/v1/rag/query endpoint does not resolve vector store credentials from vector_store_registry config

这个报错通常出现在使用 LiteLLM 的 /v1/rag/query 接口、且向量库凭据配置在 vector_store_registry (如 Azure AI Search)而非请求体中的场景;优先升级到 v1.101.0 或更高版本,因为该修复已在该版本合入发布。

这个报错通常出现在使用 LiteLLM 的 /v1/rag/query 接口、且向量库凭据配置在 vector_store_registry (如 Azure AI Search)而非请求体中的场景;优先升级到 v1.101.0 或更高版本,因为该修复已在该版本合入发布。

这个报错出现在自托管 Dify 未合并的 main 上,调用命中历史(hit-histories)接口传入 limit=0 (或 limit=-1 )时,接口按每页 1 条查询、却按未钳制的 limit 计算 has_more ,导致分页永不结束;优先排查该路由是否绑定了带 ge=1 约束的查询模型

这个报错通常出现在 vLLM 中使用 Kimi K3 DSpark(或类似 draft 模型)并开启 Pipeline Parallelism(PP,PP>1)时,vLLM 在校验 speculative 配置阶段直接拒绝加载,因为该 draft 模型没有实现 SupportsPP 接口。优先排查的

该问题出现在 Open WebUI 的 Prompt Template 变量输入弹窗中,checkbox 类型不会按照 default 参数决定是否默认勾选,导致即使写 default=false 、 default=0 等也仍显示为已勾选。优先确认是否命中该已知缺陷,并检查 dev 分支修复是否已

这个报错通常发生在手动创建 StaticCache / EncoderDecoderCache 并在 generate() 外部复用、但 cache 的 batch size 或 encoder 序列长度与当前输入不一致的场景。优先排查是否把 cache 初始化成了“精确尺寸”,而不是“大于等于实际

这个 Issue 不是一个可复现的运行时报错,而是关于 Langfuse 是否应该把可信度(trust)与来源溯源(provenance)作为一等观测信号的功能讨论;如果你在排查“trace 里看不到 trust_score / 来源信息”或“无法按 trust 过滤告警”,根本原因是 Langfu

在 Celery 任务中调用 OpenAI Python SDK 时,如果 SoftTimeLimitExceeded 恰好发生在 API 请求过程中,会被 SDK 内部的宽泛 except Exception 捕获并当作可重试的连接错误处理,导致任务的清理逻辑收不到异常。优先确认发生在请求期间的异

这不是运行时报错,而是 OpenAI Python SDK 的重试日志可观测性改进请求。当请求因限流或连接问题触发重试时,日志只在 INFO 级别提示发生了重试,而 "retries_taken / max_retries" 具体次数只在 DEBUG 级别输出,导致生产环境无法判断第几次重试。可优先

这个报错通常出现在使用 CrewAI 的 SQLiteFlowPersistence (或 @persist 装饰器)保存 Flow 状态时,状态模型里含有 datetime 、 UUID 、 set 等 Pydantic 非 JSON 原生类型。优先排查状态序列化环节是否使用了 JSON 模式。

该报错通常出现在 LiteLLM 代理升级到 v1.89.2 及之后的版本、并启用数据库存储(store_model_in_db: true)后,普通内部用户(非管理员)访问 /tag/list 或 /tag/daily/activity 等管理端点时触发。优先排查 tag_management_e