Problembehandlung allgemeiner Indexerfehler und Warnungen in Azure KI-Suche

Dieser Artikel enthält Informationen und Lösungen für häufige Fehler und Warnungen, die bei der Indizierung und KI-Anreicherung in Azure KI-Suche auftreten können.

Die Indizierung wird beendet, wenn die Fehleranzahl "maxFailedItems" überschreitet.

Falls Sie möchten, dass Indexer diese Fehler ignorieren (und "fehlgeschlagene Dokumente" überspringen), sollten Sie maxFailedItems und maxFailedItemsPerBatch wie hier beschrieben aktualisieren.

Die Fehlerinformationen in diesem Artikel können Ihnen beim Beheben von Fehlern helfen, sodass die Indizierung fortgesetzt werden kann.

Warnungen beenden die Indizierung nicht, weisen aber auf Bedingungen hin, die zu unerwarteten Ergebnissen führen könnten. Ob Sie Maßnahmen ergreifen oder nicht, hängt von den Daten und Ihrem Szenario ab.

Wo finden Sie bestimmte Indexerfehler?

So überprüfen Sie einen Indexerstatus und identifizieren Fehler:

1. Wechseln Sie zum Suchdienst im Azure-Portal.

2. Erweitern Sie auf der linken Seite SuchverwaltungIndexer, und wählen Sie einen Indexer aus.

3. Wählen Sie unter "Ausführungsverlauf" den Status aus. Alle Status, einschließlich Erfolg, weisen Details zur Ausführung auf.

4. Wenn ein Fehler auftritt, zeigen Sie mit der Maus auf die Fehlermeldung. Auf der rechten Seite des Bildschirms wird ein Bereich mit detaillierten Informationen zum Fehler angezeigt.

Vorübergehende Fehler

Aus verschiedenen Gründen, wie beispielsweise vorübergehende Netzwerkkommunikationsunterbrechungen, Timeouts von lang andauernden Prozessen oder spezifischen Dokumentnuancen, ist es üblich, dass während der Indexer-Läufe vorübergehende Fehler oder Warnungen auftreten. Diese Fehler sind jedoch temporär und sollten in nachfolgenden Indizierungsläufen behoben werden.

Um diese Fehler effektiv zu verwalten, empfehlen wir, den Indexer beispielsweise alle fünf Minuten auszuführen, wobei die nächste Ausführung fünf Minuten nach Abschluss der ersten Ausführung beginnt und dem maximalen Laufzeitlimit für Ihren Dienst entspricht. Regelmäßig geplante Läufe helfen bei der Behebung vorübergehender Fehler oder Warnungen.

Wenn ein Fehler über mehrere Indexerausführungen weiterhin besteht, ist es wahrscheinlich kein vorübergehendes Problem. In solchen Fällen finden Sie in der nachstehenden Liste mögliche Lösungen.

Fehlereigenschaften

Error: Could not read document

Der Indexer konnte das Dokument nicht aus der Datenquelle lesen. Dies kann durch Folgendes geschehen:

Error: Could not extract content or metadata from your document

Indexer mit einer BLOB-Datenquelle konnte den Inhalt oder die Metadaten nicht aus dem Dokument extrahieren (z. B. eine PDF-Datei). Dies kann durch Folgendes geschehen:

Error: Could not parse document

Indexer liest das Dokument aus der Datenquelle, aber es gab ein Problem beim Konvertieren des Dokumentinhalts in das angegebene Feldzuordnungsschema. Dies kann durch Folgendes geschehen:

Error: Could not map output field 'xyz' to search index due to deserialization problem while applying mapping function 'abc'

Möglicherweise ist die Ausgabezuordnung fehlgeschlagen, weil die Ausgabedaten das falsche Format für die verwendete Zuordnungsfunktion haben. Das Anwenden der Base64Encode Zuordnungsfunktion auf Binärdaten würde z. B. diesen Fehler generieren. Um das Problem zu beheben, führen Sie entweder den Indexer erneut aus, ohne die Zuordnungsfunktion anzugeben, oder stellen Sie sicher, dass die Zuordnungsfunktion mit dem Ausgabefelddatentyp kompatibel ist. Details finden Sie unter Ausgabefeldzuordnung .

Error: Could not execute skill

Der Indexer konnte eine Fähigkeit innerhalb des Skillsets nicht ausführen.

