AI Server 1.26.10.0
Новый функционал
- Добавлена подсветка подозрительных мест распознавания и неуверенных символов в блоке результата. Для управления чувствительностью добавлен параметр Чувствительность OCR-сигналера (low / mid / high).
- Добавлен новый тип проекта Классификатор (семантический) — встроенный проект с предобученной моделью, которая классифицирует документы по текстовому содержанию, а не по визуальному оформлению.
- Добавлена возможность вручную указать файл
mapping.jsonдля дообученной модели. Это нужно, если модель обучена в одном окружении, а используется в другом, где нет автоматически сформированного файла соответствия классов. - Добавлен параметр Температура в настройки распознавания текста Умного OCR для внутренней LLM (ViT-механизм).
- Добавлен отчёт о работе агента: история запусков конвейера с входными и выходными данными каждого компонента.
- Добавлены Чаты в проект Агентских систем.
- Реализовано добавление базовых моделей из Hugging Face и Ollama. Модель также можно самостоятельно загрузить на Целевую машину, указав идентификатор файла.
- Реализован инструмент очистки базовых моделей из хранилища Целевых машин и Центра управления.
- Реализован инструмент расширенного управления Целевыми машинами (Сведения, Процессы, Контейнеры, Пути, Модели, Настройки, Тенанты). Настройки агента теперь можно менять из интерфейса.
- Добавлен инструмент очистки очереди запросов.
- Добавлены тестовые файлы на странице Тестирование Умного OCR: результат можно сохранить как эталон, прогнать все файлы и посмотреть расхождения с эталоном. На той же странице отображаются метрики распознавания: CRA, Word Accuracy, Exact Match и расстояние Левенштейна.
- Добавлены модели
base-LLM-12-35b-safetensors-4bit(vLLM),base-LLM-14-27b-safetensors-4bit(vLLM) иbase-LLM-14-27b-gguf-q4_k_m(Ollama). - Добавлен раздел Внешний S3: подключение к S3-хранилищу заказчика и правила сохранения файлов запросов и документов пакетной обработки с проверкой подключения и доступа.
Улучшения
- Уточнено условие показа предупреждения при остановке используемой LLM-конфигурации.
- Сделан полностью кликабельным виджет ресурсов машины (не только стрелка разворачивания).
- Добавлены чекбоксы Поддержка изображений и Поддержка размышления в настройках внешнего LLM-провайдера для NLP-конфигурации.
- Расширены логи Агентских систем: добавлена трассировка агентов и подробная информация по запросам.
- Добавлены компоненты Агентских систем: Excel Query Tool (поиск строк в книге Excel) и Run Extension (запуск модулей расширения).
- Реализована автоматическая подстановка логина пользователя и IP-адреса оркестратора в компоненте старта конвейера.
- Расширены логи LLM в интерфейсе.
- Улучшено определение границ между соседними полями. Печать поверх подписи теперь распознаётся как два отдельных объекта.
- Улучшена обработка таблиц: поле внутри таблицы обрабатывается как отдельная зона, а пустая колонка больше не выпадает из результата.
- Добавлена диагностика маршрута навыка на странице Тестирование: система сообщает, если навык не найден в проекте, ключ задвоен или NLP-сервер не запущен.
- Улучшена страница Использование: карточки конфигураций появляются по мере загрузки, а логи процессов обновляются в реальном времени.
- Добавлено отображение стадий запуска IDP-сервера в авторазметке.
- Добавлена вкладка Использование в NLP-проект: выбор LLM, закрепление модели, состояние сервиса и очистка очереди запросов. Вкладка Модели убрана.
- Улучшена страница Тестирование: флаги сохраняются между сеансами, длина ответа по умолчанию составляет 512, изображения показываются сразу, добавлен таймер ожидания.
- Реализовано применение новой модели при смене LLM без перезапуска NLP-сервера и Умного OCR.
- Добавлен возврат углов поворота страниц в ответе NLP-сервера. Параметр выравнивания теперь можно передать в запросе.
- Уточнён расчёт стоимости изображений в токенах: стоимость больше не завышается до минимального значения.
- Реализована повторная загрузка модели при расхождении хэшей. При удалении шаблона кэш модели теперь очищается на Целевых машинах.
- Добавлен поиск RAG по любому тегу из списка.
- Реализовано применение настроек поиска HNSW в RAG к каждому запросу: фильтрованный поиск больше не возвращает пустую выдачу.
- Добавлено сообщение о недоступности базы данных в проверку состояния сервиса RAG.
Исправления
- Исправлена отмена запуска процессов: она выполняется быстрее и надёжнее.
- Исправлена отмена запросов: отмена документа останавливает обработку между стадиями и во время распознавания полей.
- Исправлена ошибка, из-за которой не отображались логи в компоненте RAG.
- Убран из настроек NLP-конфигурации параметр размера контекстного окна.
- Исправлена ошибка, из-за которой долгая обработка запроса в Умном OCR или NLP могла завершиться без явной ошибки: документ отмечался как успешно обработанный, хотя фактически обработка была прервана по таймауту.
- Исправлена ошибка, из-за которой в Умном OCR нельзя было добавить в датасет изображение в формате PDF.
- Актуализирован список параметров конфигурации для Умного OCR.
- Исправлен перевод узлов Конструктора: подписи и описания узлов переводятся вместе с интерфейсом, а язык Конструктора совпадает с языком AI Server.
- Добавлены английские переводы сообщений сервера.
- Исправлена нумерация имён навыков NLP.
- Исправлено зависание формы тестирования при ошибке обработки фрагмента ответа NLP.
- Исправлена ошибка, из-за которой пустой ключ в схеме JSON-ответа отменял запрос NLP.
- Исправлены обработка ошибок в авторазметке и дублирование полей.
- Исправлен цвет фона при повороте изображения: фон заполняется белым, а не чёрным.
- Исправлены ошибка при недействительном токене чата и потеря сессий при навигации в Конструкторе агентских систем.
- Исправлена ошибка, из-за которой после удаления модели или проекта в хранилище оставались файлы. Также исправлены ошибки удаления проекта после дообучения.
Инструкция по обновлению AI Server
Last updated on