Rezolvarea erorii Vertex AI generateContent: DOCTYPE de token neașteptat în Node.js

Înțelegerea erorii Vertex AI generateContent DOCTYPE în Node.js

La integrare Google Cloud Vertex AI cu Node.js, dezvoltatorii întâmpină uneori erori neașteptate, cum ar fi problema „DOCTYPE Token neașteptat”. Această eroare apare de obicei atunci când încercați să rulați un cod care funcționează bine răsuci, dar eșuează într-un mediu Node.js. Asemenea probleme pot fi frustrante, mai ales pentru cei nou la Vertex AI.

Mesajul de eroare, care include referințe la un DOCTYPE și un JSON nevalid, este adesea un indiciu că răspunsul de la API nu este în formatul așteptat. Acest lucru se întâmplă atunci când conținutul HTML este returnat în loc de răspunsul JSON așteptat, ceea ce face dificilă procesarea. În astfel de cazuri, depanarea devine esențială.

Deși eroarea poate indica probleme din cod, cum ar fi gestionarea necorespunzătoare a cererilor, este esențial să se investigheze și problemele potențiale de configurare, în special atunci când se utilizează CLI Google Cloud pe o mașină locală, cum ar fi Windows. Chiar dacă documentația Vertex AI oferă exemplu de cod, mici diferențe în configurarea mediului pot cauza inconsecvențe.

Acest articol analizează detaliile acestei erori și explorează pașii obișnuiți de depanare. Vom examina fragmente de cod, vom explora cauzele potențiale și vom oferi soluții practice pentru dezvoltatorii care se confruntă cu eroarea DOCTYPE în funcția generateContent a Vertex AI.

Defalcarea scriptului Vertex AI și tratarea erorilor

Scripturile furnizate mai devreme sunt concepute pentru a gestiona procesul de generare a conținutului folosind Google Cloud Vertex AI într-un mediu Node.js. Scopul principal al scriptului este de a interoga modelele generative Vertex AI, cum ar fi „gemini-1.0-pro”, prin trimiterea unei intrări de utilizator și primirea răspunsului AI. Cu toate acestea, la manipularea API-urilor, pot apărea probleme neașteptate, cum ar fi primirea de conținut HTML în loc de JSON. Aici intră în joc metodele critice și tehnicile de tratare a erorilor. Scriptul asigură că răspunsul este analizat corect în format JSON, prevenind „DOCTYPE eroare" a menționat problema.

Prima soluție se concentrează pe gestionarea erorilor folosind încearcă...prind bloc. Acest lucru asigură că, dacă se întâlnește o eroare în timpul apelării generateContent funcția, scriptul nu se blochează. În schimb, eroarea este prinsă și un mesaj semnificativ este înregistrat în consolă. Acest tip de gestionare robustă a erorilor este deosebit de importantă atunci când aveți de-a face cu servicii externe, cum ar fi Google Cloud Vertex AI, unde problemele de rețea sau răspunsurile incorecte ale API-ului pot duce la eșecuri. În plus, utilizarea funcțiilor asincrone asigură gestionarea corectă a apelului API fără a bloca alte operațiuni, ceea ce este esențial pentru optimizarea performanței.

Un alt element cheie în scenariu este utilizarea lui result.json(), care este crucial pentru analiza răspunsului API-ului într-un format utilizabil. Problema în acest caz apare deoarece răspunsul API nu este întotdeauna garantat să fie în format JSON. Prin verificarea Tip de conținut antet, a doua soluție asigură că răspunsul este de fapt în format JSON înainte de a încerca să-l analizeze. Acest lucru ajută la prevenirea scriptului să încerce să analizeze o pagină de eroare HTML (cum ar fi cea din eroarea DOCTYPE) ca JSON, ceea ce ar duce la „indicativul neașteptat”

În a treia soluție, accentul se mută pe testare. Aici, teste unitare sunt implementate folosind bibliotecile Mocha și Chai. Testarea unitară este un pas critic în asigurarea faptului că codul se comportă conform așteptărilor în diferite medii și scenarii. Prin blocarea apelurilor API, testele pot simula diverse răspunsuri de la serviciul Vertex AI, permițând dezvoltatorilor să verifice dacă codul poate gestiona corect atât cazurile de succes, cât și cazurile de eroare. Această abordare asigură că produsul final este mai rezistent și mai fiabil, deoarece a fost testat pentru o serie de rezultate posibile.

// 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();
  });
});

Înțelegerea problemelor de răspuns Vertex AI în Node.js

Când lucrezi cu Google Cloud Vertex AI în Node.js, un aspect cheie de luat în considerare este modul în care sunt schimbate datele între API și aplicație. O problemă comună, așa cum se vede în acest scenariu, este primirea unui răspuns HTML neașteptat în loc de formatul JSON așteptat. Acest lucru poate duce la erori de sintaxă, cum ar fi „DOCTYPE de simbol neașteptat”, care apar deoarece codul încearcă să analizeze HTML ca și cum ar fi JSON. Cauza principală este de obicei o solicitare configurată greșit, un punct final API incorect sau o problemă cu autentificarea.

În plus, este important să rețineți că Node.js funcționează diferit decât instrumentele din linia de comandă, cum ar fi răsuci. În timp ce cURL interacționează direct cu API-ul prin HTTP, Node.js utilizează pachete precum SDK-ul Google Cloud. Aceste biblioteci adaugă straturi de abstractizare, ceea ce înseamnă că este necesară gestionarea și validarea suplimentară a erorilor pentru a asigura un schimb adecvat de date. Configurarea corectă a anteturilor, în special a „Tipului de conținut” atât pentru solicitări, cât și pentru răspunsuri, este esențială pentru gestionarea fără probleme a apelurilor API.

Un alt factor care ar putea duce la erori este configurarea rețelei sau setările mediului local. Când rulați Vertex AI SDK pe o mașină locală, mediul CLI se poate comporta diferit față de un mediu bazat pe cloud. Probleme precum setările proxy-ului local, configurațiile firewall-ului sau variabilele de mediu lipsă pot afecta răspunsul Vertex AI. Astfel, dezvoltatorii ar trebui să se asigure că mediul lor local imită mediul cloud cât mai aproape posibil pentru a evita inconsecvențele la comutarea între ele.