Résoudre les erreurs et les avertissements courants de l’indexeur dans la Recherche Azure AI
Cet article fournit des informations et des solutions pour les erreurs et avertissements courants que vous pourriez rencontrer pendant l’indexation et l’enrichissement par IA dans la Recherche Azure AI.
L’indexation s’arrête quand le nombre d’erreurs dépasse la valeur de 'maxFailedItems'.
Si vous souhaitez que les indexeurs ignorent ces erreurs (et sautent les « documents en échec »), envisagez de mettre à jour maxFailedItems et maxFailedItemsPerBatch comme décrit ici.
Remarque
Chaque document en échec et la clé de document correspondante (quand elle est disponible) sont présentées comme une erreur dans l’état d’exécution de l’indexeur. Vous pouvez utiliser l’api index pour charger manuellement les documents à un moment ultérieur si vous avez défini l’indexeur de façon à tolérer les échecs.
Les informations d’erreur de cet article peuvent vous aider à résoudre les erreurs et à poursuivre l’indexation.
L’indexation des avertissements ne s’arrête pas, mais certaines conditions pourraient entraîner des résultats inattendus. Vos données et votre scénario conditionnent les mesures que vous devriez prendre.
Où trouver des erreurs d’indexeur spécifiques ?
Pour vérifier l’état d’un indexeur et identifier les erreurs dans le portail Azure, procédez comme suit :
- Accédez au portail Azure et recherchez votre service Search IA
- Une fois que vous êtes dans le service Search IA, cliquez sur l’onglet « Indexeurs ».
- Dans la liste des indexeurs, identifiez l’indexeur spécifique que vous souhaitez vérifier.
- Sous la colonne « Historique d’exécution », cliquez sur le lien hypertexte « État » associé à l’indexeur sélectionné.
- En cas d’erreur, pointez sur le message d’erreur. Un volet s’affiche sur le côté droit de votre écran affichant des informations détaillées sur l’erreur.
Erreurs temporaires
Pour diverses raisons, telles que les interruptions de communication réseau temporaires, les délais d’expiration des processus longs ou des nuances de document spécifiques, il est courant de rencontrer des erreurs temporaires ou des avertissements pendant les exécutions de l’indexeur. Toutefois, ces erreurs sont temporaires et doivent être résolues dans les exécutions d’indexeur suivantes.
Pour gérer efficacement ces erreurs, il est recommandé de placer votre indexeur sur une planification, par exemple, pour s’exécuter toutes les cinq minutes. Cela signifie que l’exécution suivante commence cinq minutes après la fin de la première exécution, en respectant la limite maximale d’exécution . Les exécutions planifiées régulièrement permettent de corriger rapidement les erreurs ou avertissements temporaires.
Si vous remarquez une erreur persistante sur plusieurs exécutions d’indexeur, il est probable qu’il ne s’agit pas d’un problème temporaire. Dans ce cas, reportez-vous à la liste ci-dessous pour connaître les solutions potentielles. Veuillez noter que votre planification d’indexation s’aligne toujours sur les limitations décrites dans notre guide des limites de l’indexeur.
Propriétés des erreurs
À partir de la version d’API 2019-05-06, les erreurs et les avertissements de l’indexeur au niveau de l’élément sont structurés de manière à fournir une clarté accrue sur les causes et la marche à suivre. Ils contiennent les propriétés suivantes :
| Propriété | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Clé | ID du document concerné par l’erreur ou l’avertissement. | https://<storageaccount>.blob.core.windows.net/jfk-1k/docid-32112954.pdf |
| Nom | Nom de l’opération décrivant l’emplacement où l’erreur ou l’avertissement s’est produit. Ceci est généré par la structure suivante : [category].[subcategory].[resourceType].[resourceName] |
DocumentExtraction.azureblob.myBlobContainerName Enrichment.WebApiSkill.mySkillName Projection.SearchIndex.OutputFieldMapping.myOutputFieldName Projection.SearchIndex.MergeOrUpload.myIndexName Projection.KnowledgeStore.Table.myTableName |
| Message | Description de haut niveau de l’erreur ou de l’avertissement. | Could not execute skill because the Web Api request failed. |
| Détails | Informations spécifiques qui peuvent être utiles pour diagnostiquer le problème, telles que la réponse WebApi en cas d’échec de l’exécution d’une compétence personnalisée. | link-cryptonyms-list - Error processing the request record : System.ArgumentNullException: Value cannot be null. Parameter name: source at System.Linq.Enumerable.All[TSource](IEnumerable 1 source, Func 2 predicate) at Microsoft.CognitiveSearch.WebApiSkills.JfkWebApiSkills. ...rest of stack trace... |
| DocumentationLink | Lien vers la documentation appropriée contenant des informations détaillées pour déboguer et résoudre le problème. Ce lien mène souvent sur cette page, à l’une des sections ci-dessous. | https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2106475 |
Error: Could not read document
L'indexeur n'a pas pu lire le document à partir de la source de données. Cela peut se produire si :
