Vertex AI createdContent Hatasının Çözümü: Node.js'de Beklenmeyen Token DOCTYPE

Node.js'de Vertex AI createdContent DOCTYPE Hatasını Anlama

Entegrasyon yaparken Google Cloud Vertex AI ile Node.jsgeliştiriciler bazen "Beklenmeyen Belirteç DOCTYPE" sorunu gibi beklenmeyen hatalarla karşılaşırlar. Bu hata genellikle düzgün çalışan bir kod çalıştırmaya çalışırken ortaya çıkar. cURLancak Node.js ortamında başarısız olur. Bu tür sorunlar, özellikle Vertex AI'ya yeni başlayanlar için sinir bozucu olabilir.

DOCTYPE ve geçersiz JSON referanslarını içeren hata mesajı genellikle API'den gelen yanıtın beklenen biçimde olmadığının bir göstergesidir. Bu, beklenen JSON yanıtı yerine HTML içeriği döndürüldüğünde meydana gelir ve işlenmesini zorlaştırır. Bu gibi durumlarda sorun giderme önemli hale gelir.

Hata, uygunsuz istek işleme gibi kod içindeki sorunlara işaret etse de, özellikle kullanırken olası kurulum sorunlarını da araştırmak çok önemlidir. Google Bulut CLI Windows gibi yerel bir makinede. Vertex AI belgeleri örnek kod sunsa da ortam kurulumundaki küçük farklılıklar tutarsızlıklara neden olabilir.

Bu makalede bu hatanın ayrıntıları ele alınmakta ve yaygın sorun giderme adımları incelenmektedir. Kod parçacıklarını inceleyeceğiz, olası nedenleri araştıracağız ve Vertex AI'nin createdContent işlevinde DOCTYPE hatasıyla karşılaşan geliştiriciler için pratik çözümler sunacağız.

Vertex AI Komut Dosyasını Parçalamak ve Hata İşleme

Daha önce sağlanan komut dosyaları, içerik oluşturma sürecini yönetmek için tasarlanmıştır. Google Cloud Vertex AI Node.js ortamında. Komut dosyasının temel amacı, bir kullanıcı girişi gönderip yapay zekanın yanıtını alarak "gemini-1.0-pro" gibi Vertex AI üretken modellerini sorgulamaktır. Ancak API'leri işlerken JSON yerine HTML içeriği almak gibi beklenmeyen sorunlar ortaya çıkabilir. Kritik yöntemlerin ve hata giderme tekniklerinin devreye girdiği yer burasıdır. Komut dosyası, yanıtın JSON biçimine uygun şekilde ayrıştırılmasını sağlayarak "DOKTİP hatası" sorunu belirtildi.

İlk çözüm, hata yönetimini kullanarak hata yönetimine odaklanır. dene...yakala engellemek. Bu, çağrılırken bir hatayla karşılaşılması durumunda İçerik oluştur işlevi, komut dosyası çökmez. Bunun yerine hata yakalanır ve konsola anlamlı bir mesaj kaydedilir. Bu tür güçlü hata yönetimi, ağ sorunlarının veya hatalı API yanıtlarının arızalara neden olabileceği Google Cloud Vertex AI gibi harici hizmetlerle çalışırken özellikle önemlidir. Ayrıca, eşzamansız işlevlerin kullanılması, API çağrısının diğer işlemleri engellemeden düzgün şekilde işlenmesini sağlar; bu, performansın optimize edilmesi için gereklidir.

Senaryodaki bir diğer önemli unsur da kullanımıdır. sonuç.json()API'nin yanıtını kullanılabilir bir biçime ayrıştırmak için çok önemlidir. Bu durumda sorun, API yanıtının her zaman JSON formatında olacağının garanti edilmemesinden kaynaklanmaktadır. Kontrol ederek İçerik Türü başlık, ikinci çözüm, yanıtı ayrıştırmaya çalışmadan önce yanıtın gerçekten JSON formatında olmasını sağlar. Bu, komut dosyasının bir HTML hata sayfasını (DOCTYPE hatasındaki gibi) JSON olarak ayrıştırmaya çalışmasının önlenmesine yardımcı olur ve bu da "Beklenmeyen simgeye" yol açar.

Üçüncü çözümde odak noktası test etmeye kayar. Burada, birim testleri Mocha ve Chai kütüphaneleri kullanılarak uygulanır. Birim testi, kodun farklı ortamlar ve senaryolarda beklendiği gibi davranmasını sağlamada kritik bir adımdır. Testler, API çağrılarını saptırarak Vertex AI hizmetinden gelen çeşitli yanıtları simüle edebilir ve geliştiricilerin kodun hem başarı hem de hata durumlarını doğru şekilde işleyebildiğini doğrulamasına olanak tanır. Bu yaklaşım, bir dizi olası sonuç açısından test edildiğinden nihai ürünün daha dayanıklı ve güvenilir olmasını sağlar.

// 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();
  });
});

Node.js'de Vertex AI Yanıt Sorunlarını Anlama

İle çalışırken Google Cloud Vertex AI Node.js'de dikkate alınması gereken önemli bir nokta, API ile uygulama arasında veri alışverişinin nasıl yapıldığıdır. Bu senaryoda görüldüğü gibi yaygın sorunlardan biri, beklenen JSON biçimi yerine beklenmeyen bir HTML yanıtı almaktır. Bu, kodun HTML'yi JSON'muş gibi ayrıştırmaya çalışması nedeniyle ortaya çıkan "Beklenmeyen belirteç DOCTYPE" gibi sözdizimi hatalarına yol açabilir. Temel neden genellikle yanlış yapılandırılmış bir istek, yanlış bir API uç noktası veya kimlik doğrulamayla ilgili bir sorundur.

Ayrıca şunu unutmamak önemlidir Node.js gibi komut satırı araçlarından farklı çalışır cURL. cURL, HTTP üzerinden API ile doğrudan etkileşime girerken Node.js, Google Cloud SDK gibi paketlerden yararlanır. Bu kitaplıklar soyutlama katmanları ekler; bu, uygun veri alışverişini sağlamak için ekstra hata işleme ve doğrulamanın gerekli olduğu anlamına gelir. Başlıkların, özellikle de hem istekler hem de yanıtlar için "İçerik Türü"nün doğru şekilde ayarlanması, API çağrılarının sorunsuz bir şekilde yönetilmesi açısından kritik öneme sahiptir.

Hatalara neden olabilecek diğer bir faktör de ağ yapılandırması veya yerel ortam ayarlarıdır. Vertex AI SDK'yı yerel bir makinede çalıştırırken CLI ortamı, bulut tabanlı ortamdan farklı davranabilir. Yerel proxy ayarları, güvenlik duvarı yapılandırmaları veya eksik ortam değişkenleri gibi sorunlar Vertex AI'nin yanıtını etkileyebilir. Bu nedenle geliştiriciler, aralarında geçiş yaparken tutarsızlıkları önlemek için yerel ortamlarının bulut ortamını mümkün olduğunca yakından taklit etmesini sağlamalıdır.