Вирішення помилки Vertex AI generateContent: неочікуваний маркер DOCTYPE у Node.js

Розуміння помилки Vertex AI generateContent DOCTYPE у Node.js

При інтеграції Google Cloud Vertex AI з Node.js, розробники іноді стикаються з неочікуваними помилками, наприклад, з проблемою «Неочікуваний маркер DOCTYPE». Ця помилка зазвичай виникає під час спроби запустити код, який нормально працює cURL, але не працює в середовищі Node.js. Такі проблеми можуть бути неприємними, особливо для тих, хто новачок у Vertex AI.

Повідомлення про помилку, яке містить посилання на DOCTYPE і недійсний JSON, часто вказує на те, що відповідь від API не відповідає очікуваному формату. Це трапляється, коли замість очікуваної відповіді JSON повертається вміст HTML, що ускладнює його обробку. У таких випадках усунення несправностей стає важливим.

Хоча помилка може вказувати на проблеми в коді, такі як неправильна обробка запитів, надзвичайно важливо також дослідити потенційні проблеми налаштування, особливо під час використання Google Cloud CLI на локальній машині, наприклад Windows. Незважаючи на те, що документація Vertex AI пропонує зразок коду, незначні відмінності в налаштуваннях середовища можуть спричинити невідповідності.

У цій статті розглядаються особливості цієї помилки та досліджуються загальні кроки з усунення несправностей. Ми розглянемо фрагменти коду, вивчимо потенційні причини та запропонуємо практичні рішення для розробників, які стикаються з помилкою DOCTYPE у функції generateContent Vertex AI.

Поділ сценарію Vertex AI та обробки помилок

Надані раніше сценарії призначені для обробки процесу генерування вмісту за допомогою Google Cloud Vertex AI у середовищі Node.js. Основна мета сценарію — запитувати генеративні моделі Vertex AI, наприклад «gemini-1.0-pro», надсилаючи дані користувача та отримуючи відповідь від ШІ. Однак під час обробки API можуть виникнути несподівані проблеми, наприклад отримання вмісту HTML замість JSON. Саме тут вступають у дію критичні методи та техніки обробки помилок. Сценарій гарантує, що відповідь правильно аналізується у форматі JSON, запобігаючи "DOCTYPE помилка».

Перше рішення зосереджено на обробці помилок за допомогою спробувати...спіймати блокувати. Це гарантує, що якщо під час виклику виникне помилка generateContent функція, сценарій не аварійно завершує роботу. Натомість помилка виявляється, і на консоль записується значуще повідомлення. Така надійна обробка помилок особливо важлива під час роботи із зовнішніми службами, такими як Google Cloud Vertex AI, де проблеми з мережею або неправильні відповіді API можуть призвести до збоїв. Крім того, використання асинхронних функцій гарантує правильну обробку виклику API без блокування інших операцій, що важливо для оптимізації продуктивності.

Іншим ключовим елементом у сценарії є використання result.json(), що має вирішальне значення для аналізу відповіді API у зручний формат. Проблема в цьому випадку виникає через те, що відповідь API не завжди буде у форматі JSON. Перевіривши Тип вмісту заголовок, друге рішення гарантує, що відповідь дійсно у форматі JSON перед спробою її аналізу. Це допомагає запобігти спробі сценарію проаналізувати сторінку помилки HTML (наприклад, у помилці DOCTYPE) як JSON, що призведе до «Неочікуваного токена»

У третьому рішенні акцент зміщується на тестування. тут, модульні тести реалізовані за допомогою бібліотек Mocha та Chai. Модульне тестування є критично важливим кроком у забезпеченні належної поведінки коду в різних середовищах і сценаріях. За допомогою блокування викликів API тести можуть симулювати різні відповіді від служби Vertex AI, дозволяючи розробникам перевірити, чи код може належним чином обробляти випадки успіху та помилки. Такий підхід гарантує, що кінцевий продукт є більш стійким і надійним, оскільки він був перевірений на низку можливих результатів.

// 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();
  });
});

Розуміння проблем відповіді Vertex AI у Node.js

При роботі з Google Cloud Vertex AI у Node.js ключовим аспектом, який слід враховувати, є те, як відбувається обмін даними між API і програмою. Однією з поширених проблем, як видно в цьому сценарії, є отримання неочікуваної відповіді HTML замість очікуваного формату JSON. Це може призвести до синтаксичних помилок, наприклад «Неочікуваний маркер DOCTYPE», які виникають через те, що код намагається проаналізувати HTML так, ніби це JSON. Основною причиною зазвичай є неправильно налаштований запит, неправильна кінцева точка API або проблема з автентифікацією.

Крім того, важливо пам’ятати про це Node.js працює інакше, ніж такі інструменти командного рядка cURL. Хоча cURL безпосередньо взаємодіє з API через HTTP, Node.js використовує такі пакети, як Google Cloud SDK. Ці бібліотеки додають рівні абстракції, тобто для забезпечення належного обміну даними необхідні додаткова обробка помилок і перевірка. Правильне налаштування заголовків, особливо "Content-Type" як для запитів, так і для відповідей, має вирішальне значення для безперебійної обробки викликів API.

Іншим фактором, який може призвести до помилок, є налаштування мережі або локального середовища. Під час запуску Vertex AI SDK на локальній машині середовище CLI може працювати інакше, ніж хмарне середовище. Такі проблеми, як налаштування локального проксі-сервера, конфігурації брандмауера або відсутність змінних середовища, можуть вплинути на відповідь Vertex AI. Таким чином, розробники повинні переконатися, що їхнє локальне середовище якомога точніше імітує хмарне середовище, щоб уникнути невідповідностей під час перемикання між ними.