解决ERROR: expected 1536 dimensions, not 768 Call getNextException to see other errors in the batch.

原创于 2025-04-12 09:20:48 发布 · 710 阅读

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#postgresql

这个问题主要是因为你使用的模型默认维度是 768，将表的属性改成 768就好了

ALTER TABLE vector_store
    ALTER COLUMN embedding TYPE vector(768);

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错误记录-Call getNextException

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09-12

5303

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关于高斯数据库的一些问题记录：出现：UnableToExecuteStatementException: Batch entry was aborted. Call getNextException to see the cause 问题是被捕获的是aUnableToExecuteStatementException而不是原始的异常BatchUpdateException，因此我无法致电getNextException查看原因。此外，我可以直接在数据库中运行SQL命令。总结：这类问题在网上的说法千篇一律

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psycopg2.errors.DataException: expected 768 dimensions, not 1024

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<think>嗯，用户遇到了psycopg2.errors.DataException，错误信息是“expected 768 dimensions, not 1024”。我需要先分析这个错误的原因。看起来和PostgreSQL相关，可能是在使用向量或者数组类型时维度不匹配。比如，用户可能在使用pgvector扩展存储嵌入向量，比如768维的模型像BERT，但实际传入了1024维的向量，比如像SOME模型生成的。接下来，我需要考虑可能的场景。用户可能在处理机器学习或NLP任务，将生成的向量存入数据库。检查数据库表结构，对应的字段可能被定义为vector(768)，但用户试图插入1024维的向量，导致维度不匹配。解决方法有几个方向：首先确认数据库表定义，查看字段的维度限制；然后检查应用代码中生成向量的部分，确定维数是否正确。如果确实需要使用1024维，可能需要修改数据库表结构，比如改成vector(1024)。另外，还要考虑是否模型更换导致向量维度变化，而没有同步更新数据库。此外，用户可能需要了解pgvector的使用，比如如何更改列的数据类型，或者是否需要处理现有数据。还可能涉及迁移脚本，修改字段类型时的注意事项，比如数据备份，避免数据丢失。可能还需要检查应用层是否有预处理步骤，比如截断或填充向量，但这可能影响数据完整性，所以最好的做法是保持模型和数据库维度一致。另外，如果用户使用了ORM框架，可能需要检查模型定义是否和数据库同步，是否有迁移文件需要更新。总结来说，这个错误的核心是数据库期望的维度与实际传入的维度不符，解决方法是统一两边的维度设置，无论是调整数据库还是应用代码。</think>这个错误 `psycopg2.errors.DataException: expected 768 dimensions, not 1024` 通常在使用 **PostgreSQL 数据库**时出现，尤其是当涉及**向量或数组类型数据**的维度不匹配时。以下是可能的原因和解决方法： --- ### **问题背景** 1. **向量/数组类型**：你可能在数据库中使用了类似 `vector` 类型的字段（例如通过 `pgvector` 扩展），用于存储机器学习模型生成的嵌入向量（embeddings）。 2. **维度定义**：数据库表的某个字段被定义为固定维度（如 `vector(768)`），但你尝试插入的向量实际维度是 1024，与定义不符。 --- ### **常见场景** - **模型更换**：例如，原本使用 **BERT 模型**（输出 768 维向量），后来改用 **SOME 模型**（输出 1024 维向量），但未更新数据库表结构。 - **数据库表定义错误**：建表时字段的维度设置错误（如误将 `vector(768)` 写为 `vector(1024)`，或未同步代码和数据库的修改）。 --- ### **解决方法** 1. **检查数据库表定义** 确认目标字段的维度是否与插入数据的维度一致： ```sql -- 查看字段定义（例如使用 pgvector 扩展） \d your_table_name -- 示例输出可能为： -- embeddings vector(768) ``` 2. **修改表结构** 如果实际需要存储 1024 维向量，需修改字段定义： ```sql ALTER TABLE your_table_name ALTER COLUMN embeddings TYPE vector(1024); ``` 3. **检查代码中的模型输出** 确保生成向量的代码（如 Python 中的模型推理）输出的维度与数据库一致： ```python # 示例：检查嵌入向量维度 embedding = model.encode(text) print(len(embedding)) # 应输出 768 或 1024，需与数据库匹配 ``` 4. **同步模型与数据库** - 如果模型输出维度为 1024，则数据库字段需为 `vector(1024)`。 - 如果必须使用 768 维，需更换模型或对输出做降维处理（如 PCA）。 --- ### **扩展说明** - **pgvector 扩展**：若使用 PostgreSQL 的 `pgvector` 扩展存储向量，其字段类型为 `vector(n)`，其中 `n` 是维度。插入数据时必须严格匹配。 - **ORM 映射问题**：如果使用 SQLAlchemy 等 ORM 工具，需检查模型类与数据库表的映射是否一致。 --- ### **总结** 此错误的核心是 **数据库字段定义的维度** 与 **实际插入数据的维度** 不一致。解决方案是统一两者的维度，通常通过修改表结构或调整模型输出实现。