Error: Could not execute skill because the Web API request failed

Fehler bei der Ausführung der Fähigkeit, da der Aufruf der Web-API fehlgeschlagen ist. In der Regel tritt diese Fehlerklasse auf, wenn benutzerdefinierte Fähigkeiten verwendet werden. In diesem Fall müssen Sie Ihren benutzerdefinierten Code debuggen, um das Problem zu beheben. Wenn der Fehler stattdessen von einer integrierten Fähigkeit stammt, finden Sie in der Fehlermeldung Hilfe zum Beheben des Problems.

Achten Sie beim Debuggen dieses Problems unbedingt auf alle Warnungen bei der Eingabe von Fähigkeiten für diese Fähigkeit. Ihr Web-API-Endpunkt kann fehlschlagen, da der Indexer unerwartete Eingaben übergibt.

Error: Could not execute skill because Web API skill response is invalid

Fehler bei der Ausführung der Fähigkeit, da der Aufruf der Web-API eine ungültige Antwort zurückgegeben hat. In der Regel tritt diese Fehlerklasse auf, wenn benutzerdefinierte Fähigkeiten verwendet werden. In diesem Fall müssen Sie Ihren benutzerdefinierten Code debuggen, um das Problem zu beheben. Wenn der Fehler stattdessen von einer integrierten Fähigkeit stammt, melden Sie ein Supportticket an, um Unterstützung zu erhalten.

Error: Type of value has a mismatch with column type. Couldn't store in 'xyz' column. Expected type is 'abc'

Wenn ihre Datenquelle ein Feld mit einem anderen Datentyp aufweist als das Feld, das Sie in Ihrem Index zuordnen möchten, tritt möglicherweise dieser Fehler auf. Überprüfen Sie die Datentypen des Datenquellenfelds, und stellen Sie sicher, dass sie ihren Indexdatentypen ordnungsgemäß zugeordnet sind.

Error: Skill did not execute within the time limit

Es gibt zwei Fälle, unter denen sie möglicherweise auf diese Fehlermeldung stoßen, von denen jede anders behandelt werden sollte. Folgen Sie den nachstehenden Anweisungen, je nachdem, welche Fähigkeit diesen Fehler für Sie zurückgegeben hat.

Integrierte Gießereitools-Fähigkeiten

Viele der integrierten kognitiven Fähigkeiten, z. B. Spracherkennung, Entitätserkennung oder OCR, werden von einem Foundry Tools-API-Endpunkt unterstützt. Manchmal treten vorübergehende Probleme mit diesen Endpunkten auf, und eine Anforderung läuft ab. Bei vorübergehenden Problemen gibt es keine Abhilfe, außer zu warten und es erneut zu versuchen. Als Entschärfung sollten Sie den Indexer für die Ausführung in einem Zeitplan festlegen. Die geplante Indizierung wird dort fortgesetzt, wo sie aufgehört hat. Wenn vorübergehende Probleme behoben werden, sollten die Indizierung und die kognitive Verarbeitung beim nächsten geplanten Durchlauf fortgesetzt werden.

Wenn dieser Fehler weiterhin im selben Dokument für eine integrierte kognitive Fähigkeit angezeigt wird, melden Sie ein Supportticket an, um Unterstützung zu erhalten, da dies nicht erwartet wird.

Benutzerdefinierte Fähigkeiten

Wenn bei einer benutzerdefinierten Fähigkeit ein Timeoutfehler auftritt, gibt es ein paar Dinge, die Sie ausprobieren können. Überprüfen Sie zunächst Ihre benutzerdefinierte Fähigkeit und stellen Sie sicher, dass sie nicht in einer Endlosschleife hängen bleibt und dass sie konsistent ein Ergebnis zurückgibt. Nachdem Sie bestätigt haben, dass ein Ergebnis zurückgegeben wird, überprüfen Sie die Dauer der Ausführung. Wenn Sie für Ihre benutzerdefinierte Qualifikationsdefinition keinen expliziten Wert festgelegt timeout haben, beträgt der Standardwert timeout 30 Sekunden. Wenn 30 Sekunden nicht lang genug sind, um Ihre Fähigkeit auszuführen, können Sie einen höheren timeout Wert für Ihre benutzerdefinierte Qualifikationsdefinition angeben. Hier ist ein Beispiel für eine benutzerdefinierte Qualifikationsdefinition, bei der das Timeout auf 90 Sekunden festgelegt ist:

