排查 Azure AI 搜索中的常见索引器错误和警告

Artículo
10/21/2024

本文提供有关在 Azure AI 搜索中进行索引编制与 AI 扩充期间可能会遇到的常见错误和警告的信息及其解决方法。

当错误计数超过 maxFailedItems 时，索引编制操作停止。

如果你希望索引器忽略这些错误（并跳过“失败的文档”），请考虑按此处所述更新 maxFailedItems 和 maxFailedItemsPerBatch。

注意

每个失败的文档及其文档键（如果有）将在索引器执行状态中显示为错误。如果已将索引器设置为容错，则以后可以使用索引 API 手动上传文档。

本文中的错误信息可帮助你解决错误，使索引编制能够继续。

出现警告时不会停止索引编制，但它们确实表示出现了可能导致意外结果的状况。是否采取措施取决于具体的数据和场景。

在哪里可以找到特定的索引器错误？

若要验证索引器状态并标识 Azure 门户中的错误，请按照以下步骤进行操作：

登录到 Azure 门户并查找你的搜索服务。
在左侧，展开搜索管理>索引器，并选择一个索引器。
在执行历史记录下，选择状态。所有状态（包括成功）都有有关执行的详细信息。
如果有错误，请将鼠标悬停在错误消息上。屏幕右侧将会出现一个窗格，其中显示有关错误的详细信息。

暂时性错误

由于各种原因（例如暂时性网络通信中断、长时间运行的进程超时或特定文档细微差别），在索引器运行期间经常会遇到暂时性错误或警告。但是，这些错误是临时的，后续索引器运行时应该会解决。

为了有效管理这些错误，我们建议将索引器按计划运行，例如，每隔五分钟运行一次，下一次运行将在完成第一次运行后五分钟开始，并遵循服务的最大运行时限制。定期计划的运行有助于纠正暂时性错误或警告。

如果错误仍然存在于多个索引器运行，则可能不是暂时性问题。在这种情况下，请参阅下面的列表了解可能的解决方案。

错误属性

properties	说明	示例
密钥	受错误或警告影响的文档的 ID。	Azure 存储示例，其中默认 ID 是元数据存储路径：`https://<storageaccount>.blob.core.chinacloudapi.cn/jfk-1k/docid-32112954.pdf`
名称	导致错误或警告的操作。这由以下结构生成：`[category]`.`[subcategory]`.`[resourceType]`.`[resourceName]`	`DocumentExtraction.azureblob.myBlobContainerName` `Enrichment.WebApiSkill.mySkillName` `Projection.SearchIndex.OutputFieldMapping.myOutputFieldName` `Projection.SearchIndex.MergeOrUpload.myIndexName` `Projection.KnowledgeStore.Table.myTableName`
Message	错误或警告的概要说明。	`Could not execute skill because the Web Api request failed.`
详细信息	可能有助于诊断问题的具体信息，例如，执行自定义技能失败时的 Web API 响应。	`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	相关文档的链接，该文档包含用于调试和解决问题的详细信息。此链接通常指向本页的以下部分之一。	`https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2106475`

`Error: Could not read document`

索引器无法从数据源中读取文档。此错误的可能原因包括：

Reason	详细信息/示例	解决方法
不同文档中的字段类型不一致	`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.`	确保不同文档中每个字段的类型相同。例如，如果第一个文档的 `'startTime'` 字段是日期时间，而在第二个文档中，该字段是字符串，则就会出现此错误。
数据源的底层服务发生的错误	从 Azure Cosmos DB：`{"Errors":["Request rate is large"]}`	检查存储实例，确保其正常运行。可能需要调整缩放或分区。
暂时性问题	`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`	偶尔出现意外的连接问题。稍后再次尝试通过索引器运行文档。

