Resolver el error de generación de contenido de Vertex AI: DOCTYPE de token inesperado en Node.js

Comprender el error DOCTYPE de generación de contenido de Vertex AI en Node.js

Al integrar IA de vértice de Google Cloud con Nodo.js, los desarrolladores a veces encuentran errores inesperados, como el problema "Token DOCTYPE inesperado". Este error suele ocurrir al intentar ejecutar código que funciona bien con rizo, pero falla dentro de un entorno Node.js. Estos problemas pueden resultar frustrantes, especialmente para los nuevos en Vertex AI.

El mensaje de error, que incluye referencias a DOCTYPE y JSON no válido, suele ser una indicación de que la respuesta de la API no tiene el formato esperado. Esto sucede cuando se devuelve contenido HTML en lugar de la respuesta JSON esperada, lo que dificulta el procesamiento. En tales casos, la resolución de problemas se vuelve esencial.

Si bien el error puede indicar problemas dentro del código, como un manejo inadecuado de las solicitudes, es crucial investigar también posibles problemas de configuración, particularmente cuando se usa CLI de Google Cloud en una máquina local, como Windows. Aunque la documentación de Vertex AI ofrece código de muestra, ligeras diferencias en la configuración del entorno pueden provocar inconsistencias.

Este artículo profundiza en los detalles de este error y explora los pasos comunes para la solución de problemas. Examinaremos fragmentos de código, exploraremos las causas potenciales y ofreceremos soluciones prácticas para los desarrolladores que enfrentan el error DOCTYPE en la función generateContent de Vertex AI.

Desglosando el script de Vertex AI y el manejo de errores

Los scripts proporcionados anteriormente están diseñados para manejar el proceso de generación de contenido utilizando IA de vértice de Google Cloud en un entorno Node.js. El objetivo principal del script es consultar los modelos generativos de Vertex AI, como "gemini-1.0-pro", enviando una entrada del usuario y recibiendo la respuesta de la IA. Sin embargo, al manejar API, pueden ocurrir problemas inesperados, como recibir contenido HTML en lugar de JSON. Aquí es donde entran en juego los métodos críticos y las técnicas de manejo de errores. El script garantiza que la respuesta se analice correctamente en formato JSON, evitando el error "TIPO DE DOCUMENTO error" problema mencionado.

La primera solución se centra en el manejo de errores utilizando el intentar... atrapar bloquear. Esto garantiza que si se encuentra un error al llamar al generar contenido función, el script no falla. En lugar de ello, se detecta el error y se registra un mensaje significativo en la consola. Este tipo de manejo sólido de errores es especialmente importante cuando se trata de servicios externos como Google Cloud Vertex AI, donde los problemas de red o las respuestas API incorrectas pueden provocar fallas. Además, el uso de funciones asincrónicas garantiza que la llamada API se maneje correctamente sin bloquear otras operaciones, lo cual es esencial para optimizar el rendimiento.

Otro elemento clave en el guión es el uso de resultado.json(), que es crucial para analizar la respuesta de la API en un formato utilizable. El problema en este caso surge porque no siempre se garantiza que la respuesta de la API esté en formato JSON. Al comprobar el Tipo de contenido encabezado, la segunda solución garantiza que la respuesta esté realmente en formato JSON antes de intentar analizarla. Esto ayuda a evitar que el script intente analizar una página de error HTML (como la del error DOCTYPE) como JSON, lo que generaría el mensaje "Token inesperado".

En la tercera solución, la atención se centra en las pruebas. Aquí, pruebas unitarias se implementan utilizando las bibliotecas Mocha y Chai. Las pruebas unitarias son un paso fundamental para garantizar que el código se comporte como se espera en diferentes entornos y escenarios. Al bloquear las llamadas API, las pruebas pueden simular varias respuestas del servicio Vertex AI, lo que permite a los desarrolladores verificar que el código puede manejar adecuadamente tanto los casos de éxito como los de error. Este enfoque garantiza que el producto final sea más resistente y confiable, ya que ha sido probado para una variedad de resultados posibles.

// 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();
  });
});

Comprender los problemas de respuesta de Vertex AI en Node.js

Al trabajar con IA de vértice de Google Cloud En Node.js, un aspecto clave a considerar es cómo se intercambian los datos entre la API y la aplicación. Un problema común, como se ve en este escenario, es recibir una respuesta HTML inesperada en lugar del formato JSON esperado. Esto puede provocar errores de sintaxis, como "Token DOCTYPE inesperado", que se produce porque el código intenta analizar HTML como si fuera JSON. La causa principal suele ser una solicitud mal configurada, un punto final API incorrecto o un problema con la autenticación.

Además, es importante recordar que Nodo.js funciona de manera diferente a las herramientas de línea de comandos como rizo. Mientras que cURL interactúa directamente con la API a través de HTTP, Node.js utiliza paquetes como Google Cloud SDK. Estas bibliotecas agregan capas de abstracción, lo que significa que es necesario un manejo y validación de errores adicionales para garantizar un intercambio de datos adecuado. Configurar los encabezados correctamente, especialmente el "Tipo de contenido" tanto para solicitudes como para respuestas, es fundamental para manejar las llamadas API sin problemas.

Otro factor que podría provocar errores es la configuración de la red o la configuración del entorno local. Al ejecutar el SDK de Vertex AI en una máquina local, el entorno CLI puede comportarse de manera diferente a un entorno basado en la nube. Problemas como la configuración del proxy local, las configuraciones del firewall o las variables de entorno faltantes pueden afectar la respuesta de Vertex AI. Por lo tanto, los desarrolladores deben asegurarse de que su entorno local imite el entorno de la nube lo más fielmente posible para evitar inconsistencias al cambiar entre ellos.