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| Types de champs incohérents dans différents documents | Type of value has a mismatch with column type. Couldn't store '{47.6,-122.1}' in authors column. Expected type is JArray. Error converting data type nvarchar to float. Conversion failed when converting the nvarchar value '12 months' to data type int. Arithmetic overflow error converting expression to data type int. |
Assurez-vous que le type de chaque champ est identique dans les différents documents. Par exemple, si le champ 'startTime' du premier document est un champ DateTime et une chaîne de caractères dans le second document, cette erreur s’affiche. |
| Erreurs provenant du service sous-jacent de la source de données | À partir d’Azure Cosmos DB : {"Errors":["Request rate is large"]} |
Vérifiez l’intégrité de votre instance de stockage. Vous devrez peut-être ajuster votre mise à l’échelle ou le partitionnement. |
| Problèmes temporaires | A transport-level error has occurred when receiving results from the server. (provider: TCP Provider, error: 0 - An existing connection was forcibly closed by the remote host |
Certains problèmes de connectivité inattendus peuvent survenir. Essayez d'exécuter ultérieurement le document dans votre indexeur. |
Error: Could not extract content or metadata from your document
L’indexeur avec une source de données Blob n’a pas pu extraire le contenu ou les métadonnées du document (par exemple, un fichier PDF). Cela peut se produire si :
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| L’objet Blob dépasse la limite de taille | Document is '150441598' bytes, which exceeds the maximum size '134217728' bytes for document extraction for your current service tier. |
Erreurs d’indexation des objets Blob |
| L’objet Blob a un type de contenu non pris en charge | Document has unsupported content type 'image/png' |
Erreurs d’indexation des objets Blob |
| L’objet Blob est chiffré | Document could not be processed - it may be encrypted or password protected. |
Vous pouvez ignorer le blob grâce aux paramètres de blob. |
| Problèmes temporaires | Error processing blob: The request was aborted: The request was canceled. Document timed out during processing. |
Certains problèmes de connectivité inattendus peuvent survenir. Essayez d'exécuter ultérieurement le document dans votre indexeur. |
Error: Could not parse document
L’indexeur a lu le document à partir de la source de données, mais un problème est survenu lors de la conversion du contenu du document au schéma de mappage de champs spécifié. Cela peut se produire si :
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| La clé du document est manquante | Document key cannot be missing or empty |
Vérifiez que tous les documents contiennent des clés de documents valides. La clé de document est déterminée en définissant la propriété « clé » dans le cadre de la définition d’index. Les indexeurs émettent cette erreur quand la propriété marquée en tant que « clé » est introuvable dans un document particulier. |
| La clé du document n’est pas valide | Invalid document key. Keys can only contain letters, digits, underscore (_), dash (-), or equal sign (=). |
Vérifiez que tous les documents contiennent des clés de documents valides. Consultez Indexation de Stockage Blob pour plus de détails. Si vous utilisez l’indexeur d’objets blob et que votre clé de document est le champ metadata_storage_path, vérifiez que la définition de l’indexeur a une fonction de mappage base64Encode avec des parameters égaux à null au lieu du chemin d’accès en texte brut. |
| La clé du document n’est pas valide | Document key cannot be longer than 1024 characters |
Modifiez la clé du document pour répondre aux exigences de validation. |
| Impossible d'appliquer le mappage de champs à un champ | Could not apply mapping function 'functionName' to field 'fieldName'. Array cannot be null. Parameter name: bytes |
Vérifiez soigneusement les mappages de champs définis sur l'indexeur, puis comparez ces valeurs avec les données du champ spécifié du document en échec. Il peut être nécessaire de modifier les mappages de champs ou les données du document. |
| Impossible de lire la valeur du champ | Could not read the value of column 'fieldName' at index 'fieldIndex'. A transport-level error has occurred when receiving results from the server. (provider: TCP Provider, error: 0 - An existing connection was forcibly closed by the remote host.) |
Ces erreurs sont généralement dues à des problèmes de connectivité inattendus avec le service sous-jacent de la source de données. Essayez d'exécuter ultérieurement le document dans votre indexeur. |
Error: Could not map output field 'xyz' to search index due to deserialization problem while applying mapping function 'abc'
Le mappage de sortie a peut-être échoué parce que les données de sortie ne sont pas au bon format pour la fonction de mappage que vous utilisez. Par exemple, l’application de la fonction de mappage Base64Encode sur des données binaires génère cette erreur. Pour résoudre le problème, réexécutez l’indexeur sans spécifier la fonction de mappage ou assurez-vous que la fonction de mappage est compatible avec le type de données du champ de sortie. Pour plus d’informations, consultez Mappage de champs de sortie.