  {
        "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Custom.WebApiSkill",
        "uri": "<your custom skill uri>",
        "batchSize": 1,
        "timeout": "PT90S",
        "context": "/document",
        "inputs": [
          {
            "name": "input",
            "source": "/document/content"
          }
        ],
        "outputs": [
          {
            "name": "output",
            "targetName": "output"
          }
        ]
      }

Der Maximalwert, den Sie für den timeout Parameter festlegen können, beträgt 230 Sekunden. Wenn Ihre benutzerdefinierte Fähigkeit innerhalb von 230 Sekunden nicht konsistent ausgeführt werden kann, sollten Sie in Betracht ziehen, die Kapazität Ihrer benutzerdefinierten Fähigkeit batchSize zu reduzieren, damit weniger Dokumente bei einer Ausführung verarbeitet werden können. Wenn Sie Ihren batchSize Wert bereits auf 1 festgelegt haben, müssen Sie die Fähigkeit neu schreiben, um in weniger als 230 Sekunden ausgeführt werden zu können, oder sie auf andere Weise in mehrere benutzerdefinierte Fähigkeiten aufteilen, damit die Ausführungszeit für jede einzelne benutzerdefinierte Fähigkeit maximal 230 Sekunden beträgt. Lesen Sie die Dokumentation zu benutzerdefinierten Fähigkeiten , um weitere Informationen zu erfahren.

Error: Could not 'MergeOrUpload' | 'Delete' document to the search index

Das Dokument wurde gelesen und verarbeitet, aber der Indexer konnte es nicht zum Suchindex hinzufügen. Dies kann durch Folgendes geschehen:

Error: Could not index document because some of the document's data was not valid

Das Dokument wurde vom Indexer gelesen und verarbeitet, aber aufgrund eines Konflikts in der Konfiguration der Indexfelder und der vom Indexer extrahierten und verarbeiteten Daten konnte es dem Suchindex nicht hinzugefügt werden. Dies kann durch Folgendes geschehen:

In all diesen Fällen sollten Sie "Unterstützte Datentypen" und "Datentypzuordnung für Indexer" konsultieren, um sicherzustellen, dass Sie das Indexschema korrekt erstellen und passende Indexerfeldzuordnungen eingerichtet haben. Die Fehlermeldung enthält Details, die ihnen helfen können, die Quelle des Konflikts nachzuverfolgen.

Error: Integrated change tracking policy cannot be used because table has a composite primary key

Dies gilt für SQL-Tabellen und geschieht in der Regel, wenn der Schlüssel entweder als zusammengesetzter Schlüssel definiert ist oder wenn die Tabelle einen eindeutigen gruppierten Index definiert hat (wie in einem SQL-Index, nicht als Azure Search-Index). Der Hauptgrund dafür ist, dass das Schlüsselattribute so geändert wird, dass es sich um einen zusammengesetzten Primärschlüssel in einem eindeutigen gruppierten Index handelt. Stellen Sie in diesem Fall sicher, dass ihre SQL-Tabelle keinen eindeutigen gruppierten Index aufweist oder dass Sie das Schlüsselfeld einem Feld zuordnen, das garantiert nicht über doppelte Werte verfügt.

Error: Could not process document within indexer max run time

Dieser Fehler tritt auf, wenn der Indexer die Verarbeitung eines einzelnen Dokuments aus der Datenquelle nicht innerhalb der zulässigen Ausführungszeit beenden kann. Die maximale Laufzeit ist kürzer, wenn Skillsets verwendet werden. Wenn dieser Fehler auftritt, wenn "maxFailedItems" auf einen anderen Wert als 0 festgelegt ist, wird das Dokument von der Indizierung in zukünftigen Ausführungsläufen umgangen, sodass die Indizierung voranschreiten kann. Wenn Sie es sich nicht leisten können, ein Dokument zu überspringen, oder wenn dieser Fehler konsistent angezeigt wird, ziehen Sie in Betracht, Dokumente in kleinere Dokumente zu unterteilen, sodass teilielle Fortschritte in einer einzelnen Indexerausführung vorgenommen werden können.

Error: Could not project document

Dieser Fehler tritt auf, wenn der Indexer versucht, Daten in einen Wissensspeicher zu projizieren , und beim Versuch ist ein Fehler aufgetreten. Dieser Fehler kann konsistent und behebbar sein, oder es kann sich um einen vorübergehenden Fehler beim Ausgabegerät der Projektion handeln, bei dem Sie möglicherweise warten und einen erneuten Versuch unternehmen müssen, um das Problem zu lösen. Hier ist eine Reihe bekannter Fehlerzustände und möglicher Auflösungen.

