[Question]: Letter ‘n’ missing when parsing documents
![[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]: 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。

用户在 llama.cpp b10000 版本(含)之后,使用 llama-server 或 llama-cli 加载 Tencent 量化团队 AngelSlim 发布的 Hy3 GGUF 模型(例如 Hy3-IQ1_M-mtp.gguf 、 Hy3-Q4_K_M-mtp.gguf )时触发。也适

用户在 llama-server 中通过 /v1/chat/completions 接口发送带有 X-Conversation-Id 头部的请求时触发。该头部用于启用可恢复流(resumable-stream)。任何请求体参数校验失败(如 backend_sampling 字段为字符串而非布尔值)都

用户在使用 llama-server (core library 模式)通过 tool/function calling 调用模型(如 Qwen3.6-35B-A3B)时,模型返回包含代码块或多行字符串的 tool call 参数。期望保留原始缩进和换行符,但实际输出的 JSON 参数中被去掉了第一

用户在 Dify 1.14.1(Docker 自托管)中创建外部知识库,API 端点指向 RagFlow v0.26.4 的 /api/v1/retrieval 接口。在 Dify 的“命中测试”中输入查询(例如 "客户"),预期返回文档片段,但实际收到空记录: {"query":{"content

AI 安全公司 NOFire 发布《Agentic Execution 沙箱宣言》,批评当前行业对“沙箱”概念的滥用,并提出了基于硬件级 microVM 隔离的七项可验证安全标准。这份宣言试图为 AI Agent 的运行时安全立下一个清晰、可被反驳的基准,直接指向容器、Docker 和 seccomp 等现有…

用户在启动 vLLM 0.25.0 服务时,加载 Gemma4 MTP 草稿模型( google/gemma-4-26B-A4B-it-assistant )作为推测解码器,服务在初始化阶段崩溃。该问题在 NVFP4 量化模型上也同样复现。

用户在使用 vLLM 启动 API 服务(通过 Docker 命令 vllm/vllm-openai:qwen3_5 镜像)部署通过 LLaMA-Factory 或 SWIFT 微调后的 Qwen3.5 模型时触发此错误。无论微调方式是 LoRA(后合并)还是全参微调,均会复现。服务启动参数中包含

Hacker News 上一场关于“AI 如何改变编程”的讨论引发共鸣:AI 确实能帮人更快写代码,但也把编程的核心困难从“怎么写”转移到了“这样写到底对不对”的判断上——而后者的门槛更高、更依赖经验。