Giải quyết Lỗi tạo nội dung của Vertex AI: DOCTYPE mã thông báo không mong đợi trong Node.js

Tìm hiểu lỗi Vertex AI generateContent DOCTYPE trong Node.js

Khi tích hợp Google Cloud Vertex AI với Node.js, nhà phát triển đôi khi gặp phải các lỗi không mong muốn, chẳng hạn như sự cố "DOCTYPE Token không mong muốn". Lỗi này thường xảy ra khi cố chạy mã hoạt động tốt với cURL, nhưng không thành công trong môi trường Node.js. Những vấn đề như vậy có thể gây khó chịu, đặc biệt đối với những người mới làm quen với Vertex AI.

Thông báo lỗi, bao gồm các tham chiếu đến DOCTYPE và JSON không hợp lệ, thường là dấu hiệu cho thấy phản hồi từ API không ở định dạng mong đợi. Điều này xảy ra khi nội dung HTML được trả về thay vì phản hồi JSON như mong đợi, gây khó khăn cho việc xử lý. Trong những trường hợp như vậy, việc khắc phục sự cố trở nên cần thiết.

Mặc dù lỗi có thể chỉ ra các vấn đề trong mã, chẳng hạn như xử lý yêu cầu không đúng, nhưng điều quan trọng là bạn cũng phải điều tra các vấn đề tiềm ẩn về thiết lập, đặc biệt là khi sử dụng Google Cloud CLI trên một máy cục bộ, như Windows. Mặc dù tài liệu Vertex AI cung cấp mã mẫu nhưng những khác biệt nhỏ trong thiết lập môi trường có thể gây ra sự không nhất quán.

Bài viết này đi sâu vào chi tiết cụ thể của lỗi này và khám phá các bước khắc phục sự cố phổ biến. Chúng tôi sẽ kiểm tra các đoạn mã, khám phá các nguyên nhân tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp thiết thực cho các nhà phát triển đang gặp phải lỗi DOCTYPE trong hàm generateContent của Vertex AI.

Phân tích tập lệnh AI của Vertex và xử lý lỗi

Các tập lệnh được cung cấp trước đó được thiết kế để xử lý quá trình tạo nội dung bằng cách sử dụng Google Cloud Vertex AI trong môi trường Node.js. Mục đích chính của tập lệnh là truy vấn các mô hình tổng hợp AI của Vertex, như "gemini-1.0-pro", bằng cách gửi thông tin đầu vào của người dùng và nhận phản hồi của AI. Tuy nhiên, khi xử lý API, có thể xảy ra các sự cố không mong muốn như nhận nội dung HTML thay vì JSON. Đây là lúc các phương pháp quan trọng và kỹ thuật xử lý lỗi phát huy tác dụng. Tập lệnh đảm bảo rằng phản hồi được phân tích cú pháp chính xác thành định dạng JSON, ngăn "DOCTYPE lỗi" vấn đề được đề cập.

Giải pháp đầu tiên tập trung vào việc xử lý lỗi bằng cách sử dụng thử...bắt khối. Điều này đảm bảo rằng nếu gặp lỗi trong khi gọi tạo nội dung chức năng, tập lệnh không bị lỗi. Thay vào đó, lỗi sẽ được phát hiện và một thông báo có ý nghĩa sẽ được ghi vào bảng điều khiển. Kiểu xử lý lỗi mạnh mẽ này đặc biệt quan trọng khi xử lý các dịch vụ bên ngoài như Google Cloud Vertex AI, nơi sự cố mạng hoặc phản hồi API không chính xác có thể dẫn đến lỗi. Hơn nữa, việc sử dụng các hàm không đồng bộ đảm bảo rằng lệnh gọi API được xử lý đúng cách mà không chặn các hoạt động khác, điều này rất cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất.

Một yếu tố quan trọng khác trong kịch bản là việc sử dụng kết quả.json (), điều này rất quan trọng để phân tích phản hồi của API thành định dạng có thể sử dụng được. Vấn đề trong trường hợp này phát sinh do phản hồi API không phải lúc nào cũng được đảm bảo ở định dạng JSON. Bằng cách kiểm tra Loại nội dung tiêu đề, giải pháp thứ hai đảm bảo rằng phản hồi thực sự ở định dạng JSON trước khi thử phân tích cú pháp. Điều này giúp ngăn tập lệnh cố gắng phân tích một trang lỗi HTML (như trang lỗi DOCTYPE) dưới dạng JSON, điều này sẽ dẫn đến "Mã thông báo không mong đợi '

Trong giải pháp thứ ba, trọng tâm chuyển sang thử nghiệm. Đây, bài kiểm tra đơn vị được triển khai bằng thư viện Mocha và Chai. Kiểm thử đơn vị là một bước quan trọng nhằm đảm bảo mã hoạt động như mong đợi trên các môi trường và tình huống khác nhau. Bằng cách ngăn chặn các lệnh gọi API, các thử nghiệm có thể mô phỏng các phản hồi khác nhau từ dịch vụ Vertex AI, cho phép các nhà phát triển xác minh rằng mã có thể xử lý đúng cách cả trường hợp thành công và lỗi. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng có khả năng phục hồi và đáng tin cậy hơn vì nó đã được thử nghiệm về nhiều kết quả có thể xảy ra.

// 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();
  });
});

Tìm hiểu các vấn đề về phản hồi AI của Vertex trong Node.js

Khi làm việc với Google Cloud Vertex AI trong Node.js, một khía cạnh quan trọng cần xem xét là cách trao đổi dữ liệu giữa API và ứng dụng. Một vấn đề phổ biến, như đã thấy trong trường hợp này, là nhận được phản hồi HTML không mong muốn thay vì định dạng JSON như mong đợi. Điều này có thể dẫn đến lỗi cú pháp, chẳng hạn như "DOCTYPE mã thông báo không mong đợi", xảy ra do mã cố gắng phân tích cú pháp HTML như thể nó là JSON. Nguyên nhân cốt lõi thường là do yêu cầu được định cấu hình sai, điểm cuối API không chính xác hoặc sự cố khi xác thực.

Ngoài ra, điều quan trọng cần nhớ là Node.js hoạt động khác với các công cụ dòng lệnh như cURL. Trong khi cURL tương tác trực tiếp với API qua HTTP, Node.js sử dụng các gói như Google Cloud SDK. Các thư viện này thêm các lớp trừu tượng, nghĩa là cần phải xử lý và xác thực lỗi bổ sung để đảm bảo trao đổi dữ liệu thích hợp. Việc thiết lập chính xác các tiêu đề, đặc biệt là "Loại nội dung" cho cả yêu cầu và phản hồi, là rất quan trọng để xử lý các lệnh gọi API một cách suôn sẻ.

Một yếu tố khác có thể dẫn đến lỗi là cấu hình mạng hoặc cài đặt môi trường cục bộ. Khi chạy Vertex AI SDK trên máy cục bộ, môi trường CLI có thể hoạt động khác với môi trường dựa trên đám mây. Các vấn đề như cài đặt proxy cục bộ, cấu hình tường lửa hoặc thiếu biến môi trường có thể ảnh hưởng đến phản hồi từ Vertex AI. Do đó, các nhà phát triển nên đảm bảo rằng môi trường cục bộ của họ mô phỏng môi trường đám mây càng giống càng tốt để tránh sự mâu thuẫn khi chuyển đổi giữa chúng.