issue: `fetch_url` doesn’t work with Playwright in Offline Mode (missing `averaged_perceptron_tagger_eng` NLTK resource)
用户通过 Docker 部署 Open WebUI v0.9.6，配合独立的 Playwright 容器（mcr.microsoft.com/playwright:v1.58.0-noble），且设置了以下离线模式相关环境变量：
标签： Python
Substantial numerical differences with Minimax MSA attention vs Minimax’s Reference
在 HuggingFace Transformers 库中运行 Minimax-M3 模型的 attention 计算时触发。用户通过 transformers 库加载 Minimax-M3 模型，并使用 MSA (Multi-Scale Attention) 机制进行推理。与官方参考实现或 VLL
bug: [python-sdk] langfuse does not capture responses.parse instructions + text_format
![bug: [python-sdk] langfuse does not capture responses.parse instructions + text_format](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/10143-7311e441-768x403.jpg)
用户在使用 Langfuse Python SDK（版本 3.8.1）包装 OpenAI SDK（版本 2.6.1）时，通过 responses.parse 调用模型，发现指令（instructions）和输出格式（text_format）未在 Langfuse 后端追踪中显示。而同样场景下 cha
[Bug] Server crashes with anyio.ClosedResourceError when receiving raw invalid UTF-8 bytes
![[Bug] Server crashes with anyio.ClosedResourceError when receiving raw invalid UTF-8 bytes](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/2328-473a47b7-768x403.jpg)
当 MCP Python SDK 服务器（如 mcp_server_fetch ）通过 stdio 接收来自客户端的 JSON-RPC 请求时，如果请求参数中包含原始的无效 UTF-8 字节（如 b"http://x\xff\xfe" ），服务器会崩溃并抛出 anyio.ClosedResource
ModuleNotFoundError: No module named ‘auto_gptq’
用户在 Windows 系统上使用 oobabooga TextGen WebUI 时，尝试加载 yarn-mistral-7b-128k.Q4_K_M.gguf 模型（GGUF 格式）后出现报错。用户下载的是 CPU 版本安装包，但模型加载过程中意外调用了 auto_gptq 模块，最终因找不到
bug: instructions parameter (OpenAI Responses API) not captured/displayed properly
用户在 Langfuse 中通过以下两种方式使用 OpenAI Responses API 时触发：
Bug: OpenAI Responses API tracing does not include tools in generation input
用户通过 from langfuse.openai import openai 或 from langfuse.openai import AsyncOpenAI 创建客户端，并调用 client.responses.create(...) 时触发。在 Chat Completions 接口下 to
Session ID not present in memory store should return 404, not 400
在运行基于 MCP Python SDK 构建的 Streamable HTTP 服务器时，客户端连接时若提供的 Mcp-Session-Id 在服务器内存存储中不存在（例如服务器重启导致 session 丢失），本应返回 404 让客户端重新初始化，但服务器返回了 400。这会阻止客户端正确恢复连
Dead code path in MCPServer._handle_call_tool and incorrect call_tool return type
用户在 MCP Python SDK 中使用 MCPServer.call_tool 方法，或工具函数通过 @server.tool() 装饰器注册时触发。该问题已在源码层面被诊断并修复，但未合入前某些分支逻辑和返回类型注解仍然是错误的。
[Bug]: Hardcoded RERANK_LIMIT logic causes API failures (400) and ignores UI Top-K settings
![[Bug]: Hardcoded RERANK_LIMIT logic causes API failures (400) and ignores UI Top-K settings](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/14081-e59c8dd0-768x403.jpg)
用户在使用 RAGFlow v0.24.0 官方镜像时，配置了 Chatbot 并启用 Reranker（例如 Cohere 或 vLLM 托管的 BGE 模型）。在 UI 中将 Top-N ( page_size ) 设置为 6，Top-K 设置为较低的值（如 10）后，执行查询时触发 400 错