OpenDAL项目中ChainSafe服务根路径列表操作问题分析
在OpenDAL项目的ChainSafe服务实现中发现了一个关于根路径列表操作的Bug。当用户将服务根路径(root)设置为"/"时,执行列表(list)操作会返回400错误,而读写操作却能正常工作。
问题现象
开发者在使用OpenDAL的ChainSafe服务时发现,如果将服务配置的根路径设置为"/",在执行列表操作时会收到ChainSafe返回的400错误,错误信息为"invalid request params"。然而,同样的配置下,读写操作却能正常执行。
技术分析
经过深入分析,发现问题出在路径构建环节。OpenDAL在构建绝对路径时使用了build_abs_path函数,当root和path都设置为"/"时,该函数会返回空字符串""。这个空字符串随后被用于构建ChainSafe API请求,导致了无效的请求参数错误。
ChainSafe的API文档明确说明,当请求根路径"/"时应该返回根目录下的内容。直接调用ChainSafe的List objects API端点,设置path为"/"确实能返回预期的结果。
解决方案
修复方案需要调整路径构建逻辑,确保当root和path都为"/"时,构建出的绝对路径仍然是"/",而不是空字符串。这需要对build_abs_path函数进行修改,使其能够正确处理根路径的特殊情况。
影响范围
该问题仅影响ChainSafe服务的列表操作,且仅在根路径设置为"/"时出现。对于设置了具体子目录作为根路径的情况,或者执行读写操作时,服务都能正常工作。
修复验证
为了验证修复效果,可以编写测试用例,确保build_abs_path函数在root和path都为"/"时返回正确的"/"值。同时需要测试修改后的列表操作在根路径下能否正常返回预期结果。
这个问题的修复将提升OpenDAL与ChainSafe存储服务的兼容性,确保用户能够像预期一样访问存储服务的根目录内容。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00