Bug in Embeddings AWS Bedrock node

问题场景

用户在 n8n 中把向量存储（如 MongoDB Atlas Vector Store、PG Vector Store）与 Embeddings AWS Bedrock 节点配合使用，通过 AI Agent 或 Vector Store Retriever 检索已存入的 embeddings。期望检索返回与查询最相关的 top N 文档，但节点在调用 Bedrock 生成/检索 embedding 时请求体格式不合法，导致检索失败。多位用户报告使用 Cohere Embed Multilingual、Cohere English v3 等模型时同样失败。

报错原文

An error occurred while embedding documents with Bedrock: Malformed input request: #: required key [images] not found#: required key [texts] not found#: required key [texts] not found#: required key [texts] not found#: required key [texts] not found#: required key [input_type] not found#: extraneous key [inputText] is not permitted, please reformat your input and try again.

原因分析

从报错内容看，Bedrock 期望请求体中包含 texts、input_type（以及部分模型需要的 images）等字段，但 n8n 节点实际发送的是 inputText，因此被 Bedrock 判为 extraneous key 并拒绝。也就是说，Embeddings AWS Bedrock 节点构造的 payload 参数与 Bedrock 对 Cohere Embed 模型的入参契约不一致，属于节点侧的请求格式问题，而不是向量存储或检索配置问题。Issue 中未给出官方确认的根因说明，以上为基于报错文本的分析。

环境排查

• 确认 n8n 版本：Issue 确认为 1.86.1，评论中 1.95.3、1.97.1、1.106.3、2.0.2、2.2.3、2.3.6、2.17.7 均报告复现。
• 确认运行环境：n8n Cloud（Issue 确认）；数据库为 SQLite（默认）。
• 确认使用的 Bedrock embedding 模型：Cohere Embed Multilingual、Cohere English v3 等已被报告触发。
• 确认向量存储类型：MongoDB Atlas Vector Store、PG Vector Store 均被报告涉及。
• 确认触发入口：AI Agent 与 Vector Store Retriever 两条路径都被报告失败。
• Node.js 版本在 Issue 中为 N/A，无法据此排查。

解决步骤

1. 先确认报错是否与本次 Issue 一致：检查错误文本中是否同时出现 extraneous key [inputText] is not permitted 以及 required key [texts] not found。
2. 记录当前 n8n 版本与使用的 Bedrock 模型。Issue 中 1.86.1 到 2.17.7 多个版本均未确认修复，升级前不要假定问题已解决。
3. 替换或绕过 Embeddings AWS Bedrock 节点（可优先尝试）：在检索链路中改用其他可用的 embeddings 节点/模型，避免依赖当前有问题的 Bedrock payload 构造逻辑。
4. 如果必须使用 Bedrock，考虑在上游自行构造符合 Bedrock 契约的请求体（包含 texts、input_type 等字段，而非 inputText），再交给下游向量存储使用；此路径为推测性规避方案，Issue 中无官方验证。
5. 关注该 Issue 的后续状态。该 Issue 已被关闭但多人反馈仍未修复，如问题持续，可按维护者说明重新开启或新建 Issue 并附上版本与复现信息。

验证方法

在向量存储已写入 embeddings 的前提下，分别用 AI Agent 和 Vector Store Retriever 发起一次检索。如果不再出现 Malformed input request、extraneous key [inputText] 等报错，并且能返回 top N 相关文档，说明规避方案在当前环境下生效。若仍报同样错误，说明节点的 payload 构造问题仍存在。

参考来源

n8n-io/n8n #14982

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