Riešenie chyby generovania obsahu Vertex AI: Neočakávaný token DOCTYPE v Node.js

Pochopenie chyby generovania obsahu DOCTYPE Vertex AI v Node.js

Pri integrácii Google Cloud Vertex AI s Node.js, vývojári sa niekedy stretávajú s neočakávanými chybami, ako je napríklad problém „Unexpected Token DOCTYPE“. Táto chyba sa zvyčajne vyskytuje pri pokuse o spustenie kódu, ktorý funguje správne cURL, ale zlyhá v prostredí Node.js. Takéto problémy môžu byť frustrujúce, najmä pre nových používateľov Vertex AI.

Chybové hlásenie, ktoré obsahuje odkazy na DOCTYPE a neplatný JSON, často naznačuje, že odpoveď z API nie je v očakávanom formáte. Stáva sa to, keď sa namiesto očakávanej odpovede JSON vráti obsah HTML, čo sťažuje spracovanie. V takýchto prípadoch sa riešenie problémov stáva nevyhnutným.

Aj keď chyba môže poukazovať na problémy v kóde, ako je nesprávne spracovanie požiadaviek, je dôležité preskúmať aj potenciálne problémy s nastavením, najmä pri používaní Google Cloud CLI na lokálnom počítači, napríklad Windows. Aj keď dokumentácia Vertex AI ponúka vzorový kód, malé rozdiely v nastavení prostredia môžu spôsobiť nezrovnalosti.

Tento článok sa ponorí do špecifík tejto chyby a skúma bežné kroky na riešenie problémov. Preskúmame úryvky kódu, preskúmame možné príčiny a ponúkneme praktické riešenia pre vývojárov, ktorí čelia chybe DOCTYPE vo funkcii generovať obsah Vertex AI.

Rozdelenie skriptu Vertex AI a spracovanie chýb

Skripty poskytnuté vyššie sú navrhnuté tak, aby zvládli proces generovania obsahu pomocou Google Cloud Vertex AI v prostredí Node.js. Hlavným účelom skriptu je dotazovať sa na generatívne modely Vertex AI, ako napríklad „gemini-1.0-pro“, odoslaním používateľského vstupu a prijatím odpovede AI. Pri práci s rozhraniami API sa však môžu vyskytnúť neočakávané problémy, ako napríklad prijímanie obsahu HTML namiesto JSON. Tu vstupujú do hry kritické metódy a techniky odstraňovania chýb. Skript zaisťuje, že odpoveď je správne analyzovaná do formátu JSON, čím zabraňuje "DOCTYPE chyba" uvedený problém.

Prvé riešenie sa zameriava na riešenie chýb pomocou skús...chytiť blokovať. To zaisťuje, že ak sa vyskytne chyba počas volania na generovať obsah funkciu, skript nepadne. Namiesto toho sa chyba zachytí a do konzoly sa prihlási zmysluplná správa. Tento druh robustného spracovania chýb je obzvlášť dôležitý pri práci s externými službami, ako je Google Cloud Vertex AI, kde problémy so sieťou alebo nesprávne odpovede API môžu viesť k zlyhaniam. Okrem toho použitie asynchrónnych funkcií zaisťuje správne spracovanie volania API bez blokovania iných operácií, čo je nevyhnutné pre optimalizáciu výkonu.

Ďalším kľúčovým prvkom v skripte je použitie result.json(), čo je kľúčové pre analýzu odpovede API do použiteľného formátu. Problém v tomto prípade nastáva, pretože odpoveď API nie je vždy zaručená vo formáte JSON. Kontrolou Content-Type hlavičky, druhé riešenie zaisťuje, že odpoveď je skutočne vo formáte JSON pred pokusom o jej analýzu. To pomáha zabrániť skriptu, aby sa pokúsil analyzovať chybovú stránku HTML (napríklad stránku v chybe DOCTYPE) ako JSON, čo by viedlo k „neočakávanému tokenu“

V treťom riešení sa pozornosť presúva na testovanie. tu jednotkové testy sú implementované pomocou knižníc Mocha a Chai. Testovanie jednotiek je kritickým krokom na zabezpečenie toho, aby sa kód správal podľa očakávania v rôznych prostrediach a scenároch. Potlačením volaní API môžu testy simulovať rôzne reakcie zo služby Vertex AI, čo umožňuje vývojárom overiť, či kód dokáže správne spracovať prípady úspechu aj chýb. Tento prístup zabezpečuje, že konečný produkt je odolnejší a spoľahlivejší, pretože bol testovaný na celý rad možných výsledkov.

// 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();
  });
});

Pochopenie problémov s odpoveďou Vertex AI v Node.js

Pri práci s Google Cloud Vertex AI v Node.js je kľúčovým aspektom, ktorý treba zvážiť, spôsob výmeny údajov medzi API a aplikáciou. Jedným z bežných problémov, ako je vidieť v tomto scenári, je príjem neočakávanej odpovede HTML namiesto očakávaného formátu JSON. To môže viesť k chybám syntaxe, ako napríklad „neočakávaný token DOCTYPE“, ku ktorým dochádza, pretože kód sa pokúša analyzovať HTML, ako keby to bol JSON. Hlavnou príčinou je zvyčajne nesprávne nakonfigurovaná požiadavka, nesprávny koncový bod API alebo problém s autentifikáciou.

Okrem toho je dôležité si to pamätať Node.js funguje inak ako nástroje príkazového riadku cURL. Zatiaľ čo cURL priamo interaguje s API cez HTTP, Node.js využíva balíčky, ako je Google Cloud SDK. Tieto knižnice pridávajú vrstvy abstrakcie, čo znamená, že na zabezpečenie správnej výmeny údajov je potrebné ďalšie spracovanie chýb a overenie. Správne nastavenie hlavičiek, najmä "Content-Type" pre požiadavky aj odpovede, je rozhodujúce pre plynulé spracovanie volaní API.

Ďalším faktorom, ktorý by mohol viesť k chybám, je konfigurácia siete alebo nastavenia lokálneho prostredia. Pri spustení súpravy Vertex AI SDK na lokálnom počítači sa prostredie CLI môže správať inak ako prostredie založené na cloude. Problémy, ako sú nastavenia lokálneho servera proxy, konfigurácie brány firewall alebo chýbajúce premenné prostredia, môžu ovplyvniť odpoveď Vertex AI. Vývojári by teda mali zabezpečiť, aby ich lokálne prostredie čo najvernejšie napodobňovalo prostredie cloud, aby sa predišlo nekonzistentnostiam pri prepínaní medzi nimi.