`Error: Could not extract content or metadata from your document`

具有 Blob 数据源的索引器无法从文档（例如 PDF 文件）中提取内容或元数据。此错误的可能原因包括：

Reason	详细信息/示例	解决方法
Blob 超过大小限制	`Document is '150441598' bytes, which exceeds the maximum size '134217728' bytes for document extraction for your current service tier.`	Blob 索引错误
Blob 采用了不受支持的内容类型	`Document has unsupported content type 'image/png'`	Blob 索引错误
Blob 已加密	`Document could not be processed - it may be encrypted or password protected.`	可以使用 Blob 设置跳过 Blob。
暂时性问题	`Error processing blob: The request was aborted: The request was canceled.` `Document timed out during processing.`	偶尔出现意外的连接问题。稍后再次尝试通过索引器运行文档。

`Error: Could not parse document`

索引器从数据源中读取了文档，但在将文档内容转换为指定的字段映射架构时出现了问题。此错误的可能原因包括：

Reason	详细信息/示例	解决方法
缺少文档键	`Document key cannot be missing or empty`	确保所有文档具有有效的文档键。文档键是通过将“键”属性设置为索引定义的一部分来确定的。当在特定文档上找不到标记为“键”的属性时，索引器会发出此错误。
文档键无效	`Invalid document key. Keys can only contain letters, digits, underscore (_), dash (-), or equal sign (=).`	确保所有文档具有有效的文档键。有关更多详细信息，请查看为 Blob 存储编制索引。如果使用 Blob 索引器，并且文档键为 `metadata_storage_path` 字段，请确保索引器定义具有 base64Encode 映射函数，其中 `parameters` 等于 `null`，而不是纯文本格式的路径。
文档键无效	`Document key cannot be longer than 1024 characters`	根据验证要求修改文档键。
无法将字段映射应用到某个字段	`Could not apply mapping function 'functionName' to field 'fieldName'. Array cannot be null. Parameter name: bytes`	请反复检查索引器中定义的字段映射，并与失败文档的指定字段的数据进行比较。可能需要修改字段映射或文档数据。
无法读取字段值	`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.)`	这些错误的常见原因是数据源的底层服务出现了意外的连接问题。稍后再次尝试通过索引器运行文档。

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

输出映射可能已失败，因为输出数据的格式与你使用的映射函数不符。例如，对二进制数据应用 Base64Encode 映射函数就会生成此错误。若要解决此问题，请重新运行索引器而不指定映射函数，或者确保映射函数与输出字段的数据类型兼容。有关详细信息，请参阅输出字段映射。

`Error: Could not execute skill`

索引器无法运行技能集中的某个技能。

原因	详细信息/示例	解决方法
暂时性连接问题	发生了暂时性错误。请稍后重试。	偶尔出现意外的连接问题。稍后再次尝试通过索引器运行文档。
潜在的产品 bug	发生了意外错误。	这表示发生了未知类别的失败，也可能表示产品有 bug。若要获得帮助，请提交支持票证。
技能在执行期间遇到错误	（来自合并技能）一个或多个偏移量值无效，无法对其进行分析。项已插入到文本的末尾	使用错误消息中的信息来解决问题。此类失败需要采取措施才能解决。

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

由于对 Web API 的调用失败，未能执行技能。通常，此类失败是在使用自定义技能时发生的，在这种情况下，需要调试自定义代码才能解决问题。如果失败来源于某个内置技能，请参考错误消息以获得解决问题的帮助。

在调试此问题时，请务必注意此技能的所有技能输入警告。你的 Web API 终结点可能会失败，因为索引器正在向它传递意外的输入。

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

由于对 Web API 的调用返回了无效的响应，技能执行失败。通常，此类失败是在使用自定义技能时发生的，在这种情况下，需要调试自定义代码才能解决问题。如果失败来源于内置技能，请提交支持票证以获得帮助。

