ColBERT reranker silently runs on CPU on non-CUDA accelerators (Ascend/ROCm/XPU)

在 Ascend NPU、AMD ROCm、Intel XPU 等非 CUDA 加速卡上部署 Open WebUI 并启用 ColBERT reranker 时,reranker 会静默回退到 CPU 运行,表现为重排序环节明显变慢,但不会报错。应优先排查 backend/open_webui/re

在 Ascend NPU、AMD ROCm、Intel XPU 等非 CUDA 加速卡上部署 Open WebUI 并启用 ColBERT reranker 时,reranker 会静默回退到 CPU 运行,表现为重排序环节明显变慢,但不会报错。应优先排查 backend/open_webui/re

这个报错通常发生在用 AutoProcessor.from_pretrained() / AutoImageProcessor.from_pretrained() 加载 qwen3_5 / qwen3_vl 系列(如 Qwen3.8-27B)检查点时,内部映射指向了从未随版本发布的 Qwen3VLI

当 Langfuse 定时 Blob Storage Export 导出的单个 Parquet 超过 48.83 GiB 时,默认走 @aws-sdk/lib-storage 的 multipart 上传会因为固定 5 MiB part size 撞上 S3 的 10,000 parts 上限;配合

该问题出现在 Langfuse 自托管版的 LLM Connections 项目设置中,编辑任意 LLM 连接时弹窗会持续闪烁、反复打开与关闭,并不断重复请求同一个 modal。优先排查并升级 Langfuse 版本。
![[BUG]: Could not respond to message. The agent model failed to respond: 400 The `reasoning_content` in the thinking mode must be passed back](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/6394-59adab8e-768x403.jpg)
该报错通常出现在 AnythingLLM 桌面端使用 DeepSeek reasoner(思考模式)配合 Agent 模式执行任务时,尤其是 Agent 发起工具调用后进入下一轮请求时,服务端要求把上一轮 assistant 消息中的 reasoning_content 原样带回 API。优先排查客
![[Bug]: Dataflow pipeline persists component outputs (incl. embedding vectors) in pipeline_operation_log DSL — oversized INSERT marks documen](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/17466-6ee62a87-768x403.jpg)
这个报错通常出现在 RAGFlow 使用自定义 ingestion pipeline(dataflow)解析大文档的场景:分块、嵌入、入库都已成功,最后写入 pipeline_operation_log 时才失败。优先排查序列化后的 DSL 体积是否超过 MySQL 的 max_allowed_pa
![[Bug] Default delimiter varies across 11 sites; parser_config.get defaults diverge per file type, producing different chunk counts for Engli](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/18562-517a9968-768x403.jpg)
该问题通常出现在 RAGFlow 对英文文本进行切分(chunking)时,默认分隔符在不同文件类型之间不一致,导致同一段英文文本在 docx、image、email 等类型下切出的 chunk 数量与 txt/markdown 不同。优先排查并统一 parser_config.delimiter
![[Bug] naive_merge "custom delimiter" branch silently bypasses chunk_token_num, splitting on stray bare chars](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/18552-a4844199-768x403.jpg)
当 parser_config.delimiter 中包含反引号包裹的 token(即“自定义分隔符”)时, rag.nlp.naive_merge 会进入 has_custom 分支,完全跳过 chunk_token_num 合并逻辑,把每个 re.split 片段直接当成一个 chunk,导致
![[FEATURE] GuardrailProvider interface for pre-tool-call authorization](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/4877-556249c1-768x403.jpg)
你如果在 CrewAI 里看到 [FEATURE] GuardrailProvider interface for pre-tool-call authorization 相关讨论,这通常不是运行时报错,而是缺一个“工具调用前授权”的标准接口:现有 Task.guardrail 只在任务完成后校验输

使用 LiteLLM AdaptiveRouter 并开启 Postgres 状态持久化时,如果数据库里存在 alpha=0 或 beta=0 的脏状态行,Thompson 采样会在路由选择前抛异常,导致该 request_type 下的所有请求返回 HTTP 500。优先排查 LiteLLM_Ad