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Multimodal writes fail entirely when embeddings are enabled (non-text piece crashes the add)

Abierto Apto para principiantes
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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
76/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
backend

Línea de trabajo

Comienza en MemoryInterface.add_message_pieces_to_memory y sigue sus llamadas hasta generate_embedding_memory_data. Verifica el comportamiento con un mensaje multimodal que contenga texto y una pieza image_path: el texto debe recibir embeddings, mientras que las piezas que no sean de texto deben persistir sin una fila de embedding y la operación de adición completa debe finalizar correctamente.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

what happens

MemoryInterface.add_message_pieces_to_memory with embeddings enabled iterates ALL received message pieces (minus not_in_memory) and calls generate_embedding_memory_data on each. that helper raises for non-text pieces, so a multimodal message (text plus an image_path piece) fails its whole write when embeddings are on, instead of persisting the message and embedding just the text.

repro

send any multimodal message with memory_embedding configured: the image_path piece hits the embedding generator, which rejects non-text data, and the entire add fails.

expected

text pieces embed; non-text pieces persist without an embedding row. embeddings only power text similarity search, so nothing is lost.

env: main 5503ecb

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.5k
Forks
896
Merge medio
3 d 1 h
PR fusionados (30 d)
208

Preparar el entorno

Aún no hemos revisado los archivos de configuración de este proyecto. Empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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