Google Cloud Dialogflow v2.39.0 版本发布:新增电话功能支持与REST拦截器
Google Cloud Dialogflow是谷歌云平台提供的一款强大的对话式人工智能服务,它使开发者能够构建自然且丰富的对话体验。近日,该项目发布了v2.39.0版本,为开发者带来了多项重要更新,特别是在电话集成和REST API增强方面。
电话功能集成增强
本次更新最引人注目的是新增了对电话功能的支持。Dialogflow现在提供了PhoneNumbers API,这是一个专门用于处理电话相关操作的接口。通过这个API,开发者可以更轻松地管理对话式AI与电话系统的集成。
同时新增的还有TelephonyConnectInfo功能,它能够提供与电话呼叫相关的会话信息。这意味着开发者现在可以获取更多关于电话对话的上下文数据,从而为用户提供更加个性化的电话交互体验。例如,可以获取来电号码、呼叫时间等关键信息,用于优化对话流程或进行数据分析。
REST API功能增强
在API架构方面,v2.39.0版本引入了REST拦截器支持。这一功能允许开发者在处理REST请求时插入自定义逻辑,特别是在读取元数据方面。拦截器模式为开发者提供了更大的灵活性,可以在请求处理的生命周期中添加各种横切关注点,如日志记录、认证授权、性能监控等。
另一个重要的架构改进是支持从服务YAML文件中选择性读取GAPIC生成方法。GAPIC(Google API Client)是谷歌的API客户端生成工具,这一改进使得开发者可以更精细地控制哪些API方法需要生成客户端代码,有助于减少不必要的代码体积和提高编译效率。
技术影响与应用场景
这些新功能为Dialogflow在电话客服场景中的应用开辟了新的可能性。企业现在可以更容易地将Dialogflow集成到现有的电话系统中,构建智能语音应答(IVR)系统或智能客服系统。电话相关的上下文信息获取能力也让对话设计可以更加智能和个性化。
REST拦截器的引入则提升了大型企业级应用的开发体验,使得在分布式系统中实现统一的请求处理逻辑变得更加简单。同时,选择性GAPIC生成的支持对于微服务架构特别有价值,可以帮助团队保持服务客户端的精简和高效。
这个版本的发布进一步巩固了Dialogflow作为企业级对话式AI平台的地位,特别是在需要与电话系统集成的传统企业数字化转型场景中,提供了更加完善的解决方案。开发者现在可以基于这些新功能,构建更加强大和灵活的对话应用。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00