踩坑全记录:LangChain4j + Qdrant 从「id 为空」到「text 为 null」一次踩个够

踩坑全记录:LangChain4j + Qdrant 从「id 为空」到「text 为 null」一次踩个够

关键词:LangChain4j、Qdrant、embeddingId、TextSegment、payload、text 字段、Python 灌库、Java 查询、NullPointerException


一、开场白

整个技术栈:

  • 离线脚本 :Python 生成向量 → 写入 Qdrant
  • 在线服务 :Spring Boot + LangChain4j 读取向量做语义检索

短短两天连续踩中三个坑:

  1. 查询直接抛 IllegalArgumentException: embeddingId cannot be null or blank
  2. 修复 id 后又出现 NullPointerException: embedded() is null
  3. metadata 字段报错

下面按时间线复盘,给出根因 + 解决方案 + 可复用代码,帮大家一次排完雷。


二、坑①:embeddingId 为 null

现象

Java 一搜索就报错:

txt 复制代码
java.lang.IllegalArgumentException: embeddingId cannot be null or blank
	at dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingMatch.<init>(EmbeddingMatch.java:32)

根因

Python 端写入 PointStruct 时给id赋值整型,导致在JAVA中查询出的整型ID和要求的类型不匹配,从而导致id为null,而 LangChain4j 强制做非空校验。

解决方案

使用字符串类型的UUID,重构向量库集合。

python 复制代码
from qdrant_client.models import PointStruct
import uuid

point = PointStruct(
    id=str(uuid.uuid4()),  # 必须非空
    vector=embedding,
    payload=pl
)

三、坑②:TextSegment 反序列化失败 → embedded() 为 null

现象

id 修复后查询不再抛异常,但一调用:match.embedded().text() 直接 NPE:

java 复制代码
java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "dev.langchain4j.data.segment.TextSegment.text()" 
because the return value of "dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingMatch.embedded()" is null

根因

LangChain4j 把 payload["text"] 字段的值拿出来,用 Jackson 反序列化成 TextSegment。 如果该字段是任意 JSON 字符串而不是下面两种形式之一,就会反序列化失败:

我们当时为了"保留完整字段",直接把整个 item 序列化后塞进 text:

python 复制代码
pl = {"text": json.dumps(item, ensure_ascii=False), ...}

LangChain4j 不认,直接返回 null。

解决方案

text 字段只存纯文本

python 复制代码
pl = {
    "text": item.get("phenomena", ""),  # 纯文本
    "metadata": {
        "source": "blob",
        "blobType": "text/plain",
        "loc": {"lines": {"from": 0, "to": 0}},
    }
}

四、坑③:metadata报错

现象

上个问题修改完以后,又出现了一个问题:

java 复制代码
java.lang.IllegalArgumentException: The metadata key 'metadata' has the value '{loc_lines_to=0, loc_lines_from=0, source=blob, blobType=text/plain}', which is of the unsupported type 'java.util.HashMap'. Currently, the supported types are: [class java.lang.String, class java.util.UUID, int, class java.lang.Integer, long, class java.lang.Long, float, class java.lang.Float, double, class java.lang.Double]
	at dev.langchain4j.internal.Exceptions.illegalArgument(Exceptions.java:23) ~[langchain4j-core-1.0.1.jar:na]

根因

metadata不支持HashMap类型,而我插入到Qdrant的metadata字段是一个字典。

python 复制代码
    "metadata": {
        "source": "blob",
        "blobType": "text/plain",
        "loc": {"lines": {"from": 0, "to": 0}},
    }

解决方案

把metadata中的字段全部摊平到payload中。

python 复制代码
pl = {
    "text": "event_source:...,phenomena:...",
    "source": "blob",            # 平铺
    "blobType": "text/plain",
    "loc_lines_from": 0,         # 基本类型
    "loc_lines_to": 0
}
相关推荐
小芳矶1 天前
【langchain框架—组合链】利用组合链完成客服优先等级的划分
langchain
有点笨的蛋1 天前
LangChain 入门与实践:从 LLM 调用到 AI 工作流的工程化思维
前端·langchain
工藤学编程1 天前
AI Ping 赋能:基于 GLM-4.7(免费!)+ LangChain + Redis 打造智能AI聊天助手
人工智能·redis·langchain
啊吧怪不啊吧1 天前
新品限免|国产大模型工程化实战:GLM-4.7与MiniMax M2.1 免费选型对比
人工智能·机器学习·langchain
闻道且行之1 天前
NLP 部署实操:Langchain-Chatchat 完整部署教程与踩坑记录
人工智能·自然语言处理·langchain
xhxxx2 天前
别再让 AI 自由发挥了!用 LangChain + Zod 强制它输出合法 JSON
前端·langchain·llm
San30.2 天前
从零到一:开启 LangChain 的 AI 工程化之旅
人工智能·langchain·node.js
kimi-2222 天前
create_tool_calling_agent、create_react_agent区别
langchain
大模型教程2 天前
大模型LLM入门篇:小白入门一文快速了解大模型(附教程)
langchain·llm·agent
用户12039112947262 天前
从零上手 LangChain:用 JavaScript 打造强大 AI 应用的全流程指南
javascript·langchain·llm