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

如果数据源的数据类型不同于你试图在索引中映射的字段，则可能会遇到此错误。检查数据源字段数据类型，并确保它们正确映射到索引数据类型。

`Error: Skill did not execute within the time limit`

在两种情况下可能会出现此错误消息，每种情况应以不同的方式进行处理。请根据返回此错误的技能，按照以下说明予以解决。

内置 Azure AI 服务技能

许多内置认知技能（例如语言检测、实体识别或 OCR）由 Azure AI 服务 API 终结点提供支持。有时，这些终结点会出现暂时性问题，因而请求超时。对于暂时性的问题，除了等待一段时间后重试以外，并没有其他补救措施。作为缓解措施，请考虑将索引器设置为按计划运行。计划的索引编制将从中断的位置继续。假设解决了暂时性问题，在下一次计划的运行时，索引编制和认知技能处理应可继续进行。

如果内置认知技能的同一文档仍然出现此错误，请提交支持票证以获得帮助，因为此错误无法预期。

自定义技能

如果在使用自定义技能时遇到超时错误，可以尝试多种解决办法。首先，检查该自定义技能，确保它未陷入无限循环，并且可持续返回结果。确认返回结果后，请检查执行持续时间。如果未在自定义技能定义中显式设置 timeout 值，则默认的 timeout 为 30 秒。如果 30 秒不足以完成技能的执行，可以在自定义技能定义中指定一个更高的 timeout 值。下面是将超时设置为 90 秒的自定义技能定义示例：

  {
        "@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"
          }
        ]
      }

可为 timeout 参数设置的最大值为 230 秒。如果自定义技能无法在 230 秒内以一致的方式执行，你可以考虑减小自定义技能的 batchSize，以减少它在单次执行中处理的文档数。如果已将 batchSize 设置为 1，则需要重写技能，使其能够在 230 秒内完成执行；或者将其拆分为多个自定义技能，使任何一个自定义技能的最长执行时间为 230 秒。有关详细信息，请查看自定义技能文档。

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

已读取并处理文档，但索引器无法将其添加到搜索索引。此错误的可能原因包括：

Reason	详细信息/示例	解决方法
某个字段包含太大的字词	文档中的字词超过了 32 KB 的限制	确保字段未配置为可筛选、可分面或可排序，即可规避此限制。
文档太大，无法为其编制索引	文档超过了最大 API 请求大小	如何为大型数据集编制索引
文档的集合中包含太多的对象	文档中的某个集合超过了所有复杂集合的最大元素数目限制。 `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.`	我们建议将文档中复杂集合的大小减至限制以下，并避免较高的存储利用率。
由于服务正在承受其他负载（例如查询或索引编制），连接到目标索引时出现问题（重试后仍会出现）。	未能建立连接，因此无法更新索引。搜索服务的负载过重。	扩展搜索服务
搜索服务正在根据服务更新进行修补，或者处于拓扑重新配置过程的中途。	未能建立连接，因此无法更新索引。搜索服务当前已关闭/搜索服务正在过渡。	根据 SLA 文档，为服务至少配置三个可用性为 99.9% 的副本
底层计算/网络资源发生故障（罕见情况）	未能建立连接，因此无法更新索引。发生未知的失败。	将索引器配置为按计划运行，以从失败状态继续工作。
由于出现网络问题，在超时期限内未确认对目标索引发出的索引编制请求。	无法及时与搜索索引建立连接。	将索引器配置为按计划运行，以从失败状态继续工作。此外，如果此错误持续出现，请尝试减小索引器的批大小。

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

文档已由索引器读取并处理，但由于索引字段的配置与索引器提取并处理的数据不匹配，无法将文档添加到搜索索引。此错误的可能原因包括：

Reason	详细信息/示例
索引器提取的一项或多项字段的数据类型与相应目标索引字段的数据模型不兼容。	`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)'.`
未能从字符串值中提取任何 JSON 实体。	`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.'`
未能从字符串值中提取 JSON 实体的集合。	`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.'`
在源文档中发现了未知类型。	`Unknown type '_unknown_' cannot be indexed`
源文档中对地理位置点使用了不兼容的表示法。	`WKT POINT string literals are not supported. Use GeoJson point literals instead`

