Rocket.Chat 7.3.0版本发布:增强实时通讯与权限管理
2025-05-31 18:46:05作者:幸俭卉
项目简介
Rocket.Chat是一款开源的团队协作和即时通讯平台,提供聊天、视频会议、文件共享等功能。作为企业级解决方案,它支持自托管部署,具有高度可定制性和安全性。7.3.0版本在VOIP功能、权限管理和用户体验方面进行了多项改进。
核心功能增强
1. 改进的VOIP通话数据统计
新版本在统计收集器中增加了VOIP通话数据的收集功能,为7.0版本引入的VOIP功能提供更完善的支持。这一改进使管理员能够更准确地监控和分析语音通话使用情况,为企业通讯质量评估提供了数据基础。
2. 精确的月度活跃联系人计算
系统现在使用Contact实体来计算月度活跃联系人(MAC),取代了之前的计算方法。这种改进显著提高了统计数据的准确性,使企业能够更可靠地评估平台使用情况和用户参与度。
3. 增强的权限管理
7.3.0版本在权限管理方面有多项改进:
- 管理员现在可以为访客用户分配mobile-upload-file权限,扩展了移动端文件上传功能的适用范围
- 权限搜索功能现在支持通过ID和标签进行搜索,提高了管理效率
- 系统设置修改现在会被记录并保留一年,增强了审计能力
用户体验优化
1. 房间成员角色可视化
房间成员面板现在会显示用户角色,使团队成员能够快速识别不同成员的角色和权限。此外,系统还会按角色对成员进行分组显示,进一步提高了界面的清晰度和易用性。
2. Livechat功能改进
针对客服场景的Livechat功能有多项优化:
- 注册流程现在会限制部门选择,只显示允许转发的部门
- 新增的departmentsAllowedToForward属性使管理员能更好地控制部门转发权限
- 客服和管理员现在可以通过forceClose参数强制关闭处于异常状态的Omnichannel房间
技术架构升级
1. 运行环境更新
7.3.0版本对底层技术栈进行了重要升级:
- Meteor框架升级至3.1版本
- Node.js更新至22.11.0版本
- 支持MongoDB 5.0、6.0和7.0版本
- Apps-Engine更新至1.48.2版本
这些升级带来了性能提升和安全性改进,同时确保了对最新数据库版本的支持。
2. 应用引擎稳定性增强
修复了应用引擎在某些情况下无法重新建立与子进程通信的问题,提高了系统整体的稳定性和可靠性。同时解决了应用卸载时可能出现的错误问题。
问题修复与性能优化
7.3.0版本修复了多个影响用户体验的问题:
- 修复了iOS浏览器中附件发送功能失效的问题
- 解决了房间滚动位置和历史记录加载异常的问题
- 修正了Livechat报告中的日期范围显示错误
- 修复了SAML登录通过邀请链接重定向错误的问题
- 解决了工具栏图标显示异常和应用动作按钮失效的问题
总结
Rocket.Chat 7.3.0版本在功能、性能和用户体验方面都有显著提升,特别是对VOIP支持、权限管理和Livechat功能的改进,使其更适合企业级通讯需求。技术栈的更新确保了平台的长期可维护性,而众多问题的修复则提高了系统的稳定性和可靠性。这些改进使Rocket.Chat继续保持在开源协作平台领域的领先地位。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
666
153
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
659
300
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
650
仓颉编程语言开发者文档。
59
819