解决 Vertex AIgenerateContent 错误：Node.js 中出现意外的令牌 DOCTYPE

解决 Vertex AIgenerateContent 错误：Node.js 中的不同方法

使用 Node.js 与 Google Cloud Vertex AI SDK 进行内容生成

// 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?");

改进错误处理并添加内容类型验证

Node.js：验证响应并处理非 JSON 响应

// 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?");

添加单元测试来验证 JSON 解析和错误处理

Node.js：使用 Mocha 和 Chai 测试有效的 JSON 响应

// 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();
  });
});

有关 Node.js 中 Vertex AI DOCTYPE 错误的常见问题

1. 是什么导致 Vertex AI 响应中出现“DOCTYPE”错误？
2. 当 API 返回 HTML 响应而不是预期的 JSON 格式时，会发生“DOCTYPE”错误。发生这种情况的原因通常是不正确的 API 调用、不正确的端点或身份验证问题。
3. 使用 Vertex AI 时如何避免 Node.js 中的 HTML 响应？
4. 确保您向正确的端点发出 API 请求，并始终验证响应标头。使用 result.headers.get('content-type') 在解析响应之前检查响应是否为 JSON。
5. 为什么我的 cURL 命令可以工作，但 Node.js 脚本却不能工作？
6. cURL 使用 HTTP 直接与 API 交互，而 Node.js 使用其他库，例如 Google Cloud SDK。确保 SDK 配置正确并正确处理身份验证和请求格式。
7. 如何处理 Node.js 应用程序中的意外响应？
8. 使用 try...catch 异步函数中的块以捕获错误并实施检查 Content-Type header 以避免意外 HTML 响应造成的解析错误。
9. 如何在本地测试我的 Vertex AI Node.js 代码？
10. 您可以使用类似的库来模拟 API 响应 sinon.stub 创建测试用例并使用 Mocha 和 Chai 编写单元测试。这可以确保您的代码在不同环境中的行为符合预期。

关于 Vertex AI 错误故障排除的最终想法

在 Vertex AI 中处理“意外的令牌 DOCTYPE”错误通常表示响应格式问题。检查 API 配置并确保返回正确的内容类型有助于防止此类问题。正确的错误处理是解决此问题的关键。

通过解决这些问题，开发者可以避免 JSON 解析错误，并确保与 Google Cloud 的 AI 服务顺利交互。使用适当的验证、测试和故障排除技术可保证强大且可靠的应用程序性能。