对于所有这些情况，请参阅支持的数据类型和索引器的数据类型映射，确保正确生成索引架构，并设置适当的索引器字段映射。错误消息中的详细信息可帮助跟踪不匹配问题的起因。

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

这适用于 SQL 表，此错误通常发生在将键定义为组合键，或者在表定义了唯一聚集索引时（在 SQL 索引而不是 Azure 搜索索引中）。主要原因是唯一聚集索引的键属性被修改为组合主键。在这种情况下，请确保 SQL 表不采用唯一聚集索引，或者，请将键字段映射到某个保证不包含重复值的字段。

`Error: Could not process document within indexer max run time`

当索引器无法在允许的执行时间内处理完数据源中的单个文档时，将发生此错误。使用技能集时，最长运行时间更短。发生此错误时，如果 maxFailedItems 设置为非 0 值，则索引器将在以后的运行中绕过该文档，使索引编制能够继续。如果无法跳过任何文档，或者此错误一直出现，请考虑将文档分解为较小的文档，以便在索引器的单次执行中处理能够取得部分进展。

`Error: Could not project document`

如果索引器在尝试将数据投影到知识存储时失败，则会发生此错误。这种失败可能会持续出现但可修复；或者，可能是投影输出接收器的暂时性失败，在这种情况下，需要等待并重试才能解决这种失败。下面是一系列已知失败状态及其可能的解决方法。

Reason	详细信息/示例	解决方法
无法在容器 `'containerName'` 中更新投影 Blob `'blobUri'`	指定的容器不存在。	索引器会检查是否已事先创建指定的容器，并且会根据需要创建该容器，但在每个索引器运行周期，它只会执行此项检查一次。此错误表示在执行此步骤后某个操作删除了容器。若要解决此错误，请尝试以下方法：忽略存储帐户信息，等待索引器完成，然后重新运行索引器。
无法在容器 `'containerName'` 中更新投影 Blob `'blobUri'`	无法将数据写入传输连接:远程主机强行关闭了现有连接。	这是预期的 Azure 存储暂时性失败，因此应该通过重新运行索引器来予以解决。如果此错误持续出现，请提交支持票证，让我们进一步调查。
无法更新表 `'tableName'` 中的行 `'projectionRow'`	服务器繁忙。	这是预期的 Azure 存储暂时性失败，因此应该通过重新运行索引器来予以解决。如果此错误持续出现，请提交支持票证，让我们进一步调查。

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

技能执行失败，因为对 Azure AI 服务的调用受到限制。通常，当并行执行过多技能时，会发生此类故障。如果使用 Microsoft.Search.Documents 客户端库来运行索引器，则可以使用 SearchIndexingBufferedSender 获取失败步骤的自动重试。否则，可以重置并重新运行索引器。

`Error: Expected IndexAction metadata`

“预期的 IndexAction 元数据”错误意味着当索引器尝试读取文档以确定应执行的操作时，它在文档上找不到任何相应元数据。通常，当索引器添加或移除批注缓存而不重置索引器时，会发生此错误。要解决此问题，应重置并重新运行索引器。

`Warning: Skill input was invalid`

技能的某项输入缺少、类型错误或无效。你可能会看到以下信息：

Could not execute skill
Skill executed but may have unexpected results

认知技能包含必需输入和可选输入。例如，关键短语提取技能包含两个必需输入 text 和 languageCode，不包含可选输入。自定义技能输入均被视为可选输入。

如果缺少所需的输入，或者输入的类型不正确，则会跳过该技能并生成警告。跳过的技能不会生成输出。如果下游技能使用跳过技能的输出，则它们可能会生成其他警告。

如果缺少可选输入，则技能仍会运行，但由于缺少输入，可能会产生意外的输出。

在这两种情况下，此警告都是由于数据的形状造成的。例如，如果文档包含字段 firstName、middleName 和 lastName 的人员信息，那么可能有一些文档没有 middleName 条目。如果在管道中将 middleName 作为输入传递给技能，则预期此项技术输入有时会缺失。需要评估自己的数据和场景，以确定在出现此警告后是否需要采取任何措施。

