[Question]: How to solve the problems of local image URL failure and embedding model binding failure
![[Question]: How to solve the problems of local image URL failure and embedding model binding failure](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/9470-8ed01aaa-768x403.jpg)
用户在 RAGFlow V0.20.0 中解析含图片的本地 PDF 文件,调用 SILICONFLOW 的 BAAI/bge-large-zh-v1.5 和 bge-m3 模型 API 时失败。同时测试了通义千问(TONGYI)和 Ollama 的嵌入模型,均报告类似错误。
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用户在 RAGFlow V0.20.0 中解析含图片的本地 PDF 文件,调用 SILICONFLOW 的 BAAI/bge-large-zh-v1.5 和 bge-m3 模型 API 时失败。同时测试了通义千问(TONGYI)和 Ollama 的嵌入模型,均报告类似错误。
![[Bug] Potential DoS via Unbounded zlib.decompress (Zip Bomb Vulnerability) in Document Parser](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/22101-643a5001-768x403.jpg)
用户在使用 LlamaIndex 的 HWP 文档解析器( llama-index-readers-hwp )读取 HWP 文件时触发问题。攻击者可以通过提供包含超高压缩比内容的恶意文档(Zip Bomb),在解析过程中导致服务端内存耗尽(OOM),造成拒绝服务(DoS)。该问题通过静态代码分析发现

用户使用 LlamaIndex 的 RedisKVStore (通过 RedisDocumentStore 配合 IngestionPipeline)时,在调用 pipeline.run() 或 docstore.get_all_document_hashes() 时触发。通常发生在 Redis 连
![[Performance]: Significant performance degradation v1/reranker under concurrent requests while swiching from v.0.19.1 to v0.20.2 v0.21.1](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/43444-183a064c-768x403.jpg)
用户使用 vLLM 部署 bge-reranker-v2-m3 模型,通过异步 HTTP 客户端向 /v1/score 端点发送并发 Re-Ranker 请求(每次请求包含 100 个文档)。在从 v0.19.1 升级到 v0.20.2 和 v0.21.1 后,观察到平均延迟显著上升(从约 1.3
![[CI Failure]: LM Eval PCP (4xB200)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/49334-644d5265-768x403.jpg)
该问题在 vLLM 项目的 CI 流水线中被触发,具体场景为运行 evals/gsm8k 中的 test_gsm8k_correctness 测试用例,测试环境配置为 4 块 B200 GPU。用户在执行 PCP (Precision Calibration Profile) 结合 MLA (Mul

开源代码托管平台 Codeberg 更新了服务条款,明确禁止使用其服务来训练大规模语言模型(LLM)或进行其他形式的AI滥用。这一举措引发了关于AI训练数据来源、代码社区与AI公司之间矛盾的广泛讨论。

美国工作室 Aventos 公开了其制作 AI 动画的完整流程:写剧本、做分镜、AI 生成画面、人工后期精修。核心在于,他们明确放弃用大模型写故事,而是让 AI 只负责画面生成,人力则集中在改编、导演和后期上。这件事之所以值得关注,因为它指向了 AI 在影视内容生产中的一条务实路线:把工具用在“累活”上,而非…
![[Question]: How to improve image PDF parsing quality?](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/8762-c968787d-768x403.jpg)
用户在 RAGFlow 的数据存储(datastore)中上传了一个包含西班牙语文本图片的 PDF 文档,使用 DeepDoc 解析,并以 Paper 方法进行分块(chunk)。在分块结果中,多个单词被错误地连接在一起,失去了应有的空格分隔,例如 "Queelrecurrentesostieneq
![[Question]: Letter 'n' missing when parsing documents](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/8724-b12951ff-768x403.jpg)
用户使用 RAGFlow 的 Python API 创建数据集(dataset)时,通过 parser_config 自定义文档解析分隔符(delimiter),或者完全不指定 parser_config 使用默认值。预期按换行符( \n )分割文档,但实际解析后文档中的字母 'n' 被无故剥离。问
![[Question] BE can't connect to minio when changing port](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/8821-07f7de62-768x403.jpg)
用户在 RAGFlow 开发环境中尝试修改 MinIO 端口,并在 /docker/.env 文件中进行了配置更改,之后发现后端无法连接到 MinIO,服务运行异常。