ai.vectorizer_errorsビューを参照することで、ベクトル変換処理中に発生したエラーの内容、発生時刻や発生件数などを確認できます。
例) 直近で発生したエラーの詳細を確認する
rag_database=> SELECT * FROM ai.vectorizer_errors ORDER BY recorded DESC LIMIT 50; -[ RECORD 1 ]------------------------------------------------------------------ -------------------------- id | 1 message | embedding provider failed details | {"provider": "ollama", "error_reason": "model \"all-minilm\" not fou nd, try pulling it first"} recorded | 2025-02-03 06:47:35.958882+00 -[ RECORD 2 ]------------------------------------------------------------------ -------------------------- id | 1 message | embedding provider failed details | {"provider": "ollama", "error_reason": "model \"all-minilm\" not fou nd, try pulling it first"} recorded | 2025-02-03 06:47:41.250279+00
例) あるベクトル変換定義についてのエラー件数を確認する
rag_database=> SELECT COUNT(*) FROM ai.vectorizer_errors WHERE id = pgx_vectorizer.get_vectorizer_id(view_name => 'sample_embeddings'); count ------- 20 (1 row)
エラーの内容を確認し原因を取り除いてください。埋込みプロバイダによっては時間当たりの負荷の上限が設定されています。それを超えている事に起因するエラーが発生している場合には、pgx_vectorizer.alter_vectorizer_schedule関数やpgx_vectorizer.alter_vectorizer_processing関数を使用してワーカーのスケジュールや並列度を調整してください。