Error: Could not execute skill
L’indexeur n’a pas pu exécuter une compétence dans l’ensemble de compétences.
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| Problèmes de connectivité temporaires | Une erreur temporaire s’est produite. Réessayez ultérieurement. | Certains problèmes de connectivité inattendus peuvent survenir. Essayez d'exécuter ultérieurement le document dans votre indexeur. |
| Bogue potentiel du produit | Une erreur inattendue s’est produite. | Cela désigne une classe de défaillance inconnue et peut indiquer un bogue de produit. Pour obtenir de l’aide, remplissez un ticket de support. |
| Une compétence a rencontré une erreur lors de son exécution | (à partir de Compétence Fusion) Une ou plusieurs valeurs de décalage n’étaient pas valides. Il n’a pas été possible de les analyser. Des éléments ont été insérés à la fin du texte | Utilisez les informations contenues dans le message d’erreur pour résoudre le problème. Ce type de défaillance nécessite une action à résoudre. |
Error: Could not execute skill because the Web API request failed
L’exécution de la compétence a échoué parce que l’appel de l’API web a échoué. En règle générale, cette classe de défaillance se produit lorsque des compétences personnalisées sont utilisées. Dans ce cas, vous devez déboguer votre code personnalisé pour résoudre le problème. Si au contraire l’échec provient d’une compétence intégrée, consultez le message d’erreur dans lequel vous trouverez peut-être de l’aide pour résoudre le problème.
Lors du débogage de ce problème, prêtez attention aux éventuels avertissements d’entrée de compétence pour cette compétence. Le point de terminaison de votre API web peut échouer, car l’indexeur lui transmet une entrée inattendue.
Error: Could not execute skill because Web API skill response is invalid
L’exécution de la compétence a échoué parce que l’API web a retourné une réponse non valide. En règle générale, cette classe de défaillance se produit lorsque des compétences personnalisées sont utilisées. Dans ce cas, vous devez déboguer votre code personnalisé pour résoudre le problème. Si au contraire l’échec est dû à une compétence intégrée, remplissez un ticket de support pour obtenir de l’aide.
Error: Type of value has a mismatch with column type. Couldn't store in 'xyz' column. Expected type is 'abc'
Si votre source de données comporte un champ dont le type de données est différent de celui du champ que vous essayez de mapper dans votre index, vous pouvez rencontrer cette erreur. Vérifiez vos types de données de champ de source de données et vérifiez qu’ils sont correctement mappés à vos types de données d’index.
Error: Skill did not execute within the time limit
Il existe deux cas dans lesquels vous pouvez rencontrer ce message d’erreur, chacun d’entre eux devant être traité différemment. Veuillez suivre les instructions ci-dessous en fonction de la compétence qui a retourné cette erreur.
Compétences Azure AI services intégrées
Bon nombre des compétences cognitives intégrées, notamment la détection de la langue, la reconnaissance d’entités ou la reconnaissance optique de caractères (OCR), s’appuient sur un point de terminaison d’API Azure AI services. Parfois, des problèmes temporaires peuvent survenir avec ces points de terminaison, entraînant l’expiration d’une demande. Il n’existe aucun remède pour ces problèmes temporaires, si ce n’est d’attendre et de réessayer. Pour résoudre le problème, réglez votre indexeur afin de l’exécuter selon une planification. L'indexation planifiée reprend là où elle s'était arrêtée. Si les problèmes temporaires ont été résolus, l'indexation et le traitement des compétences cognitives devraient reprendre à la prochaine exécution planifiée.
Si vous continuez à voir cette erreur sur le même document pour une compétence cognitive intégrée, veuillez remplir un ticket de support pour obtenir de l’aide, car il ne s’agit pas d’un problème attendu.