Error: The cognitive service for skill '<skill-name>' has been throttled

Die Ausführung der Fähigkeit schlug fehl, weil der Aufruf der Foundry Tools gedrosselt wurde. In der Regel tritt diese Fehlerklasse auf, wenn zu viele Fähigkeiten parallel ausgeführt werden. Wenn Sie die Microsoft.Search.Documents-Clientbibliothek zum Ausführen des Indexers verwenden, können Sie den SearchIndexingBufferedSender verwenden, um die automatische Wiederholung bei fehlgeschlagenen Schritten zu erhalten. Andernfalls können Sie den Indexer zurücksetzen und erneut ausführen.

Error: Expected IndexAction metadata

Ein Fehler "IndexAction-Metadaten erwartet" bedeutet, dass der Indexer versucht hat, das Dokument zu lesen, um zu identifizieren, welche Aktion ausgeführt werden soll, keine entsprechenden Metadaten im Dokument gefunden hat. Dieser Fehler tritt in der Regel auf, wenn der Indexer einen Anmerkungscache hinzugefügt oder entfernt hat, ohne den Indexer zurückzusetzen. Um dies zu beheben, sollten Sie den Indexer zurücksetzen und erneut ausführen.

Warning: Skill input was invalid

Eine Eingabe für die Fähigkeit fehlte, sie hat den falschen Typ oder anderweitig ungültig. Möglicherweise werden die folgenden Informationen angezeigt:

• Could not execute skill

• Skill executed but may have unexpected results

Kognitive Fähigkeiten verfügen über erforderliche Eingaben und optionale Eingaben. Beispielsweise verfügt die Schlüsselausdrucksextraktion über zwei erforderliche Eingaben text, languageCodeund keine optionalen Eingaben. Benutzerdefinierte Qualifikationseingaben gelten als optionale Eingaben.

Wenn erforderliche Eingaben fehlen oder die Eingabe nicht der richtige Typ ist, wird die Fähigkeit übersprungen und generiert eine Warnung. Übersprungene Fertigkeiten generieren keine Ergebnisse. Wenn nachgeschaltete Fähigkeiten die Ausgaben der übersprungenen Fähigkeit verbrauchen, können sie andere Warnungen erzeugen.

Wenn eine optionale Eingabe fehlt, wird die Funktion trotzdem ausgeführt, kann aber aufgrund der fehlenden Eingabe zu unerwarteten Ergebnissen führen.

In beiden Fällen liegt diese Warnung an der Form Ihrer Daten. Wenn Sie beispielsweise ein Dokument haben, das Informationen zu Personen mit den Feldern firstName, middleName und lastName enthält, eventuell haben Sie einige Dokumente, die keinen Eintrag für middleName enthalten. Wenn Sie als Eingabe an eine Fähigkeit in der Pipeline übergeben middleName , wird davon ausgegangen, dass diese Qualifikationseingabe einige der Zeit fehlt. Sie müssen Ihre Daten und Ihr Szenario auswerten, um festzustellen, ob eine Aktion aufgrund dieser Warnung erforderlich ist oder nicht.

Wenn Sie einen Standardwert für eine fehlende Eingabe bereitstellen möchten, können Sie die bedingte Fähigkeit verwenden, um einen Standardwert zu generieren und dann die Ausgabe der bedingten Qualifikation als Eingabe der Fähigkeiten zu verwenden.

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Util.ConditionalSkill",
    "context": "/document",
    "inputs": [
        { "name": "condition", "source": "= $(/document/language) == null" },
        { "name": "whenTrue", "source": "= 'en'" },
        { "name": "whenFalse", "source": "= $(/document/language)" }
    ],
    "outputs": [ { "name": "output", "targetName": "languageWithDefault" } ]
}

Warning: Skill input 'languageCode' has the following language codes 'X,Y,Z', at least one of which is invalid.

Mindestens ein Wert, der an die optionale languageCode Eingabe einer nachgeschalteten Fähigkeit übergeben wird, wird nicht unterstützt. Dies kann auftreten, wenn Sie die Ausgabe der LanguageDetectionSkill an nachfolgende Fähigkeiten übergeben, und die Ausgabe besteht aus mehr Sprachen als in diesen nachgeschalteten Fähigkeiten unterstützt werden.

