erxes项目2.9.0版本发布:业务管理系统功能全面升级
erxes作为一个开源的企业级业务管理系统,在2.9.0版本中带来了多项重要功能更新和优化,主要集中在客户关系管理、内容管理系统和物业管理系统等核心模块的增强。本次更新不仅完善了现有功能,还引入了多项实用新特性,为企业的数字化转型提供了更强大的工具支持。
核心功能更新
电话组件验证增强
在客户沟通模块中,2.9.0版本对电话组件进行了重要改进,新增了电话号码和电子邮件的验证功能。这一改进使得系统能够自动识别并验证客户提供的联系方式的有效性,大大减少了因联系方式错误导致的沟通障碍。开发团队特别注重了验证逻辑的准确性,确保既能有效过滤无效信息,又不会对正常的业务沟通造成干扰。
内容管理系统自定义字段扩展
内容管理系统(CMS)在此次更新中获得了显著的灵活性提升。开发团队实现了针对CMS分类和页面的自定义字段组功能,允许管理员根据业务需求灵活定义各种字段组合。这一特性特别适合需要管理多样化内容的企业,如新闻门户、电商平台等,可以针对不同类型的内容设置专属字段模板,大大提升了内容管理的效率和规范性。
物业管理系统(PMS)改进
2.9.0版本对物业管理系统进行了多项实质性改进:
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入住/退房流程优化:新增了完整的入住和退房管理功能,包括状态跟踪、时间记录等,使物业管理人员能够更高效地管理房间使用情况。
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房间分页功能:解决了之前版本中房间列表加载缓慢的问题,通过实现分页机制显著提升了大数据量情况下的系统响应速度。
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权限控制增强:完善了房间变更操作的权限管理,确保只有授权人员才能执行关键操作,提高了系统的安全性。
业务管理模块改进
在业务管理方面,2.9.0版本带来了多项实用改进:
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会计功能增强:对会计模块进行了全面优化,提升了财务数据处理的准确性和效率。
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销售界面改进:销售模块的用户界面得到优化,操作流程更加直观,降低了新用户的学习成本。
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金融服务扩展:新增了金融研究插件,为金融机构用户提供了更专业的金融服务管理工具。
技术优化与问题修复
除了功能更新外,2.9.0版本还包含多项技术优化和问题修复:
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双向音频改进:优化了多操作员环境下的双向音频通信质量,提升了客户服务的沟通体验。
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产品导入修复:解决了产品单价作为字符串导入时可能出现的问题,确保了数据导入的准确性。
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图表视图稳定性:修复了卡片图表视图中可能出现的空指针异常,提升了系统的稳定性。
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排序功能完善:在旅游、行程和旅游组等模块中优化了排序功能,使用户能够更灵活地组织数据。
erxes 2.9.0版本的这些更新充分体现了开发团队对用户体验和系统稳定性的重视,同时也展示了项目在满足企业多样化业务需求方面的持续进步。这些改进将帮助各类企业更高效地管理客户关系、内容和物业等核心业务,推动数字化转型进程。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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