Löser Vertex AI generateContent Error: Unexpected Token DOCTYPE i Node.js

Förstå Vertex AI genereraContent DOCTYPE-felet i Node.js

Vid integration Google Cloud Vertex AI med Node.js, stöter utvecklare ibland på oväntade fel, till exempel problemet med "Unexpected Token DOCTYPE". Det här felet uppstår vanligtvis när du försöker köra kod som fungerar bra med ringla, men misslyckas i en Node.js-miljö. Sådana problem kan vara frustrerande, särskilt för de som är nya med Vertex AI.

Felmeddelandet, som inkluderar referenser till en DOCTYPE och ogiltig JSON, är ofta en indikation på att svaret från API:et inte är i det förväntade formatet. Detta händer när HTML-innehåll returneras istället för det förväntade JSON-svaret, vilket gör det svårt att bearbeta. I sådana fall blir felsökning viktig.

Även om felet kan peka på problem i koden, såsom felaktig hantering av begäran, är det viktigt att även undersöka potentiella installationsproblem, särskilt när du använder Google Cloud CLI på en lokal dator, som Windows. Även om Vertex AI-dokumentationen erbjuder exempelkod, kan små skillnader i miljöinställningar orsaka inkonsekvenser.

Den här artikeln fördjupar sig i detaljerna kring detta fel och utforskar vanliga felsökningssteg. Vi kommer att undersöka kodsnuttar, utforska de potentiella orsakerna och erbjuda praktiska lösningar för utvecklare som står inför DOCTYPE-felet i Vertex AI:s genereraContent-funktion.

Att bryta ner Vertex AI-skriptet och felhantering

Skripten som tillhandahållits tidigare är utformade för att hantera processen att generera innehåll med hjälp av Google Cloud Vertex AI i en Node.js-miljö. Huvudsyftet med skriptet är att fråga Vertex AI-generativa modeller, som "gemini-1.0-pro", genom att skicka en användarinmatning och ta emot AI:s svar. Men vid hantering av API:er kan oväntade problem som att ta emot HTML-innehåll istället för JSON uppstå. Det är här de kritiska metoderna och felhanteringsteknikerna kommer in i bilden. Skriptet säkerställer att svaret tolkas korrekt till JSON-format, vilket förhindrar att "DOKTYP fel" nämns problem.

Den första lösningen fokuserar på felhantering med hjälp av försök ... fånga blockera. Detta säkerställer att om ett fel uppstår när du anropar generera innehåll funktion kraschar inte skriptet. Istället fångas felet och ett meningsfullt meddelande loggas till konsolen. Denna typ av robust felhantering är särskilt viktig när man hanterar externa tjänster som Google Cloud Vertex AI, där nätverksproblem eller felaktiga API-svar kan resultera i fel. Dessutom säkerställer användningen av asynkrona funktioner att API-anropet hanteras korrekt utan att blockera andra operationer, vilket är viktigt för att optimera prestandan.

Ett annat nyckelelement i skriptet är användningen av result.json(), vilket är avgörande för att analysera API:s svar till ett användbart format. Problemet i det här fallet uppstår eftersom API-svaret inte alltid är garanterat i JSON-format. Genom att kontrollera Innehållstyp header, säkerställer den andra lösningen att svaret faktiskt är i JSON-format innan du försöker analysera det. Detta hjälper till att förhindra att skriptet försöker analysera en HTML-felsida (som den i DOCTYPE-felet) som JSON, vilket skulle leda till "Oväntad token "

I den tredje lösningen skiftar fokus till testning. Här, enhetstester implementeras med Mocha- och Chai-biblioteken. Enhetstestning är ett kritiskt steg för att säkerställa att koden beter sig som förväntat i olika miljöer och scenarier. Genom att stoppa API-anropen kan testerna simulera olika svar från Vertex AI-tjänsten, vilket gör att utvecklare kan verifiera att koden kan hantera både framgångs- och felfall korrekt. Detta tillvägagångssätt säkerställer att slutprodukten är mer motståndskraftig och pålitlig, eftersom den har testats för en rad möjliga resultat.

// 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();
  });
});

Förstå Vertex AI Response Issues i Node.js

När man arbetar med Google Cloud Vertex AI i Node.js är en viktig aspekt att överväga hur data utbyts mellan API:et och applikationen. Ett vanligt problem, som sett i det här scenariot, är att få ett oväntat HTML-svar istället för det förväntade JSON-formatet. Detta kan leda till syntaxfel, till exempel "Unexpected token DOCTYPE", som uppstår eftersom koden försöker tolka HTML som om det vore JSON. Grundorsaken är vanligtvis en felkonfigurerad begäran, en felaktig API-slutpunkt eller ett problem med autentisering.

Dessutom är det viktigt att komma ihåg det Node.js fungerar annorlunda än kommandoradsverktyg som ringla. Medan cURL interagerar direkt med API:t över HTTP, använder Node.js paket som Google Cloud SDK. Dessa bibliotek lägger till lager av abstraktion, vilket innebär att extra felhantering och validering är nödvändiga för att säkerställa korrekt datautbyte. Att ställa in rubriker korrekt, särskilt "Content-Type" för både förfrågningar och svar, är avgörande för att hantera API-anrop smidigt.

En annan faktor som kan leda till fel är nätverkskonfiguration eller lokala miljöinställningar. När du kör Vertex AI SDK på en lokal dator kan CLI-miljön bete sig annorlunda än en molnbaserad miljö. Problem som lokala proxyinställningar, brandväggskonfigurationer eller saknade miljövariabler kan påverka svaret från Vertex AI. Utvecklare bör därför se till att deras lokala miljö efterliknar molnmiljön så nära som möjligt för att undvika inkonsekvenser när de byter mellan dem.