Beachten Sie, dass Sie auch eine Warnung wie diese erhalten können, wenn eine ungültige countryHint Eingabe an die LanguageDetectionSkill übergeben wird. Überprüfen Sie in diesem Fall, ob das Feld, das Sie aus Ihrer Datenquelle für diese Eingabe verwenden, gültige ISO 3166-1 Alpha-2-Ländercodes enthält. Wenn einige gültig sind und einige ungültig sind, fahren Sie mit der folgenden Anleitung fort, ersetzen Sie jedoch languageCode durch countryHint und defaultLanguageCode durch defaultCountryHint, um den Anforderungen Ihres Anwendungsfalls zu entsprechen.

Wenn Sie wissen, dass Ihr Dataset alle in einer Sprache ist, sollten Sie die LanguageDetectionSkill und die languageCode Qualifikationseingabe entfernen und stattdessen den defaultLanguageCode Qualifikationsparameter für diese Qualifikation verwenden, vorausgesetzt, die Sprache wird für diese Fähigkeit unterstützt.

Wenn Sie wissen, dass Ihr Dataset mehrere Sprachen enthält und Sie daher die LanguageDetectionSkill und languageCode Eingabe benötigen, sollten Sie einen ConditionalSkill hinzufügen, um den Text mit Sprachen zu filtern, die nicht unterstützt werden, bevor Sie den Text an die nachgeschaltete Fähigkeit übergeben. Hier ist ein Beispiel dafür, wie dies für die EntityRecognitionSkill aussehen könnte:

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Util.ConditionalSkill",
    "context": "/document",
    "inputs": [
        { "name": "condition", "source": "= $(/document/language) == 'de' || $(/document/language) == 'en' || $(/document/language) == 'es' || $(/document/language) == 'fr' || $(/document/language) == 'it'" },
        { "name": "whenTrue", "source": "/document/content" },
        { "name": "whenFalse", "source": "= null" }
    ],
    "outputs": [ { "name": "output", "targetName": "supportedByEntityRecognitionSkill" } ]
}

Hier sind einige Verweise auf die derzeit unterstützten Sprachen für jede der Fähigkeiten, die diese Fehlermeldung erzeugen können:

• Unterstützte Sprachen für EntityRecognitionSkill
• Unterstützte Sprachen für EntityLinkingSkill
• Unterstützte Sprachen von KeyPhraseExtractionSkill
• LanguageDetectionSkill unterstützte Sprachen
• UNTERSTÜTZTE SPRACHEN FÜR PIIDetectionSkill
• SentimentSkill unterstützte Sprachen
• Unterstützte Sprachen für Übersetzer
• Unterstützte Sprachen für Text SplitSkill : da, de, en, es, fi, fr, it, ko, pt

Warning: Skill input was truncated

Kognitive Fähigkeiten begrenzen die Textlänge, die gleichzeitig analysiert werden kann. Wenn die Texteingabe den Grenzwert überschreitet, wird der Text abgeschnitten, bevor er erweitert wird. Der Skill läuft, aber nicht über alle Ihre Daten.

Im folgenden Beispiel LanguageDetectionSkill kann das 'text' Eingabefeld diese Warnung auslösen, wenn die Eingabe über dem Zeichenlimit liegt. Eingabegrenzwerte finden Sie in der Dokumentation zur Kompetenzreferenz.

 {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.LanguageDetectionSkill",
    "inputs": [
      {
        "name": "text",
        "source": "/document/text"
      }
    ],
    "outputs": [...]
  }

Wenn Sie sicherstellen möchten, dass der gesamte Text analysiert wird, sollten Sie die Split-Fähigkeit verwenden.

Warning: Web API skill response contains warnings

Der Indexer hat die Fähigkeit im Skillset ausgeführt, aber die Antwort der Web-API-Anforderung gibt an, dass Warnungen vorhanden sind. Überprüfen Sie die Warnungen, um zu verstehen, wie Ihre Daten betroffen sind und ob weitere Maßnahmen erforderlich sind.

Warning: The current indexer configuration does not support incremental progress

Diese Warnung tritt nur für Azure Cosmos DB-Datenquellen auf.

Der inkrementelle Fortschritt während des Indizierungsvorgangs stellt sicher, dass der Indexer nach einer Unterbrechung durch vorübergehende Fehler oder ein Zeitlimit für die Ausführung dort weitermachen kann, wo er aufgehört hat, und nicht die gesamte Sammlung von Grund auf neu indizieren muss. Dies ist besonders wichtig beim Indizieren großer Sammlungen.

