Razreševanje napake Vertex AI generateContent: nepričakovan žeton DOCTYPE v Node.js

Razumevanje napake Vertex AI generateContent DOCTYPE v Node.js

Pri integraciji Google Cloud Vertex AI z Node.js, razvijalci včasih naletijo na nepričakovane napake, kot je težava »Nepričakovan žeton DOCTYPE«. Ta napaka se običajno pojavi, ko poskušate zagnati kodo, ki dobro deluje cURL, vendar ne uspe v okolju Node.js. Takšne težave so lahko frustrirajoče, zlasti za tiste, ki so novi v Vertex AI.

Sporočilo o napaki, ki vključuje sklice na DOCTYPE in neveljaven JSON, je pogosto znak, da odgovor API-ja ni v pričakovani obliki. To se zgodi, ko je vrnjena vsebina HTML namesto pričakovanega odziva JSON, kar oteži obdelavo. V takšnih primerih postane odpravljanje težav nujno.

Čeprav lahko napaka kaže na težave v kodi, kot je neustrezna obravnava zahtev, je ključnega pomena, da raziščete tudi morebitne težave pri namestitvi, zlasti pri uporabi Google Cloud CLI na lokalnem računalniku, kot je Windows. Čeprav dokumentacija Vertex AI ponuja vzorčno kodo, lahko majhne razlike v nastavitvah okolja povzročijo nedoslednosti.

Ta članek se poglobi v podrobnosti te napake in razišče pogoste korake za odpravljanje težav. Preučili bomo delčke kode, raziskali možne vzroke in ponudili praktične rešitve za razvijalce, ki se soočajo z napako DOCTYPE v funkciji GeneContent Vertex AI.

Razčlenitev skripta Vertex AI in obravnavanje napak

Prej navedeni skripti so zasnovani za upravljanje procesa ustvarjanja vsebine z uporabo Google Cloud Vertex AI v okolju Node.js. Glavni namen skripte je poizvedovanje po generativnih modelih Vertex AI, kot je "gemini-1.0-pro", s pošiljanjem uporabniškega vnosa in prejemom odgovora AI. Vendar pa lahko pri obdelavi API-jev pride do nepričakovanih težav, kot je prejemanje vsebine HTML namesto JSON. Tu pridejo v poštev kritične metode in tehnike odpravljanja napak. Skript zagotavlja, da je odgovor pravilno razčlenjen v format JSON, kar preprečuje "DOCTYPE napaka«.

Prva rešitev se osredotoča na obravnavo napak z uporabo poskusi ... ulovi blok. To zagotavlja, da če med klicanjem naletite na napako generirajVsebino funkcija, se skript ne zruši. Namesto tega se napaka ujame in na konzolo se zabeleži pomembno sporočilo. Ta vrsta robustnega obravnavanja napak je še posebej pomembna pri delu z zunanjimi storitvami, kot je Google Cloud Vertex AI, kjer lahko težave z omrežjem ali nepravilni odzivi API-ja povzročijo napake. Poleg tega uporaba asinhronih funkcij zagotavlja pravilno obravnavo klica API brez blokiranja drugih operacij, kar je bistveno za optimizacijo zmogljivosti.

Drugi ključni element v scenariju je uporaba rezultat.json(), ki je ključnega pomena za razčlenitev odziva API-ja v uporabno obliko. Težava v tem primeru nastane, ker ni vedno zagotovljeno, da bo odziv API-ja v formatu JSON. S preverjanjem Vrsta vsebine glavo, druga rešitev zagotavlja, da je odgovor dejansko v formatu JSON, preden ga poskuša razčleniti. To pomaga preprečiti, da bi skript poskušal razčleniti stran z napako HTML (kot je tista v napaki DOCTYPE) kot JSON, kar bi vodilo do »Nepričakovanega žetona«

Pri tretji rešitvi se fokus preusmeri na testiranje. tukaj, enotni testi se izvajajo z uporabo knjižnic Mocha in Chai. Preizkušanje enote je ključni korak pri zagotavljanju, da se koda v različnih okoljih in scenarijih obnaša po pričakovanjih. S prekinitvijo klicev API-ja lahko testi simulirajo različne odzive storitve Vertex AI, kar razvijalcem omogoča, da preverijo, ali lahko koda pravilno obravnava primere uspeha in napake. Ta pristop zagotavlja, da je končni izdelek bolj odporen in zanesljiv, saj je bil preizkušen za vrsto možnih rezultatov.

// 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();
  });
});

Razumevanje težav z odzivom Vertex AI v Node.js

Pri delu z Google Cloud Vertex AI v Node.js je ključni vidik, ki ga je treba upoštevati, način izmenjave podatkov med API-jem in aplikacijo. Ena pogosta težava, kot jo vidimo v tem scenariju, je prejemanje nepričakovanega odgovora HTML namesto pričakovane oblike zapisa JSON. To lahko povzroči sintaksne napake, kot je »Nepričakovan žeton DOCTYPE«, do katerih pride, ker poskuša koda razčleniti HTML, kot da bi bil JSON. Glavni vzrok je običajno napačno konfigurirana zahteva, nepravilna končna točka API-ja ali težava s preverjanjem pristnosti.

Poleg tega si je pomembno zapomniti, da Node.js deluje drugače kot orodja ukazne vrstice, kot je cURL. Medtem ko cURL neposredno komunicira z API-jem prek HTTP, Node.js uporablja pakete, kot je Google Cloud SDK. Te knjižnice dodajajo plasti abstrakcije, kar pomeni, da sta za zagotovitev pravilne izmenjave podatkov potrebna dodatna obravnava napak in preverjanje veljavnosti. Pravilna nastavitev glav, zlasti »Content-Type« za zahteve in odgovore, je ključnega pomena za nemoteno obravnavanje klicev API-ja.

Drug dejavnik, ki lahko povzroči napake, je konfiguracija omrežja ali nastavitve lokalnega okolja. Pri izvajanju Vertex AI SDK na lokalnem računalniku se lahko okolje CLI obnaša drugače kot okolje v oblaku. Težave, kot so lokalne nastavitve proxyja, konfiguracije požarnega zidu ali manjkajoče spremenljivke okolja, lahko vplivajo na odziv Vertex AI. Zato bi morali razvijalci zagotoviti, da njihovo lokalno okolje čim bolj posnema okolje v oblaku, da bi se izognili nedoslednostim pri preklapljanju med njimi.