若要在缺少输入的情况下提供默认值，可以使用条件技能生成默认值，然后使用条件技能的输出作为技能输入。

{
    "@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" } ]
}

原因	详细信息/示例	解决方法
技能输入的类型错误	“必需的技能输入未采用预期类型 `String`。名称: `text`，源: `/document/merged_content`。”“必需的技能输入未采用预期格式。名称: `text`，源: `/document/merged_content`。”“无法循环访问非数组 `/document/normalized_images/0/imageCelebrities/0/detail/celebrities`。”“无法在非数组 `/document/normalized_images/0/imageCelebrities/0/detail/celebrities` 中选择 `0`”	某些技能需要特定类型的输入，例如，情绪技能要求 `text` 为字符串。如果输入指定了非字符串值，则技能不会执行，且不会生成输出。请确保数据集中的输入值在类型上一致，或者，请使用自定义 Web API 技能来预处理输入。如果在技能中迭代某个数组，请检查技能上下文和输入是否在正确的位置包含 ``。通常，上下文和输入源应以 `` 作为数组的结尾。
缺少技能输入	`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.`	如果所有文档都发生此警告，则输入路径中可能存在拼写错误。检查属性名称大小写。检查路径中是否存在额外或缺失 `*`。验证数据源中的文档是否提供所需的输入。
技能语言代码输入无效	技能输入 `languageCode` 具有以下语言代码 `X,Y,Z`，其中至少有一个语言代码无效。	参阅下面的更多详细信息。

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

不支持传递到下游技能的可选 languageCode 输入中的一个或多个值。如果你将 LanguageDetectionSkill 的输出传递给后续技能，并且输出包含的语言多于这些下游技能所支持的语言，则可能会发生这种情况。

请注意，如果传递到 LanguageDetectionSkill 的 countryHint 输入无效，也可能会收到与此类似的警告。如果出现这种情况，请验证你在数据源中为该输入使用的字段是否包含有效的 ISO 3166-1 alpha-2 两个字母组成的国家/地区代码。如果一部分有效，另一部分无效，请继续阅读以下指南，但将 languageCode 替换为 countryHint，将 defaultLanguageCode 替换为 defaultCountryHint 以与你的用例一致。

如果你知道数据集全都采用一种语言，则应删除 LanguageDetectionSkill 和 languageCode 技能输入，并对该技能改用 defaultLanguageCode 技能参数，前提是该技能支持该语言。

如果你知道数据集包含多个语言，因而需要 LanguageDetectionSkill 和 languageCode 输入，请考虑添加一个 ConditionalSkill，以筛选出采用不受支持语言的文本，然后将文本传入到下游技能。下面是 EntityRecognitionSkill 的用法示例：

{
    "@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" } ]
}

下面是可能生成此错误消息的每项技能当前支持的语言的一些参考资源：

EntityRecognitionSkill 支持的语言
EntityLinkingSkill 支持的语言
KeyPhraseExtractionSkill 支持的语言
LanguageDetectionSkill 支持的语言
PIIDetectionSkill 支持的语言
SentimentSkill 支持的语言
翻译工具支持的语言
文本 SplitSkill 支持的语言：da, de, en, es, fi, fr, it, ko, pt

`Warning: Skill input was truncated`

认知技能对每次可以分析的文本长度施加了限制。如果文本输入超出限制，则会在扩充文本之前截断文本。技能会执行，但不会对所有数据执行。

在下面的 LanguageDetectionSkill 示例中，如果 'text' 输入字段超过字符数限制，则可能会触发此警告。可以在技能参考文档中找到输入限制。

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

若要确保分析所有文本，请考虑使用拆分技能。

`Warning: Web API skill response contains warnings`

索引器运行技能集中的技能，但来自 Web API 请求的响应表明存在警告。查看警告，理解数据受到了何种影响，以及是否需要采取进一步措施。

`Warning: The current indexer configuration does not support incremental progress`

只有 Azure Cosmos DB 数据源才会出现此警告。

索引编制过程中的增量操作可确保由于暂时性故障或执行时间限制而中断索引器执行时，索引器能够在下次运行时从中断位置运行，而不是从头开始重新为整个集合编制索引。在为大型集合编制索引时，这一点尤其重要。