Die Möglichkeit, einen nicht abgeschlossenen Indizierungsauftrag fortzusetzen, ist darauf festgelegt, dass Dokumente nach der _ts Spalte sortiert werden. Der Indexer verwendet den Zeitstempel, um zu bestimmen, welches Dokument als Nächstes aufgenommen werden soll. Wenn die _ts Spalte fehlt oder der Indexer nicht ermitteln kann, ob eine benutzerdefinierte Abfrage von ihr sortiert ist, beginnt der Indexer am Anfang und wird diese Warnung angezeigt.

Es ist möglich, dieses Verhalten außer Kraft zu setzen und den inkrementellen Fortschritt zu aktivieren und diese Warnung mithilfe der assumeOrderByHighWaterMarkColumn Konfigurationseigenschaft zu unterdrücken.

Weitere Informationen finden Sie unter Inkrementeller Fortschritt und benutzerdefinierte Abfragen.

Warning: Some data was lost during projection. Row 'X' in table 'Y' has string property 'Z' which was too long.

Der Tabellenspeicherdienst hat Beschränkungen für die Größe von Entitätseigenschaften . Zeichenfolgen können maximal 32.000 Zeichen enthalten. Wenn eine Zeile mit einer Zeichenfolgeneigenschaft, die länger als 32.000 Zeichen ist, projiziert wird, werden nur die ersten 32.000 Zeichen beibehalten. Um dieses Problem zu umgehen, vermeiden Sie das Projizieren von Zeilen mit Zeichenfolgeneigenschaften, die länger als 32.000 Zeichen sind.

Warning: Truncated extracted text to X characters

Indexer begrenzen, wie viel Text aus einem dokument extrahiert werden kann. Dieser Grenzwert hängt von der Preisstufe ab: 32.000 Zeichen für die Kostenlose Stufe, 64.000 für Basic, 4 Millionen für Standard, 8 Millionen für Standard S2 und 16 Millionen für Standard S3. Text, der abgeschnitten wurde, wird nicht indiziert. Um diese Warnung zu vermeiden, versuchen Sie, Dokumente mit großen Textmengen in mehrere kleinere Dokumente aufzubrechen.

Weitere Informationen finden Sie unter Indexergrenzwerte.

Warning: Could not map output field 'X' to search index

Ausgabefeldzuordnungen, die auf nicht vorhandene/NULL-Daten verweisen, erzeugen Warnungen für jedes Dokument und führen zu einem leeren Indexfeld. Um dieses Problem zu umgehen, überprüfen Sie die Quellpfade für die Ausgabefeldzuordnung auf mögliche Tippfehler, oder legen Sie einen Standardwert mithilfe der bedingten Fähigkeit fest. Details finden Sie unter Ausgabefeldzuordnung .

Warning: The data change detection policy is configured to use key column 'X'

Datenänderungserkennungsrichtlinien haben spezifische Anforderungen für die Spalten, die sie zum Erkennen von Änderungen verwenden. Eine dieser Anforderungen besteht darin, dass diese Spalte jedes Mal aktualisiert wird, wenn das Quellelement geändert wird. Eine weitere Anforderung besteht darin, dass der neue Wert für diese Spalte größer als der vorherige Wert ist. Schlüsselspalten erfüllen diese Anforderung nicht, da sie sich nicht für jedes Update ändern. Um dieses Problem zu umgehen, wählen Sie eine andere Spalte für die Änderungserkennungsrichtlinie aus.

Warning: Document text appears to be UTF-16 encoded, but is missing a byte order mark

Die Indexeranalysemodi müssen wissen, wie Text codiert wird, bevor er analysiert wird. Die beiden am häufigsten verwendeten Methoden zum Codieren von Text sind UTF-16 und UTF-8. UTF-8 ist eine Codierung mit variabler Länge, bei der jedes Zeichen zwischen 1 Byte und 4 Bytes lang ist. UTF-16 ist eine Codierung mit fester Länge, wobei jedes Zeichen 2 Byte lang ist. UTF-16 hat zwei verschiedene Varianten, big endian und little endian. Die Textcodierung wird durch eine byte order markBytereihe vor dem Text bestimmt.

Wenn kein Bytereihenfolgezeichen vorhanden ist, wird davon ausgegangen, dass der Text als UTF-8 codiert wird.

