問題を診断できませんでした。
AMBIGUOUS_LOG_DESTINATION
AI_DIAGNOSE は、ログの保存先 <logDestination> のどのディレクトリに Spark イベントログが含まれているかを特定できませんでした。候補となるサブディレクトリが複数見つかりましたが、そのいずれにも「service=eventlog」というディレクトリが直接含まれていませんでした。 ログの保存先パスを正確に指定してください (「service=eventlog/」が直接含まれているディレクトリ)。
可用性チェックに失敗しました
AI_DIAGNOSE LLM を呼び出す前に、モデルの可用性を確認できませんでした。 <errorMessage>
CLUSTER_LAUNCH_FAILED
ジョブ実行 <runId> は標準的なクラスター構成ですが、クラスターは起動されませんでした (クラスターが割り当てられていませんでした)。 これは通常、クラスターの作成中に発生するアクセス許可エラーやクオータの問題が原因です。
同時実行タスクはサポートされていません
ジョブ実行 <runId>で複数のcluster_idsが見つかりました。
AI_DIAGNOSE では、ログが分離されていないため、同時実行タスクの実行はサポートされません。
CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED
コンテキスト ウィンドウを超えました: 推定 <estimatedTokens> トークンが <thresholdTokens>の最大許可トークンを超えています。
エンドポイントが設定されていません
AI_DIAGNOSE エンドポイントが構成されていません。 spark.databricks.sql.aiDiagnose.endpointName を設定するか、プロシージャにmodel_endpointを渡します。
HTTP_REQUEST_FAILED
リモート HTTP 要求が失敗しました。 <errorMessage>
内部エラーです(_E)
内部エラーが発生しました。 <errorMessage>
INVALID_ARGUMENT
AI_DIAGNOSE に対する引数が無効です: <errorMessage>
INVALID_RUN_ID
無効な実行 ID <runId>: 関連付けられているクラスターを解決できません。 実行 ID が正しいこと、および実行 ID を表示するアクセス許可があることを確認してください。
LLM_AUTH_FAILED
LLM エンドポイント <endpointName> HTTP <httpStatusCode>: <errorMessage>を使用して要求を拒否しました。 呼び出し元 ID がエンドポイントにアクセスできるかどうかを確認します。
LLM_ENDPOINT_NOT_FOUND
LLM エンドポイント <endpointName> が見つかりませんでした (HTTP <httpStatusCode>): <errorMessage>。 このワークスペースではモデルを使用できない場合があります。
LLM_NETWORK_TIMEOUT
LLM エンドポイント <endpointName> 要求がタイムアウトしました: <errorMessage>。 エンドポイントが遅いか、プロンプトが大きすぎる可能性があります。
LLM_NETWORK_UNREACHABLE
LLM エンドポイント <endpointName>に到達できません: <errorMessage>。 ワークスペース ネットワークの構成を確認します。
LLM_NOT_APPROVED
LLM エンドポイント <endpointName> は、このワークスペースでは承認されていません: <errorMessage>。 このワークスペースの管理者に対して承認されたモデルを使用します。
LLM_RATE_LIMITED
LLM エンドポイント <endpointName> 要求のレート制限 (HTTP <httpStatusCode>): <errorMessage>。 後で再試行してください。
LLM_SERVER_ERROR
LLM エンドポイント <endpointName> サーバー エラー (HTTP <httpStatusCode>): <errorMessage>が返されました。
LOG_READ_FAILED
AI_DIAGNOSE は Spark ロのグを読み取れませんでした。 基になるエラー: <underlyingErrorMessage>
不正な応答
LLM エンドポイントから返された応答の形式が正しくありません。 <errorMessage>
イベントログ欠落
Spark イベント ログは、ログの送信先 <logDestination>からは使用できません。
AI_DIAGNOSE では、Spark の実行を分析するために読み取り可能なイベント ログが必要です。 基になるエラー: <underlyingError>
MISSING_INPUT_PROMPT
'prompt' パラメーターが必要です。 ジョブの実行からの正確なエラー メッセージやスタック トレースなど、問題の説明を含むprompt => '[description]'にAI_DIAGNOSEを渡します。
NO_AVAILABLE_MODELS
このワークスペースで使用できる推奨モデルはありません。 推奨: <preferred>。 使用可能: <available>。
PIPELINE_TASK_NOT_SUPPORTED
ジョブ <runId> には、パイプライン タスク (Lakeflow/Lakeflow 上の Spark 宣言型パイプライン) が含まれています。
AI_DIAGNOSE は、標準的な Spark クラスターを使用していないため、パイプライン タスクの診断には対応していません。
サーバーレスはサポートされていません
ジョブ実行 <runId>のサーバーレス コンピューティングが検出されました。
AI_DIAGNOSE では、サーバーレス ジョブの実行の診断はサポートされていません。
SPARK_EVENTS_CONNECTION_FAILED
AI_DIAGNOSE AI診断サービスからSpark クエリ イベントを読み取れませんでした。 それでも問題が解決しない場合は、Azure Databricks サポートにお問い合わせください。 詳細: <cause>
SPARK_EVENTS_CREDENTIALS_UNAVAILABLE
AI_DIAGNOSE は、AI Diagnose サービスから Spark クエリイベントを読み取る資格情報を取得できませんでした。 それでも問題が解決しない場合は、Azure Databricks サポートにお問い合わせください。
SPARK_EVENTS_MISSING_WORKSPACE
ワークスペース ID が存在しないか、無効であるため、AI_DIAGNOSE は Spark クエリ イベントを読み取ることができませんでした。 それでも問題が解決しない場合は、Azure Databricks サポートにお問い合わせください。
SPARK_EVENTS_OUT_OF_BOUND_PREDICATE
AI_DIAGNOSE Spark Query Events をスキャンできません: 列 <column> に対する述語が診断対象のジョブ実行に固定されていません（許可: <allowed>、実際: <got>）。
SPARK_EVENTS_SERVICE_UNAVAILABLE
AI 診断サービスの URL が利用できないため、AI_DIAGNOSE は Spark のクエリ イベントを読み取ることができませんでした。 それでも問題が解決しない場合は、Azure Databricks サポートにお問い合わせください。
SPARK_EVENTS_UNEXPECTED_WORKSPACE_SCOPE
AI_DIAGNOSE サービスが予期しないワークスペーススコープを返したため、Spark Query Eventsの読み込みを停止しました。 それでも問題が解決しない場合は、Azure Databricks サポートにお問い合わせください。
SQL_TASK_NOT_SUPPORTED
ジョブ実行 <runId> には、SQL ウェアハウス上で実行される SQL タスク (SQL アラート、SQL クエリ、または SQL ダッシュボード) が含まれています。
AI_DIAGNOSE ログ配信付きのSparkクラスターが必要で、SQLウェアハウスタスクはサポートしません。
TOOL_CALL_TIMEOUT
ツールが <timeoutSeconds> 秒後にタイムアウトしました。
UNSUPPORTED_JOB_STATE
ジョブの状態はサポートされていません: <errorMessage>
UNSUPPORTED_RESPONSES_MODEL
AI_DIAGNOSE は、Responses API ツールのラウンドにおいて Anthropic のモデル <model> を解決しましたが、この機能はまだサポートされていません。Responses パスにおける Anthropic モデルのプロンプト キャッシュの動作については、現在も検証中です。 Anthropic 以外モデルを選択するか、「チャットの補完」パスで実行してください。