Haystack项目中AzureOpenAIDocumentEmbedder的容错处理优化

在自然语言处理领域，文档嵌入是将文本转换为向量表示的关键步骤。Haystack作为一个流行的开源框架，提供了AzureOpenAIDocumentEmbedder组件用于与Azure OpenAI服务集成，实现高效的文档嵌入功能。然而，当前版本在处理长文档时存在一个明显的缺陷：当遇到超出模型token限制的文档时，整个批处理过程会完全失败。

问题本质分析

Azure OpenAI的嵌入模型对输入文本长度有严格限制，例如text-embed-3-small模型的最大上下文长度为8192个token。当用户尝试处理超过此限制的文档时，服务会返回400错误。当前Haystack的实现没有对这种错误进行优雅处理，导致：

1. 批处理中的其他有效文档也被丢弃
2. 整个处理流程中断
3. 用户需要手动识别和移除问题文档

这种全有或全无的处理方式在实际生产环境中尤其不利，因为文档集合通常包含各种长度的内容，完全避免长文档既不现实也不高效。

技术实现细节

在底层实现上，AzureOpenAIDocumentEmbedder组件通过_openai库与Azure服务交互。错误发生在将批处理文档发送到服务端时，服务端验证token长度后拒绝请求。当前的错误传播机制直接向上抛出异常，没有中间处理层。

改进方案建议

理想的解决方案应包含以下特性：

1. 渐进式处理：在批处理中继续处理未达到长度限制的文档
2. 错误隔离：自动识别并记录问题文档，不影响其他文档处理
3. 智能分割：对超长文档尝试自动分割为符合长度限制的块
4. 详细报告：提供清晰的错误报告，帮助用户定位问题文档

实现上可以参考Haystack已有PR#8526中对类似问题的处理方式，但需要针对Azure服务的特点进行适配。核心改进点应包括：

• 在_embed_batch方法中添加错误处理wrapper
• 实现文档长度的预检查机制
• 添加自动分割长文档的选项
• 完善错误报告和日志记录

实际影响评估

这一改进将显著提升Haystack在以下场景的实用性：

1. 大规模文档处理：用户不再需要预先筛选文档长度
2. 自动化流水线：减少因个别文档导致的整个流程中断
3. 混合内容库：能同时处理短文本和长文档的不同部分

最佳实践建议

在官方修复发布前，用户可以采取以下临时措施：

1. 预处理阶段过滤超过7500token的文档(保留安全边际)
2. 实现自定义wrapper组件处理错误
3. 对长文档手动分割后再送入嵌入流程

这一改进将使得Haystack框架在处理真实世界文档时更加健壮和实用，特别是对那些包含各种长度内容的复杂文档集合。