Compétences personnalisées
Si vous rencontrez une erreur d’expiration d’une compétence personnalisée, vous pouvez essayer plusieurs solutions. Tout d’abord, vérifiez votre compétence personnalisée et assurez-vous qu’elle n’est pas bloquée dans une boucle infinie et qu’elle renvoie un résultat de manière cohérente. Après vous être assuré qu’un résultat est renvoyé, vérifiez la durée d’exécution. Si vous n'avez pas explicitement défini une valeur timeout dans votre définition de compétence personnalisée, la valeur par défaut timeout est 30 secondes. Si 30 secondes ne suffisent pas à l’exécution de votre compétence, vous pouvez spécifier une valeur timeout plus élevée dans la définition de votre compétence personnalisée. Voici un exemple de définition de compétence personnalisée où le délai d’expiration est fixé à 90 secondes :
{
"@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"
}
]
}
La valeur maximale que vous pouvez définir pour le paramètre timeout est de 230 secondes. Si votre compétence personnalisée ne peut pas s’exécuter de façon constante en 230 secondes, vous pouvez réduire la valeur batchSize de votre compétence personnalisée afin qu’elle ait moins de documents à traiter en une seule exécution. Si vous avez déjà réglé votre valeur batchSize sur 1, vous devez réécrire la compétence pour pouvoir l’exécuter en moins de 230 secondes ou la diviser en plusieurs compétences personnalisées de sorte que le délai d’exécution d’une seule compétence personnalisée soit au maximum de 230 secondes. Pour plus d'informations, consultez la documentation sur les compétences personnalisées.
Error: Could not 'MergeOrUpload' | 'Delete' document to the search index
Le document a été lu et traité, mais l’indexeur n’a pas pu l’ajouter à l’index de recherche. Cela peut se produire si :
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| Un champ contient un terme trop grand | Votre document contient un terme qui dépasse la limite de 32 Ko | Vous pouvez échapper à cette restriction en vérifiant que le champ n’est pas configuré comme filtrable, à choix multiple ou triable. |
| Le document est trop volumineux pour être indexé | Un document est plus volumineux que la taille maximale de requête d’API | Indexer les jeux de données volumineux |
| Le document contient un trop grand nombre d’objets dans la collection | Une collection dans votre document dépasse la limite maximale d’éléments pour toutes collections complexes. The document with key '1000052' has '4303' objects in collections (JSON arrays). At most '3000' objects are allowed to be in collections across the entire document. Remove objects from collections and try indexing the document again. |
Nous vous recommandons de réduire la taille de la collection complexe dans le document en dessous de la limite et d’éviter une utilisation intensive du stockage. |
| Difficultés à se connecter à l’index cible (qui persiste après les nouvelles tentatives), car le service est soumis à une autre charge, par exemple l’interrogation ou l’indexation. | Échec de l’établissement d’une connexion pour mettre à jour l’index. Le service de recherche est soumis à une charge importante. | Effectuer le scale-up de votre service de recherche |
| Un correctif est appliqué au service de recherche en vue de sa mise à jour ou fait l’objet d’une reconfiguration de topologie. | Échec de l’établissement d’une connexion pour mettre à jour l’index. Le service de recherche est actuellement inopérant/Le service de recherche est en cours de transition. | Configurer le service avec au moins trois réplicas pour une disponibilité de 99,9 % conformément à la documentation SLA |
| Échec dans la ressource de calcul/réseau sous-jacente (rare) | Échec de l’établissement d’une connexion pour mettre à jour l’index. Une erreur inconnue s’est produite. | Configurer les indexeurs pour une exécution selon une planification pour récupérer d’un état d’échec. |
| Une requête d’indexation envoyée à l’index cible n’a pas reçu d’accusé de réception pendant la période définie en raison de problèmes réseau. | Impossible d’établir la connexion à l’index de recherche en temps opportun. | Configurer les indexeurs pour une exécution selon une planification pour récupérer d’un état d’échec. Essayez également de réduire la taille du lot de l’indexeur si cet état d’erreur persiste. |
Error: Could not index document because some of the document's data was not valid
L’indexeur a lu et traité le document mais, en raison d’une discordance de configuration des champs d’index et des données extraites et traitées par l’indexeur, il n’a pas été possible d’ajouter les données à l’index de recherche. Cela peut se produire si :
| Motif | Détails/Exemple |
|---|---|
| Le type de données d’un ou plusieurs champs extraits par l’indexeur est incompatible avec le modèle de données du champ d’index cible correspondant. | The data field '_data_' in the document with key '888' has an invalid value 'of type 'Edm.String''. The expected type was 'Collection(Edm.String)'. |
| Échec d’extraction d’une entité JSON à partir d’une valeur de chaîne. | Could not parse value 'of type 'Edm.String'' of field '_data_' as a JSON object. Error:'After parsing a value an unexpected character was encountered: ''. Path '_path_', line 1, position 3162.' |
| Échec d’extraction d’une collection d’entités JSON d’une valeur de chaîne. | Could not parse value 'of type 'Edm.String'' of field '_data_' as a JSON array. Error:'After parsing a value an unexpected character was encountered: ''. Path '[0]', line 1, position 27.' |
| Un type inconnu a été découvert dans le document source. | Unknown type '_unknown_' cannot be indexed |
| Une notation incompatible pour les points géographiques a été utilisée dans le document source. | WKT POINT string literals are not supported. Use GeoJson point literals instead |
Dans tous ces cas, consultez les types de données pris en charge et le mappage des types de données pour les indexeurs pour vous assurer de générer le schéma d’index correctement et de définir les mappages de champs d’indexeur appropriés. Le message d’erreur comprend des détails qui peuvent aider à identifier la source de l’incompatibilité.
