![[Bug]: GraphRAG relationship extraction writes negative-judgment and misattributed edges into the graph (light + general modes)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/16540-325d7f99-768x403.jpg)
该问题发生在使用 RAGFlow 的 GraphRAG 构建知识图谱时，特别是 light 模式（默认），也影响 general 模式。用户使用 qwen2.5:7b-instruct 模型通过 Ollama 进行关系抽取，并使用 Elasticsearch 8.11.3 作为文档存储。当文档集中包
用户在 Linux 系统上运行 llama.cpp（ llama-cli 或 llama-server ），使用 -hf ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M 等命令下载或加载模型时触发。问题重现于 Vulkan、ROCm 和 CPU 后端，涉及 AMD Radeon
用户在使用 llama-bench 工具测试 Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf 模型时触发问题，硬件为 MINISFORUM MS-R1（CIX CP8180 SoC），配备 Mali-G720-Immortalis GPU 和共享内存池（UMA）。即使用 -ngl 0 参数禁止层卸载到 G
该问题出现在 vLLM CI 的 fork 模式 EngineCore 测试中，具体涉及：
用户使用 vLLM 在 Intel XPU（Arc GPU）的 Docker 容器中运行 vllm serve 命令时出现此错误。复现环境：基于 Intel oneAPI / PyTorch 2.12.0+xpu 的 Docker 自定义镜像，Level Zero 驱动可正常检测到 2 张 GPU（
用户使用 Docker 安装的 Open WebUI 10.0.2 版本，运行在 Ubuntu 上。最初连接了 Ollama 提供商的 4 个模型并设置了某些用户的模型访问权限，之后切换到 llama.cpp 后端的模型，并删除了 Ollama 提供商。虽然 Ollama 模型已从模型列表中消失，但
![[Bug]: [ERROR][Exception]: Exceptions from Trio nursery](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/12545-a5895cec-768x403.jpg)
用户使用 RAGFlow v0.22.1，上传包含 10,382 个文件的知识库进行大规模解析，并点击生成知识图谱（Knowledge Graph）。在嵌入节点处理到约 1809/1894 步时，服务返回 500 错误，解析任务中断且无法通过界面按钮继续。
用户在 llama.cpp 最新 master 分支（commit 418dea39cea85d3496c8b04a118c3b17f3940ad8 ）下，使用 4 块 CUDA 设备 （通过 PCI-E 3.0 x1 连接）加载 Qwen3.5 27B / Qwen3.5-397B-A17B 等
用户在使用 llama-cli 或 llama-server 通过 -sm tensor 参数加载 Gemma 4 31B 模型（Unsloth Q5_K_XL 量化）时，模型加载成功，但发送少量请求（通常第一个请求成功，第二个请求崩溃）后出现 CUDA 错误并硬崩溃。该问题在单次 llama-cl
用户在 llama.cpp（b9672 版本）中，使用 `llama-completion` 或 `llama-cli` 工具，通过 `--sm tensor` 启用张量并行，指定 `--device ROCm1,ROCm3`（AMD GPU），配合 `-ncmoe 58` 参数加载 Qwen 3.