Проблемы индексации

Индексация занимает слишком много времени

Нормальное время индексации

Индексация — ресурсоёмкий процесс. Планируйте первый запуск заранее: одна ночь не гарантирует завершения большой конфигурации. Для CodeMetadataSearch см. подтверждённый пример и методику оценки; таблица ниже не задаёт норматив для УТ/ERP.

Сервер	CPU (e5-small)	GPU (Qwen-4B через LM Studio)
HelpSearchServer	10-20 часов	2-4 часа
SSLSearchServer	6-12 часов	1-2 часа
CodeMetadataSearchServer	Замер на своём корпусе	Замер на своём корпусе

Время зависит от объёма данных, производительности оборудования и выбранной модели. Для больших конфигураций время может быть значительно больше.

Ускорение

1. Используйте LM Studio с GPU вместо CPU модели

2. Увеличьте ресурсы Docker

3. Используйте SSD для томов

Мониторинг прогресса

docker logs -f <container_name>

У CodeMetadataSearchServer векторные дорожки и структурный проход пишут разные строки. code progress / metadata progress / help progress — эмбеддинги. Структурный проход: Sub-index pass: started и раз в минуту INFO N/M file(s) done. Если в журнале часами нет code progress, это ещё не зависание структурной дорожки. Warning still active past называет конкретный файл или стадию. Подробнее: время индексации.

Ошибка при смене embedding модели

Симптом

DIMENSION MISMATCH DETECTED!

Решение

Это нормальное поведение. Система автоматически пересоздаст индекс.

Если нужно принудительно:

docker rm -f <container_name>

docker run -d -p PORT:PORT `
    --name <container_name> `
    -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
    -e RESET_DATABASE=true `
    # ... остальные параметры

Ошибка скачивания модели

Симптом

Error downloading model from Hugging Face

Решение

1. Проверьте интернет-соединение

2. Проверьте доступ к huggingface.co

3. Используйте VPN если сайт заблокирован

4. Скачайте модель заранее в кэш

Ошибка подключения к LM Studio

Симптом

Connection refused to http://host.docker.internal:1234

Решение

1. Убедитесь, что LM Studio запущен

2. Убедитесь, что Server запущен в LM Studio

3. Проверьте порт (1234 по умолчанию)

4. Проверьте, что модель загружена

# Проверка из хоста
curl http://localhost:1234/v1/models

Недостаточно памяти

Симптом

RuntimeError: Unable to allocate memory

Решение

1. Увеличьте память Docker:

   • Docker Desktop → Settings → Resources → Memory

2. Используйте модель меньшего размера:

   EMBEDDING_MODEL=intfloat/multilingual-e5-small

3. Закройте другие приложения

Индекс повреждён

Симптом

Ошибки при поиске, некорректные результаты.

Решение

Пересоздайте индекс:

# Остановить контейнер
docker stop <container_name>

# Удалить данные индекса
Remove-Item -Recurse -Force "E:\bases\mcp_XXX\*"

# Запустить с переиндексацией
docker start <container_name>
# или запустить заново с RESET_DATABASE=true

Файлы не найдены

Симптом

FileNotFoundError: [path] not found

Проверка путей

# Проверить путь на хосте
Test-Path "C:\Program Files\1cv8\8.3.23.1997\bin"

# Проверить содержимое
Get-ChildItem "C:\Program Files\1cv8\8.3.23.1997\bin"

Формат путей для Docker

# Правильно
-e 1C_BIN_PATH=/1c_docs `
-v "C:/Program Files/1cv8/8.3.23.1997/bin:/1c_docs"

# Неправильно (обратные слеши без экранирования)
-v "C:\Program Files\1cv8\8.3.23.1997\bin:/1c_docs"

Одного монтирования мало: без 1C_BIN_PATH HelpSearchServer возьмёт архив справки, поставляемый с образом, и смонтированная папка bin останется незамеченной.

Логи индексации

Просмотр в реальном времени

docker logs -f <container_name>

Сохранение в файл

docker logs <container_name> > indexing.log 2>&1

Поиск ошибок

docker logs <container_name> 2>&1 | Select-String -Pattern "error|Error|ERROR"