Error: Integrated change tracking policy cannot be used because table has a composite primary key
Cela s’applique aux tables SQL, et se produit généralement lorsque la clé est définie en tant que clé composite ou, lorsque la table a défini un index cluster unique (comme avec l’index SQL, mais pas l’index Azure Search). Ceci est principalement dû au fait que l’attribut de clé est transformé en une clé primaire composite dans un index cluster unique. Dans ce cas, vérifiez que votre table SQL ne comporte pas d’index cluster unique, ou que vous mappez le champ clé à un champ pour lequel les valeurs en double sont impossibles.
Error: Could not process document within indexer max run time
Cette erreur se produit lorsque l’indexeur ne peut pas terminer le traitement d’un document unique à partir de la source de données en respectant le temps d’exécution autorisé. Le temps d’exécution maximal est plus court quand des ensembles de compétences sont utilisés. Lorsque cette erreur se produit, si maxFailedItems est défini sur une valeur autre que 0, l’indexeur ignore le document pour les prochaines exécutions, de façon que l’indexation puisse progresser. Si vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer un document, ou si vous voyez cette erreur régulièrement, pensez à diviser les documents en documents plus petits pour qu’une seule exécution de l’indexeur puisse traiter une partie de ces derniers.
Error: Could not project document
Cette erreur se produit lorsque l’indexeur tente de projeter des données dans une base de connaissances et échoue. Cet échec peut être systématique et réparable, ou il peut s’agir d’un échec temporaire au niveau du récepteur de sortie de projection. Dans ce cas, vous devrez attendre un peu avant de réessayer. Voici un ensemble d’états d’échec connus et de résolutions possibles.
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
Impossible de mettre à jour l’objet blob de projection 'blobUri' dans le conteneur 'containerName' |
Le conteneur spécifié n’existe pas. | L’indexeur vérifie si le conteneur spécifié a déjà été créé et le crée si nécessaire, mais il n’effectue cette vérification qu’une seule fois par exécution de l’indexeur. Cette erreur signifie que quelque chose a supprimé le conteneur après cette étape. Pour résoudre cette erreur, essayez ceci : ne modifiez pas les informations de votre compte de stockage, attendez que l’exécution de l’indexeur se termine, puis réexécutez-le. |
Impossible de mettre à jour l’objet blob de projection 'blobUri' dans le conteneur 'containerName' |
Impossible d’écrire des données dans la connexion de transport : une connexion existante a été fermée de force par l’hôte distant. | Il s’agit d’un échec temporaire au niveau du stockage Azure. Pour résoudre le problème, vous devez réexécuter l’indexeur. Si vous rencontrez cette erreur de manière systématique, remplissez un ticket de support afin que nous examinions le problème plus en détail. |
Impossible de mettre à jour la ligne 'projectionRow' dans la table 'tableName' |
Le serveur est occupé. | Il s’agit d’un échec temporaire au niveau du stockage Azure. Pour résoudre le problème, vous devez réexécuter l’indexeur. Si vous rencontrez cette erreur de manière systématique, remplissez un ticket de support afin que nous examinions le problème plus en détail. |
Error: The cognitive service for skill '<skill-name>' has been throttled
L’exécution de la compétence a échoué parce que l’appel à Azure AI services a fait l’objet d’une limitation. En général, cette classe d’échec est due au fait qu’un trop grand nombre de compétences s’exécutent en parallèle. Si vous utilisez la bibliothèque de client Microsoft.Search.Documents pour exécuter l’indexeur, vous pouvez utiliser SearchIndexingBufferedSender afin de bénéficier d’une nouvelle tentative automatique pour les étapes qui ont échoué. Sinon, vous pouvez réinitialiser et réexécuter l’indexeur.
Error: Expected IndexAction metadata
L’erreur « Métadonnées IndexAction attendues » signifie qu’au moment où l’indexeur a tenté de lire le document pour identifier l’action à entreprendre, il n’a trouvé aucune métadonnée correspondante dans le document. En règle générale, cette erreur se produit quand un cache d’annotations est ajouté ou supprimé de l’indexeur sans que celui ne soit réinitialisé. Pour résoudre ce problème, vous devez réinitialiser et réexécuter l’indexeur.
