Erxes 2.12.0版本发布:客户端门户与通知系统优化
项目简介
Erxes是一个开源客户关系管理(CRM)和营销自动化平台,为企业提供全方位的客户互动解决方案。它整合了营销、销售和客户服务功能,帮助企业更高效地管理与客户的关系。
主要功能更新
客户端门户功能增强
本次2.12.0版本对客户端门户(Client Portal)功能进行了多项重要改进:
-
评论通知系统:实现了客户端门户中的评论添加功能,并配套了完整的通知机制。当用户在门户中添加评论时,系统会自动触发通知,确保相关人员能够及时了解最新动态。
-
邮件通知优化:改进了工单分配后的通知机制,现在系统会同时向被分配用户和工单创建者发送邮件通知。这一改进确保了所有相关方都能及时获得工单状态变更信息,提高了团队协作效率。
-
URI生成修复:解决了Apollo客户端URI生成不正确的问题,确保了客户端门户与后端API的稳定连接。开发团队修复了多个与环境变量和子域名相关的URI生成问题,提升了系统的可靠性。
通知系统改进
通知系统在本版本中获得了重要升级:
-
用户ID变量支持:在通知查询中增加了userId变量,使得通知系统能够更精准地针对特定用户进行消息推送。这一改进为后续的个性化通知功能奠定了基础。
-
性能优化:对Facebook帖子获取查询进行了性能增强,显著提升了大数据量下的查询效率,改善了用户体验。
问题修复
本次发布还包含多项重要问题修复:
-
支付系统:修复了9ix支付回调在手动检查发票时的问题,确保了支付流程的可靠性。
-
销售模块:改进了交易详情在主看板中的刷新机制,现在能够正确地在需要时重新获取数据,保证了信息的实时性。
-
库存成本计算:修正了会计模块中库存成本的计算问题,确保了财务数据的准确性。
-
金融模块:修复了金融详情页面的一些显示问题,并优化了下拉菜单的交互体验。
性能优化
2.12.0版本在性能方面也做了多项改进:
-
消息系统:优化了票务和呼叫处理的性能,减少了不必要的资源消耗。
-
Facebook集成:特别针对Facebook帖子获取查询进行了性能调优,在处理大量数据时表现更加出色。
总结
Erxes 2.12.0版本主要聚焦于客户端门户功能的完善和通知系统的优化,同时解决了多个影响用户体验的关键问题。这些改进使得平台在客户互动、团队协作和系统稳定性方面都有了显著提升。对于使用Erxes进行客户关系管理的企业来说,这一版本提供了更可靠、更高效的解决方案。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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