可以使用按 _ts 列排序的文档，来预测未完成的索引编制作业的恢复能力。索引器使用时间戳来确定下一次要选取哪个文档。如果缺少 _ts 列，或者索引器无法确定某个自定义查询是否按该列排序，则索引器将从开头开始，同时会出现此警告。

可以使用 assumeOrderByHighWaterMarkColumn 配置属性重写此行为，以启用增量进度并消除此警告。

有关详细信息，请参阅增量进度和自定义查询。

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

表存储服务对实体属性的大小施加了限制。字符串最多只能包含 32,000 个字符。如果所要投影的行中的字符串属性超过 32,000 个字符，只会保留前 32,000 个字符。若要解决此问题，请避免投影其字符串属性超过 32,000 个字符的行。

`Warning: Truncated extracted text to X characters`

索引器会限制可从任一文档中提取的文本量。此限制取决于定价层：免费层为 32,000 个字符，基本层为 64,000 个字符，标准层为 400 万个字符、标准 S2 层为 800 万个字符，标准 S3 层为 1600 万个字符。不会为已截断的文本编制索引。若要避免此警告，请尝试将包含大量文本的文档分解为多个较小的文档。

有关详细信息，请参阅索引器限制。

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

引用不存在的数据/null 数据的输出字段映射会针对每个文档生成警告，并生成空索引字段。若要解决此问题，请反复检查输出字段映射源路径是否存在拼写错误，或使用条件技能设置默认值。有关详细信息，请参阅输出字段映射。

Reason	详细信息/示例	解决方法
无法循环访问非数组	“无法迭代非数组 `/document/normalized_images/0/imageCelebrities/0/detail/celebrities`。”	当输出不是数组时，将发生此错误。如果你认为输出应该是数组，请检查指示的输出源字段路径是否有误。例如，源字段名称中可能缺少或有多余的 `*`。也有可能是因为此技能的输入为 null，从而导致数组为空。请在技能输入无效部分中查找类似的详细信息。
无法选择非数组中的 `0`	“无法选择非数组 `/document/pages` 中的 `0`。”	如果技能输出未生成数组并且输出源字段名称在其路径中具有数组索引或 `*`，则可能会发生这种情况。请仔细检查输出源字段名称中提供的路径以及指示的字段名称的字段值。请在技能输入无效部分中查找类似的详细信息。

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

数据更改检测策略对它们用于检测更改的列提出了特定的要求。其中的一项要求是，每当源项发生更改时，都要更新此列。另一要求是，此列的新值大于以前的值。键列不满足此要求，因为每次更新时它们不会更改。若要解决此问题，请为更改检测策略选择另一个列。

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

索引器分析模式在分析文本之前需要知道文本的编码方式。两种最常见的文本编码方式是 UTF-16 和 UTF-8。 UTF-8 是可变长度的编码，其中每个字符的长度为 1 字节到 4 字节。 UTF-16 是固定长度的编码，其中每个字符的长度为 2 字节。 UTF-16 有两种不同的变体， big endian 和 little endian。文本编码由 byte order mark（文本前面的一系列字节）确定。

编码	字节顺序标记
UTF-16 Big Endian	0xFE 0xFF
UTF-16 Little Endian	0xFF 0xFE
UTF-8	0xEF 0xBB 0xBF

如果不存在字节顺序标记，则假设文本以 UTF-8 编码。

若要解决此警告，请确定此 Blob 的文本编码，并添加相应的字节顺序标记。

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

无法以一致的方式查询采用延迟索引策略的集合，从而导致索引器缺少数据。若要解决此警告，请将索引策略更改为“一致”。

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

此警告来自 Azure AI 服务的语言服务。在某些情况下，可以放心地忽略此警告，例如，如果长字符串只是一个长 URL。请注意，字词超过 64 个字符时将被截断为 64 个字符，这会影响模型预测。

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

索引器有文档大小限制。确保数据源中的文档小于支持的大小限制，如服务层级所述。

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