[Bug]: parsing markdown error: failed to encode response: json: unsupported value: NaN (status code: 500)
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该报错通常发生在 RAGFlow 使用 Ollama 嵌入模型解析 Markdown 文件时，嵌入模型返回了包含 NaN（非数值）的向量，导致 JSON 序列化失败并返回 500。优先排查 Ollama 服务的稳定性以及嵌入响应中是否包含 NaN 值。
分类： AI 工具排错
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
llama-index-tools-mcp 0.5.0 在通过 streamable HTTP 传输协议连接 MCP 服务器时，因 mcp SDK 2.x 将 streamable_http_client() 的返回值从 3 元组改为 2 元组，导致代码仍按 3 元组解包而立即抛错。优先检查 cli
MetadataReplacementPostProcessor crashes with ValidationError when target metadata key is present but None
该报错发生在 LlamaIndex 的 MetadataReplacementPostProcessor 节点后处理器中，当节点 metadata 里目标 key 存在但值为 None 时触发。优先排查你的 metadata 中是否有字段被显式设置为 None （例如从 JSON 往返加载、向量存储
ValueError: Invalid query, got errors:
该报错发生在 LlamaIndex 搭配 WeaviateVectorStore 且使用独立 IndexStore（如 PostgreSQL）重建索引后执行查询时。优先排查 Weaviate 查询过滤器中的属性路径是否使用了不存在的 "id" 字段，应改为 schema 中实际存储节点 ID 的属性
Misc. bug: Performance drop of Qwen3.8 in llama.cpp with a large number of tool triggers
该性能下降问题发生在 llama.cpp 的 llama-server 使用带大量工具触发的模型（如 Qwen3.8-27B）进行长文本生成时，原因是“lazy grammar”实现了 O(n²) 复杂度的触发器搜索。优先检查你的工具调用模板是否会为每个工具生成独立的 WORD 触发器，以及是否运行
Eval bug: Vulkan (Mali-G925 / Immortalis MC12): Qwen3.5-0.8B multimodal prefill returns all-NaN logits, while the same build on CPU devices
这是 llama.cpp 在 Mali-G925 Vulkan 后端运行 Qwen3.5 多模态模型时，前向填充阶段产生全 NaN logits 的数值缺陷，优先缩小 MUL_MAT 小 tile 的匹配范围（m≤32 且 n>32 时改用 medium tile）即可解决。
Update Winget Package failure
该报错发生在 llama.cpp 的 GitHub Actions 自动更新 winget-pkgs 包时，主要原因是 ggml-bot-2 的 winget-pkgs 仓库 fork 与上游 microsoft/winget-pkgs 的 master 分支不同步，优先检查并同步 fork 仓库即
Added a default value for the WebSocket communication size limit.
该报错通常出现在 Dify 云版或自托管版中，当导入或创建的工作流 DSL 配置文件超过 1 MB 时，WebSocket 连接因消息大小超限被服务端拒绝，导致页面反复同步、断连重连。优先排查 Dify 服务端 WebSocket 的 max_http_buffer_size 配置，并将其调大（如
‘Editor’ members got ‘403 forbidden’ accessing ‘/console/api/workspaces/current/default-model’
这是在 Dify v1.17.0 自托管环境中，拥有 Editor（编辑）角色的用户打开 Chatflow、Workflow 或 Agent 应用时，前端无条件请求默认模型接口，而后端因新增的权限装饰器返回 403 导致的回归问题。优先排查 Dify 版本是否为 1.17.0，若是，可等待修复版本发
CUDA out of memory
该报错发生在 vLLM 使用 FlashMLA 稀疏 FP8 混合批次解码路径时，稀疏解码内核会分配一个随 --max-num-batched-tokens 线性增长的工作区，且该工作区不受启动时内存预检约束，批次增大后触发运行时 CUDA OOM。优先排查方向是调低 --max-num-batch