Warning: Skill input was invalid
Il manque une entrée à la compétence, un type est incorrect ou non valide. Les informations suivantes peuvent s’afficher :
Could not execute skillSkill executed but may have unexpected results
Les compétences cognitives nécessitaient des entrées et des entrées facultatives. Par exemple, la compétence d’extraction d’expression clé a deux entrées obligatoires, text et languageCode, et aucune entrée facultative. Les entrées de compétences personnalisées sont toutes considérées comme des entrées facultatives.
S’il manque des entrées nécessaires ou si l’entrée n’est pas du bon type, la compétence est ignorée et génère un avertissement. Les compétences ignorées ne génèrent aucun résultat. Si des compétences situées en aval utilisent les résultats de la compétence ignorée, elles peuvent générer d’autres avertissements.
S’il manque une entrée facultative, la compétence est quand même exécutée, mais elle peut produire des résultats inattendus en raison de l’entrée manquante.
Dans les deux cas, cet avertissement est dû à la forme de vos données. Par exemple, si vous disposez d’un document contenant des informations sur des personnes avec les champs firstName, middleName et lastName, certains documents ne comportent peut-être pas d’entrée pour middleName. Si vous transmettez middleName en tant qu’entrée à une compétence dans le pipeline, il est prévu que cette entrée de compétence soit parfois manquante. Vous devez évaluer vos données et votre scénario pour déterminer si une action est nécessaire suite à cet avertissement.
Si vous souhaitez fournir une valeur par défaut pour une entrée manquante, vous pouvez utiliser la compétence conditionnelle afin de générer une valeur par défaut, puis utiliser la sortie de la compétence conditionnelle en tant qu’entrée de compétence.
{
"@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" } ]
}
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| Le type de l’entrée de compétence est incorrect | « L’entrée de compétence requise n’est pas du type attendu String. Nom : text, Source : /document/merged_content. » « L’entrée de compétence requise n’est pas au format attendu. Nom : text, Source : /document/merged_content. » « Impossible d’effectuer une itération sur le non-tableau /document/normalized_images/0/imageCelebrities/0/detail/celebrities. » « Impossible de sélectionner 0 dans le non-tableau /document/normalized_images/0/imageCelebrities/0/detail/celebrities ». |
Certaines compétences attendent des entrées de types particuliers. Par exemple, la compétence Sentiment attend que text soit une chaîne. Si l’entrée spécifie une valeur autre qu’une chaîne, la compétence ne s’exécute pas et ne génère aucune sortie. Assurez-vous que le jeu de données contient des valeurs d’entrée de type uniforme, ou utilisez une compétence d’API web personnalisée pour prétraiter l’entrée. Si vous répétez la compétence sur un tableau, vérifiez que le contexte et l’entrée de la compétence ont * aux bons emplacements. Généralement, le contexte et la source d’entrée doivent se terminer par * pour des tableaux. |
| Une entrée de compétence est manquante | Required skill input is missing. Name: text, Source: /document/merged_content Missing value /document/normalized_images/0/imageTags. Unable to select 0 in array /document/pages of length 0. |
Si cet avertissement se produit pour tous les documents, il est possible qu’il y ait une faute de frappe dans les chemins des entrées. Vérifiez la casse du nom de la propriété. Recherchez un * supplémentaire ou manquant dans le chemin d’accès. Vérifiez que les documents de la source de données fournissent les entrées requises. |
| L’entré du code de la langue de la compétence n’est pas valide | L’entrée de compétence languageCode a les codes de langue suivants X,Y,Z, dont au moins un n’est pas valide. |
Pour plus d’informations, voir ci-dessous. |
Warning: Skill input 'languageCode' has the following language codes 'X,Y,Z', at least one of which is invalid.
Une ou plusieurs des valeurs transmises dans l'entrée languageCode facultative d’une compétence située en aval n’est pas prise en charge. Cela peut se produire si vous transmettez la sortie de LanguageDetectionSkill à des compétences ultérieures, et que la sortie comporte plus de langues que celles prises en charge dans les compétences situées en aval.
Notez que vous pouvez également recevoir un avertissement similaire à celui-ci si une entrée countryHint non valide est passée à LanguageDetectionSkill. Si cela se produit, vérifiez que le champ que vous utilisez à partir de votre source de données pour cette entrée contient des codes de pays à deux lettres ISO 3166-1 alpha-2 valides. Si certains sont valides et d’autres ne le sont pas, poursuivez avec les instructions suivantes, mais remplacez languageCode par countryHint et defaultLanguageCode par defaultCountryHint pour correspondre à votre cas d’usage.
