Устранение ошибки Vertex AIgenerateContent: неожиданный токен DOCTYPE в Node.js

Понимание ошибки Vertex AIgenerateContent DOCTYPE в Node.js

При интеграции Google Cloud Vertex AI с Node.jsразработчики иногда сталкиваются с непредвиденными ошибками, такими как проблема «Неожиданный токен DOCTYPE». Эта ошибка обычно возникает при попытке запустить код, который нормально работает с КУЛЬ, но происходит сбой в среде Node.js. Такие проблемы могут расстраивать, особенно новичков в Vertex AI.

Сообщение об ошибке, содержащее ссылки на DOCTYPE и недопустимый JSON, часто указывает на то, что ответ API не в ожидаемом формате. Это происходит, когда вместо ожидаемого ответа JSON возвращается HTML-содержимое, что затрудняет его обработку. В таких случаях устранение неполадок становится необходимым.

Хотя ошибка может указывать на проблемы в коде, такие как неправильная обработка запросов, крайне важно также исследовать потенциальные проблемы с настройкой, особенно при использовании Google Cloud CLI на локальной машине, например Windows. Несмотря на то, что документация Vertex AI предлагает пример кода, небольшие различия в настройке среды могут привести к несоответствиям.

В этой статье рассматриваются особенности этой ошибки и рассматриваются общие шаги по устранению неполадок. Мы рассмотрим фрагменты кода, изучим потенциальные причины и предложим практические решения разработчикам, столкнувшимся с ошибкой DOCTYPE в функции генерации контента Vertex AI.

Разбор сценария Vertex AI и обработка ошибок

Предоставленные ранее сценарии предназначены для управления процессом создания контента с использованием Google Cloud Vertex AI в среде Node.js. Основная цель скрипта — запросить генеративные модели Vertex AI, такие как «gemini-1.0-pro», отправляя пользовательский ввод и получая ответ AI. Однако при работе с API могут возникнуть непредвиденные проблемы, например получение содержимого HTML вместо JSON. Именно здесь в игру вступают критические методы и методы обработки ошибок. Скрипт гарантирует, что ответ будет правильно преобразован в формат JSON, предотвращая "ДОКТИП ошибка» упомянута проблема.

Первое решение фокусируется на обработке ошибок с использованием попробуй... поймай блокировать. Это гарантирует, что в случае возникновения ошибки при вызове генерировать контент функция, скрипт не аварийно завершает работу. Вместо этого ошибка перехватывается, и на консоль выводится значимое сообщение. Такая надежная обработка ошибок особенно важна при работе с внешними сервисами, такими как Google Cloud Vertex AI, где проблемы с сетью или неправильные ответы API могут привести к сбоям. Более того, использование асинхронных функций гарантирует правильную обработку вызова API без блокировки других операций, что важно для оптимизации производительности.

Еще одним ключевым элементом сценария является использование результат.json(), что имеет решающее значение для преобразования ответа API в удобный формат. Проблема в этом случае возникает потому, что ответ API не всегда гарантированно будет в формате JSON. Проверив Тип контента заголовок, второе решение гарантирует, что ответ действительно имеет формат JSON, прежде чем пытаться его проанализировать. Это помогает предотвратить попытку сценария проанализировать страницу с ошибкой HTML (например, страницу с ошибкой DOCTYPE) как JSON, что может привести к появлению «Неожиданного токена».

В третьем решении акцент смещается на тестирование. Здесь, модульные тесты реализованы с использованием библиотек Mocha и Chai. Модульное тестирование — это важный шаг в обеспечении того, чтобы код вел себя должным образом в различных средах и сценариях. Заглушая вызовы API, тесты могут имитировать различные ответы службы Vertex AI, позволяя разработчикам убедиться, что код может правильно обрабатывать как успешные, так и ошибочные случаи. Такой подход гарантирует, что конечный продукт будет более устойчивым и надежным, поскольку он был протестирован на целый ряд возможных результатов.

// 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();
  });
});

Понимание проблем реагирования Vertex AI в Node.js

При работе с Google Cloud Vertex AI В Node.js ключевым аспектом, который следует учитывать, является обмен данными между API и приложением. Одна из распространенных проблем, как видно в этом сценарии, — получение неожиданного ответа HTML вместо ожидаемого формата JSON. Это может привести к синтаксическим ошибкам, таким как «Неожиданный токен DOCTYPE», которые возникают из-за того, что код пытается проанализировать HTML, как если бы это был JSON. Основной причиной обычно является неправильно настроенный запрос, неверная конечная точка API или проблема с аутентификацией.

Кроме того, важно помнить, что Node.js работает иначе, чем инструменты командной строки, такие как КУЛЬ. В то время как cURL напрямую взаимодействует с API через HTTP, Node.js использует такие пакеты, как Google Cloud SDK. Эти библиотеки добавляют уровни абстракции, а это означает, что для обеспечения правильного обмена данными необходима дополнительная обработка ошибок и проверка. Правильная настройка заголовков, особенно «Content-Type» как для запросов, так и для ответов, имеет решающее значение для бесперебойной обработки вызовов API.

Еще одним фактором, который может привести к ошибкам, является конфигурация сети или настройки локальной среды. При запуске Vertex AI SDK на локальном компьютере среда CLI может вести себя иначе, чем облачная среда. Такие проблемы, как настройки локального прокси-сервера, конфигурации брандмауэра или отсутствие переменных среды, могут повлиять на ответ Vertex AI. Таким образом, разработчики должны убедиться, что их локальная среда максимально точно имитирует облачную среду, чтобы избежать несоответствий при переключении между ними.