ORPC项目v1.5.1版本发布:增强OpenAPI规范支持
ORPC是一个基于TypeScript的RPC框架,它通过Zod模式验证和OpenAPI规范支持,为开发者提供了类型安全的API开发体验。最新发布的v1.5.1版本主要增强了OpenAPI规范的支持能力,特别是引入了通用模式(Common Schemas)功能,使API文档更加规范和可重用。
通用模式(Common Schemas)功能详解
在API开发中,我们经常会遇到需要在多个接口中复用相同数据结构的情况。v1.5.1版本新增的通用模式功能允许开发者在OpenAPI规范中定义可重用的模式组件,这些组件可以在整个API规范中被引用。
基本用法
开发者现在可以通过commonSchemas选项来定义可重用的模式。每个模式可以指定不同的策略(strategy),目前支持三种方式:
- 默认策略:同时用于输入和输出
 - 输入策略(input):仅用于请求体
 - 输出策略(output):仅用于响应体
 
const UserSchema = z.object({
  id: z.string(),
  name: z.string(),
  email: z.string().email(),
})
const spec = await generator.generate(router, {
  commonSchemas: {
    User: {
      schema: UserSchema,
    },
    InputPet: {
      strategy: 'input',
      schema: PetSchema,
    },
    OutputPet: {
      strategy: 'output',
      schema: PetSchema,
    },
  },
})
技术实现细节
在底层实现上,ORPC会将这些通用模式转换为OpenAPI规范的components.schemas部分。这种设计有以下几个优势:
- 减少重复定义:相同的模式只需定义一次,多处引用
 - 提高可维护性:修改模式定义时只需改动一处
 - 增强文档可读性:生成的OpenAPI文档更加清晰规范
 
对于使用了Zod转换(transform)和管道(pipe)操作的模式,ORPC也能正确处理。例如在PetSchema中,将字符串ID转换为数字类型的处理会被正确地反映在生成的OpenAPI规范中。
其他改进
性能优化
v1.5.1版本还对服务器端的encodeHibernationRPCEvent函数进行了优化,提高了事件编码的效率。这对于高并发场景下的性能表现有积极影响。
Bug修复
修复了一个关于响应头处理的问题:当headers对象为可选时,OpenAPI生成器现在会正确地将响应头标记为可选,而不是强制要求。这使得API规范更加准确地反映了实际的接口行为。
总结
ORPC v1.5.1版本通过引入通用模式功能,进一步提升了API开发的类型安全性和文档规范性。这些改进使得开发者能够更高效地构建和维护高质量的API服务,特别是在需要严格遵循OpenAPI规范的场景下。性能优化和bug修复也提升了框架的稳定性和可靠性,为生产环境使用提供了更好的保障。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00