[Question]: Is there a way to configure how particular extension should be parsed?
![[Question]: Is there a way to configure how particular extension should be parsed?](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/7984-5b787e60-768x403.jpg)
RAGFlow 当前不支持通过配置文件或环境变量动态扩展可解析的文件扩展名,所有扩展名映射硬编码在 api/utils/file_utils.py 的 filename_type 函数中。若要添加如 .bat 、 .ps1 等扩展名,必须修改 Python 源码并重新构建 Docker 镜像。
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RAGFlow 当前不支持通过配置文件或环境变量动态扩展可解析的文件扩展名,所有扩展名映射硬编码在 api/utils/file_utils.py 的 filename_type 函数中。若要添加如 .bat 、 .ps1 等扩展名,必须修改 Python 源码并重新构建 Docker 镜像。

这是一个关于 LlamaIndex 框架的 Feature Request(功能请求),核心诉求是在路由层原生支持 x402 协议的 Token 计量与 Bounded Overshoot(有界超支)机制,用于防止 agent 循环导致 API 费用失控。该 Issue 已被维护者关闭,目前没有合并

当你在 llama.cpp 的 Vulkan 后端下对 Qwen3-Coder-Next、Qwen3.6-35B-A3B 这类 MoE 模型启用 no-kv-offload 时,模型输出会变成乱码。优先排查是否关闭了 KV Cache 的 GPU 卸载,并尝试将 KV Cache 也放到 GPU 上
![[Bug]: Composite VLM wrapper (Mistral3ForConditionalGeneration) resolves tie_word_embeddings from the wrong (top-level) config, silently dis](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/51063-e1d92b3e-768x403.jpg)
该报错发生在 vLLM 加载 Mistral3ForConditionalGeneration 这类复合视觉语言模型时,由于模型配置解析层级错误,`tie_word_embeddings` 从顶层配置读取,而实际应使用嵌套文本子配置的默认值。优先检查你的模型权重中是否存在真实的 `lm_head.w

该报错发生在导入 langchain_core.language_models.BaseChatModel 时,因为顶层无条件导入了 transformers ,导致额外增加 300-500ms 的启动时间。优先排查你的代码中是否实际使用了 GPT-2 回退分词器,并确认是否已升级到包含懒加载修复的

该问题发生在 Open WebUI v0.11.0 的模型编辑器中,点击已附加的知识库条目时没有任何响应,优先排查浏览器控制台是否有报错,并检查是否属于已知的前端回归问题。

该报错发生在自托管 Langfuse 使用 docker-compose 部署并通过浏览器向本地 MinIO 上传媒体文件时,原因是 CSP 的 connect-src 指令未包含 http://localhost:* ,导致浏览器直接上传被拦截。优先排查 web/next.config.mjs 中

该报错通常出现在调用 infer_auto_device_map 分配模型到多设备时,若 GPU 的 max_memory 小于模型中最大不可拆分模块的尺寸,函数会保守地不分配任何模块到 GPU。优先排查你是否设置了过低的 max_memory ,并关注是否存在体积失衡的大模块(如 Segforme

Gradio 的 @gr.render() 装饰器目前不支持嵌套使用,这个问题在 Gradio 6.22.0 及更早版本中仍然存在且被官方确认。优先排查方案是使用 State 组件传递数据,将多层嵌套渲染重构成单层响应式渲染。

使用 CrewAI 的 Anthropic 原生 provider 时, total_tokens 只计算 input_tokens + output_tokens ,遗漏了 cache_read_input_tokens 和 cache_creation_input_tokens ,导致任何启用