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
小新学习屋5 小时前
大模型-智能体-【篇四: Agent GPT 、AgentTuning、LangChain-Agent】
gpt·langchain·大模型·智能体
马尚道7 小时前
helloworld入门【从0到1,LangChain+RAG全链路实战AI知识库】
langchain
带刺的坐椅11 小时前
LangChain4j 比 SolonAI 强在哪?弱在哪?
java·ai·langchain·solon·mcp
Kay_Liang12 小时前
大语言模型如何精准调用函数—— Function Calling 系统笔记
java·大数据·spring boot·笔记·ai·langchain·tools
沐雪架构师1 天前
乐学LangChain(1):总体架构和核心组件
langchain·学习方法
马尚来1 天前
helloworld入门【从0到1,LangChain+RAG全链路实战AI知识库】
langchain
马尚来1 天前
从0到1,LangChain+RAG全链路实战AI知识库
langchain
叼菠萝1 天前
AI 应用开发三剑客系列:LangChain 如何撑起 LLM 应用开发基石?
python·langchain
MichaelIp1 天前
基于MCP协议的多AGENT文章自动编写系统
语言模型·langchain·prompt·ai写作·llamaindex·langgraph·mcp
玲小珑1 天前
LangChain.js 完全开发手册(十六)实战综合项目二:AI 驱动的代码助手
前端·langchain·ai编程