Um diese Warnung zu umgehen, bestimmen Sie, was die Textcodierung für dieses Blob ist, und fügen Sie das entsprechende Bytereihenfolgenzeichen hinzu.

Warning: Azure Cosmos DB collection 'X' has a Lazy indexing policy. Some data may be lost

Sammlungen mit Lazy-Indizierungs-Richtlinien können nicht konsistent abgefragt werden, was dazu führt, dass der Indexer Daten verpassen kann. Um diese Warnung zu umgehen, ändern Sie Ihre Indizierungsrichtlinie in "Konsistent".

Warning: The document contains very long words (longer than 64 characters). These words may result in truncated and/or unreliable model predictions.

Diese Warnung wird vom Sprachdienst der Foundry Tools übergeben. In einigen Fällen ist es sicher, diese Warnung zu ignorieren, z. B. wenn die lange Zeichenfolge nur eine lange URL ist. Beachten Sie folgendes: Wenn ein Wort länger als 64 Zeichen ist, wird es auf 64 Zeichen abgeschnitten, die sich auf Modellvorhersagen auswirken können.

Error: Cannot write more bytes to the buffer than the configured maximum buffer size

Indexer haben Grenzwerte für die Dokumentgröße. Stellen Sie sicher, dass die Dokumente in Ihrer Datenquelle kleiner als die unterstützte Größenbeschränkung sind, wie für Ihre Dienstebene dokumentiert.

Error: Failed to compare value 'X' of type M to value 'Y' of type N.

Dieser Fehler tritt in der Regel in Azure SQL-Indexern auf, wenn der verwendete dataChangeDetectionPolicy Quellspaltentyp nicht dem entspricht, was der Indexer erwartet, insbesondere, wenn convertHighWaterMarkToRowVersion er aktiviert ist.

Wenn die für die Änderungserkennung verwendete Spalte z. B. den Typ "datetime" aufweist, der Indexer jedoch einen Zeilenversionstyp erwartet, da convertHighWaterMarkToRowVersion aktiviert ist, führt die Fehlübereinstimmung zu einem Fehler.

Überprüfen Sie den Datentyp für die Spalte "High Water Mark" in der Quelle, und aktualisieren Sie die Indexerkonfiguration entsprechend. Nach der Überprüfung und Aktualisierung setzen Sie den Indexer zurück und führen ihn anschließend erneut aus, um die Spaltenwerte zu verarbeiten.

Error: Access denied to Virtual Network/Firewall rules.

Dieser Fehler tritt in der Regel aufgrund einer der folgenden Ursachen auf:

• Firewalleinschränkungen für Azure-Ressourcen, die von Ihrem Indexer abhängig von Ihrer Konfiguration erforderlich sind. Diese Ressourcen können umfassen: die Datenquelle, das Azure Storage-Konto (verwendet für Debugsitzungen, inkrementelle Anreicherung oder Wissensspeicher), Azure-Funktion (verwendet für benutzerdefinierte Web-API-Fähigkeiten) oder Microsoft Foundry-Bereitstellungen, die während der KI-Anreicherung verwendet werden.
• Konfigurationen privater Endpunkte, die den Zugriff vom Indexer auf diese Ressourcen blockieren.

Stellen Sie sicher, dass der Indexer Zugriff auf Ihre Setupkomponenten hat, indem Sie Die Ressourcenkonfigurationen überprüfen, um zu bestätigen, dass der Datenverkehr zu allen erforderlichen Diensten zulässig ist:

• Firewall- und IP-Einschränkungseinstellungen
• Einrichtung eines geteilten privaten Links

Error: Credentials provided in the connection string are invalid or have expired.

Dieser Fehler tritt auf, wenn sich der Azure KI-Suche-Indexer nicht mithilfe der bereitgestellten Verbindungszeichenfolge authentifizieren kann oder Probleme beim Zugriff auf das Speicherkonto hat, um die Anmeldeinformationen zu überprüfen.

Error: Error detecting index schema from data source

Die Azure-Portaloberfläche, die zum Konfigurieren des Indexers verwendet wurde, konnte keine Schemainformationen aus der Datenquelle abrufen. Dies kann aufgrund vorübergehender Konnektivitätsprobleme oder Netzwerkkonfigurationseinschränkungen auftreten, die verhindern, dass Azure KI-Suche auf die Quelle zugreift.