Si vous savez que votre jeu de données utilise une seule langue, vous devriez supprimer LanguageDetectionSkill et l’entrée de compétence languageCode, puis utiliser plutôt defaultLanguageCode pour ce paramètre de compétence, en supposant que la langue est prise en charge pour cette compétence.
Si vous savez que votre jeu de données contient plusieurs langues et que vous avez donc besoin de LanguageDetectionSkill et de l’entrée languageCode, ajoutez un paramètre ConditionalSkill pour filtrer le texte selon les langues non prises en charge avant de passer le texte à la compétence en aval. Voici un exemple de résultat pour la compétence EntityRecognitionSkill :
{
"@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" } ]
}
Voici quelques références pour les langues actuellement prises en charge pour chacune des compétences qui peuvent générer ce message d’erreur :
- Langues prises en charge par EntityRecognitionSkill
- Langues prises en charge par EntityLinkingSkill
- Langues prises en charge par KeyPhraseExtractionSkill
- Langues prises en charge par LanguageDetectionSkill
- Langues prises en charge par PIIDetectionSkill
- Langues prises en charge par SentimentSkill
- Langues prises en charge par Translator
- Langues prises en charge par Text SplitSkill :
da, de, en, es, fi, fr, it, ko, pt
Warning: Skill input was truncated
Les compétences cognitives limitent la longueur du texte qui peut être analysé en une seule fois. Si l’entrée de texte dépasse la limite, le texte est tronqué avant d’être enrichi. La compétence s’exécute, mais pas sur toutes vos données.
Dans l’exemple LanguageDetectionSkill ci-dessous, le champ d’entrée 'text' peut déclencher cet avertissement si l’entrée dépasse la limite de caractères. Pour connaître les limites d’entrée, consultez la documentation de référence sur les compétences.
{
"@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.LanguageDetectionSkill",
"inputs": [
{
"name": "text",
"source": "/document/text"
}
],
"outputs": [...]
}
Si vous voulez vous assurer que tout le texte est analysé, pensez à utiliser la compétence Split.
Warning: Web API skill response contains warnings
L’indexeur a exécuté la compétence dans l’ensemble de compétences, mais la réponse à la demande de l’API web indique qu’il y a des avertissements. Examinez les avertissements pour comprendre l’impact sur vos données et déterminer si des mesures supplémentaires sont nécessaires.
Warning: The current indexer configuration does not support incremental progress
Cet avertissement s’affiche uniquement pour des sources de données Azure Cosmos DB.
Dans le cas où l’exécution de l’indexeur est interrompue par des défaillances passagères ou un dépassement du délai d’exécution, la progression incrémentielle pendant l’indexation permet à l’indexeur de reprendre là il en était lors de sa dernière exécution, plutôt que d’avoir à tout réindexer depuis le début. Ceci est particulièrement important lors de l’indexation de grandes collections.
La possibilité de reprendre un travail d’indexation inachevé dépend de la disponibilité de documents ordonnés par la colonne _ts. L’indexeur utilise l’horodatage pour déterminer le prochain document à récupérer. Si la colonne _ts est manquante ou si l’indexeur ne peut pas déterminer si une requête personnalisée est ordonnée par celle-ci, l’indexeur commence au début, cet avertissement s’affiche.
Il est possible de modifier ce comportement en activant la progression incrémentielle et en supprimant l’avertissement à l’aide de la propriété de configuration assumeOrderByHighWaterMarkColumn.
Pour plus d’informations, consultez Progression incrémentielle et requêtes personnalisées.
Warning: Some data was lost during projection. Row 'X' in table 'Y' has string property 'Z' which was too long.
Le service Stockage Table impose des limites sur la taille des propriétés d’entité. Les chaînes peuvent comporter 32 000 caractères ou moins. Si une ligne présentant une propriété de chaîne de plus de 32 000 caractères est en cours de projection, seuls les 32 000 premiers caractères sont conservés. Pour contourner ce problème, évitez de projeter des lignes comportant des propriétés de chaîne de plus de 32 000 caractères.
Warning: Truncated extracted text to X characters
Les indexeurs limitent la quantité de texte qui peut être extraite d’un document. Cette limite dépend du niveau tarifaire : 32 000 caractères pour le niveau Gratuit, 64 000 pour le niveau De base, 4 millions pour le niveau Standard, 8 millions pour le niveau Standard S2 et 16 millions pour le niveau Standard S3. Le texte qui a été tronqué ne sera pas indexé. Pour éviter cet avertissement, essayez en scindant les documents avec de grandes quantités de texte en plusieurs documents plus petits.
