Higress项目中AI-Search插件搜索重写失败的排查与解决

问题背景

在Higress项目中，用户在使用AI-Search插件时遇到了搜索重写失败的问题，系统返回了400状态码。这类问题在使用AI功能增强搜索体验的场景中较为常见，特别是在与大型语言模型(LLM)集成时。

错误现象

用户反馈的主要错误现象是：

1. 网关日志显示搜索重写失败，HTTP状态码为400
2. 从截图可见，系统提示"rewrite failed, status: 400"
3. 配置检查显示AI-Search插件的基本参数设置似乎正确

问题分析

根据协作者的回复和问题的发展，我们可以分析出几个关键点：

1. 400状态码的含义：HTTP 400错误通常表示客户端请求有问题，可能是请求参数不正确、格式错误或缺少必要信息。

2. LLM集成问题：错误发生在llm rewrite阶段，表明问题出在与语言模型的交互环节。

3. 配置敏感性：用户反馈当切换为deepseek的配置后问题解决，这说明：

   • 原OpenAI配置可能存在参数错误
   • 网络连接问题可能导致API调用失败
   • 不同LLM提供商对请求格式可能有不同要求

解决方案

针对这类问题，可以采取以下排查步骤：

1. 日志级别调整：如协作者建议，可以通过命令提升日志级别获取更详细信息：

   curl localhost:15000/logging?wasm=debug -X POST
   

   这能帮助查看后端返回的具体错误信息。

2. 配置验证：

   • 检查API密钥是否正确
   • 确认端点URL是否有效
   • 验证请求参数是否符合API要求

3. 网络检查：

   • 测试到AI服务提供商的网络连通性
   • 检查是否有防火墙或代理设置阻碍了请求

4. 备选方案：如用户所做，尝试使用不同的LLM提供商配置，这可以快速验证是否是特定提供商的问题。

最佳实践建议

1. 配置管理：为不同环境(开发、测试、生产)维护独立的配置，避免配置错误。

2. 错误处理：在插件中实现完善的错误处理机制，提供更有意义的错误信息。

3. 连接测试：在应用启动时进行连接测试，提前发现配置或网络问题。

4. 版本兼容性：注意AI服务API的版本变化，及时更新插件以适应API变更。

总结

AI功能集成是现代网关系统的重要能力，但也带来了新的复杂性。Higress项目通过插件化设计提供了灵活的AI集成方案。当遇到类似搜索重写失败的问题时，开发者应从配置、网络和API兼容性三个维度进行系统排查。通过合理的日志记录和错误处理设计，可以显著提高这类问题的诊断效率。

对于希望深度集成AI能力的团队，建议建立完善的配置验证流程和监控机制，确保AI服务的稳定性和可靠性。同时，保持对AI服务提供商API变更的关注，及时调整集成方案，是长期稳定运行的关键。