o script do Vertex AI e o tratamento de erros

Os scripts fornecidos anteriormente são projetados para lidar com o processo de geração de conteúdo usando Google Cloud Vertex AI em um ambiente Node.js. O objetivo principal do script é consultar os modelos generativos da Vertex AI, como "gemini-1.0-pro", enviando uma entrada do usuário e recebendo a resposta da IA. No entanto, ao lidar com APIs, podem ocorrer problemas inesperados, como o recebimento de conteúdo HTML em vez de JSON. É aqui que entram em jogo os métodos críticos e as técnicas de tratamento de erros. O script garante que a resposta seja analisada corretamente no formato JSON, evitando que o "DOCTYPE erro" problema mencionado.

A primeira solução concentra-se no tratamento de erros usando o tente...pegue bloquear. Isso garante que, se um erro for encontrado ao chamar o gerarConteúdo função, o script não falha. Em vez disso, o erro é detectado e uma mensagem significativa é registrada no console. Esse tipo de tratamento robusto de erros é especialmente importante ao lidar com serviços externos como o Google Cloud Vertex AI, onde problemas de rede ou respostas incorretas da API podem resultar em falhas. Além disso, o uso de funções assíncronas garante que a chamada da API seja tratada adequadamente, sem bloquear outras operações, o que é essencial para otimizar o desempenho.

Outro elemento chave no script é o uso de resultado.json(), o que é crucial para analisar a resposta da API em um formato utilizável. O problema neste caso surge porque nem sempre é garantido que a resposta da API esteja no formato JSON. Ao verificar o Tipo de conteúdo cabeçalho, a segunda solução garante que a resposta esteja realmente no formato JSON antes de tentar analisá-la. Isso ajuda a evitar que o script tente analisar uma página de erro HTML (como aquela no erro DOCTYPE) como JSON, o que levaria ao erro "Token inesperado '

Na terceira solução, o foco muda para os testes. Aqui, testes unitários são implementados usando as bibliotecas Mocha e Chai. O teste de unidade é uma etapa crítica para garantir que o código se comporte conforme esperado em diferentes ambientes e cenários. Ao fazer stub das chamadas de API, os testes podem simular várias respostas do serviço Vertex AI, permitindo que os desenvolvedores verifiquem se o código pode lidar adequadamente com casos de sucesso e erro. Esta abordagem garante que o produto final seja mais resiliente e confiável, uma vez que foi testado para uma série de resultados possíveis.

// 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();
  });
});

Noções básicas sobre problemas de resposta da Vertex AI em Node.js

Ao trabalhar com Google Cloud Vertex AI no Node.js, um aspecto importante a considerar é como os dados são trocados entre a API e o aplicativo. Um problema comum, como visto neste cenário, é receber uma resposta HTML inesperada em vez do formato JSON esperado. Isso pode levar a erros de sintaxe, como "Token inesperado DOCTYPE", que ocorrem porque o código tenta analisar HTML como se fosse JSON. A causa raiz geralmente é uma solicitação mal configurada, um endpoint de API incorreto ou um problema de autenticação.

Além disso, é importante lembrar que Node.js opera de maneira diferente das ferramentas de linha de comando como curvatura. Embora cURL interaja diretamente com a API por HTTP, o Node.js faz uso de pacotes como o Google Cloud SDK. Essas bibliotecas adicionam camadas de abstração, o que significa que são necessários tratamento e validação extras de erros para garantir a troca adequada de dados. Configurar cabeçalhos corretamente, especialmente o "Tipo de conteúdo" para solicitações e respostas, é fundamental para lidar com chamadas de API sem problemas.

Outro fator que pode levar a erros é a configuração da rede ou as configurações do ambiente local. Ao executar o SDK da Vertex AI em uma máquina local, o ambiente CLI pode se comportar de maneira diferente de um ambiente baseado em nuvem. Problemas como configurações de proxy local, configurações de firewall ou variáveis ​​de ambiente ausentes podem afetar a resposta da Vertex AI. Assim, os desenvolvedores devem garantir que seu ambiente local imite o ambiente de nuvem o mais próximo possível para evitar inconsistências ao alternar entre eles.