NVIDIA / NVIDIA/GenerativeAIExamples
ERROR:example:Failed to ingest document due to exception Unable to get page count.
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- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.2k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 10時間 15分
- マージ済み PR(30日)
- 1
説明
Followed the instructions from the README and started the example from GenerativeAIExamples/RAG/examples/basic_rag/langchain.
The docker logs of chain-server:
INFO: Started server process [1]
INFO: Waiting for application startup.
INFO:faiss.loader:Loading faiss with AVX2 support.
INFO:faiss.loader:Successfully loaded faiss with AVX2 support.
INFO:RAG.src.chain_server.utils:Using nvidia-ai-endpoints as model engine and nvidia/nv-embedqa-e5-v5 and model for embeddings
INFO:RAG.src.chain_server.utils:Using embedding model nvidia/nv-embedqa-e5-v5 hosted at api catalog
INFO:RAG.src.chain_server.utils:Using milvus collection: nvidia_api_catalog
INFO:RAG.src.chain_server.utils:Vector store created and saved.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8081 (Press CTRL+C to quit)
INFO: 172.18.0.6:48730 - "GET /documents HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 172.18.0.6:40180 - "GET /documents HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 172.18.0.6:60014 - "GET /documents HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 172.18.0.6:60800 - "GET /documents HTTP/1.1" 200 OK
INFO:pikepdf._core:pikepdf C++ to Python logger bridge initialized
ERROR:example:Failed to ingest document due to exception Unable to get page count. Is poppler installed and in PATH?
ERROR:RAG.src.chain_server.server:Error from POST /documents endpoint. Ingestion of file: /tmp/gradio/b3131f976d42f2c5b2cab5027eeaabec73658e1423259694a7a7d107b65be0bd/test.pdf failed with error: Failed to upload document. Please upload an unstructured text document.
INFO: 172.18.0.6:60810 - "GET /documents HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 172.18.0.6:60804 - "POST /documents HTTP/1.1" 500 Internal Server Error
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
README の手順と GenerativeAIExamples/RAG/examples/basic_rag/langchain の例から始め、報告されたログを使って chain-server のドキュメント取り込み経路を追跡します。ページ数エラーの背後にある PDF 依存関係を例がどのように処理しているかを確認します。完了条件は、例がアップロードされた PDF を 500 応答なしで取り込めることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- docker, python
- 領域
- ai, backend
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 30/100