metadata丢失处理2

backend/app/services/rag/vector_engine.py

@@ -417,12 +417,22 @@ class VectorEngine:
 
         # 3. 贪婪召回：先向数据库狮子大开口，要前 20 名（扩大基础池）
         where_clause = filters if filters else None
+        print(f"🔎 DEBUG [云端]: 正在执行查询，Where 条件: {where_clause}")
         results = self.collection.query(
             query_embeddings=[query_embedding],
             n_results=max_k,
             where=where_clause,
             include=['metadatas', 'documents', 'distances']
         )
+        # 核心调试打印：看看原始返回到底长什么样
+        if results['metadatas']:
+            print(f"🧬 DEBUG [云端]: 原始元数据第一条: {results['metadatas'][0][0] if results['metadatas'][0] else '列表为空'}")
+        else:
+            print("❌ DEBUG [云端]: results['metadatas'] 键不存在或为 None")
+
+        if not results['ids'][0]:
+            return []
+
 
         if not results['ids'][0]:
             return []

chroma_db/chroma.sqlite3

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:b272575da5665d4826b9291e25de326e669c8f8e5e18f581bff1e28c57d59ad1
+oid sha256:1f5695c3c7a93aa5d4eda2e47f45ee7f8ecee8e35e479628f5defebd263d8fb4
 size 13946880