Pour plus d’informations, consultez Limites des indexeurs.
Warning: Could not map output field 'X' to search index
Les mappages de champs de sortie qui font référence à des données inexistantes/null génèrent des avertissements pour chaque document et créent un champ d’index vide. Pour contourner ce problème, vérifiez que les chemins sources de mappage de champs de sortie sont corrects ou définissez une valeur par défaut à l’aide de la compétence conditionnelle. Pour plus d’informations, consultez Mappage de champs de sortie.
| Motif | Détails/Exemple | Résolution |
|---|---|---|
| Impossible d’effectuer une itération sur le non-tableau | « Impossible d’effectuer une itération sur le non-tableau /document/normalized_images/0/imageCelebrities/0/detail/celebrities ». |
Cette erreur se produit lorsque la sortie n’est pas un tableau. Si vous pensez que la sortie doit être un tableau, recherchez les erreurs dans le chemin d’accès du champ de source de sortie indiqué. Par exemple, vous pouvez avoir un * manquant ou supplémentaire dans le nom du champ source. Il est également possible que l’entrée de cette qualification soit Null, ce qui se traduit par un tableau vide. Trouvez des détails similaires dans la section Entrée de compétence non valide. |
Impossible de sélectionner 0 dans le non-tableau |
« Impossible de sélectionner 0 dans le non-tableau /document/pages ». |
Cela peut survenir si la sortie des compétences ne produit pas de tableau et que le nom du champ source de la sortie comporte un index de tableau ou * dans son chemin d’accès. Vérifiez les chemins d’accès fournis dans les noms de champs de source de sortie et la valeur de champ pour le nom de champ indiqué. Trouvez des détails similaires dans la section Entrée de compétence non valide. |
Warning: The data change detection policy is configured to use key column 'X'
Pour détecter les modifications, les stratégies de détection des modifications de données ont des exigences spécifiques pour les colonnes qu’elles utilisent. L’une de ces exigences est que la colonne est mise à jour chaque fois que l’élément source est modifié. Une autre exigence est que la nouvelle valeur de cette colonne est supérieure à la valeur précédente. Les colonnes clés ne respectent pas cette exigence, car elles ne changent pas à chaque mise à jour. Pour contourner ce problème, sélectionnez une autre colonne pour la stratégie de détection des modifications.
Warning: Document text appears to be UTF-16 encoded, but is missing a byte order mark
Les modes d’analyse de l’indexeur doivent connaître la méthode d’encodage du texte avant de pouvoir l’analyser. Les deux méthodes les plus courantes pour encoder du texte sont UTF-16 et UTF-8. UTF-8 est un encodage de longueur variable où chaque caractère est compris entre 1 et 4 octets. UTF-16 est un encodage de longueur fixe où chaque caractère a une longueur de 2 octets. UTF-16 a deux variantes différentes, big endian et little endian. L’encodage de texte est déterminé par une byte order mark, une série d’octets avant le texte.
| Encodage | Marque d’ordre d’octet |
|---|---|
| UTF-16 avec primauté des octets de poids fort (big-endian) | 0xFE 0xFF |
| UTF-16 mode Little Endian | 0xFF 0xFE |
| UTF-8 | 0xEF 0xBB 0xBF |
Si aucune marque d’ordre d’octet n’est présente, le texte est supposé être encodé au format UTF-8.
Pour contourner cet avertissement, déterminez l’encodage de texte pour ce blob et ajoutez la marque d’ordre d’octet appropriée.
Warning: Azure Cosmos DB collection 'X' has a Lazy indexing policy. Some data may be lost
Les collections dotées de stratégies d’indexation différée ne peuvent pas être interrogées de manière cohérente, ce qui entraîne une absence de données dans votre indexeur. Pour contourner cet avertissement, modifiez votre stratégie d’indexation sur Cohérent.
Warning: The document contains very long words (longer than 64 characters). These words may result in truncated and/or unreliable model predictions.
Cet avertissement est transmis à partir du service de langage d’Azure AI services. Dans certains cas, vous pouvez sans risque ignorer cet avertissement, par exemple si la chaîne longue n’est qu’une longue URL. Sachez que lorsqu’un mot dépasse 64 caractères, il est tronqué à 64 caractères, ce qui peut impacter les prédictions de modèle.
Error: Cannot write more bytes to the buffer than the configured maximum buffer size
Les indexeurs ont des limites de taille de document. Vérifiez que les documents de votre source de données sont inférieurs à la limite de taille prise en charge, comme documenté pour votre niveau de service.