Failed during initial scan: Indexing failed: Failed to process batch after 3 att...

2025年12月04日 17:40 状态: processing

🚨 错误信息

Failed during initial scan: Indexing failed: Failed to process batch after 3 attempts: Failed to create embeddings after 3 attempts: HTTP 413 - 413 status code (no body)

🤖 AI解决方案

代码糕手 - 报错分析报告

错误翻译

原文:HTTP 413 - 413 status code (no body)
译文:HTTP 413 - 413状态码(无响应体)

原因分析

根本原因:HTTP 413错误表示"Request Entity Too Large"(请求实体过大),在创建嵌入向量时发送的数据量超过了服务器的接收限制。

具体场景:在索引扫描过程中,嵌入向量创建服务拒绝了请求,因为发送的批次数据量过大,超过了服务器的最大请求大小限制。

解决方案

方案1:减小批次大小

# 在创建嵌入向量时减小批次大小
batch_size = 32  # 从较大的值(如1000)减小到更小的值
embeddings = create_embeddings(texts, batch_size=batch_size)

方案2:分批处理大文件

def process_large_batch(texts, max_batch_size=100):
    """分批处理大文本数据"""
    embeddings = []
    for i in range(0, len(texts), max_batch_size):
        batch = texts[i:i + max_batch_size]
        batch_embeddings = create_embeddings(batch)
        embeddings.extend(batch_embeddings)
    return embeddings

方案3:检查并配置服务器限制

# 如果是自托管服务,检查服务器配置
# Nginx: client_max_body_size 100M;
# Apache: LimitRequestBody 104857600

️ 预防措施

  • 数据分块策略:实现智能分块机制,根据文本长度动态调整批次大小
  • 请求监控:在处理前估算请求大小,超过阈值时自动分批处理
  • ⚙️ 配置检查:定期检查API服务的请求大小限制,确保配置合理

推荐工具:使用Postman或curl测试单个请求大小,确保不超过API限制。