Обновление "Управление IT-отделом 8" релиз 3.1.20.7

Улучшения базы знаний

  • Добавлена кнопка, которая вызывает панель дерева при отображении начального меню на мобильных устройствах. Это позволит изменить пространство, страницу и изменять дерево (при наличии прав на редактирование) на экранах с шириной мобильных устройств.

Новый функционал

  • Добавлен новый метод "time_moments" в API, который позволяет получить временные отметки изменений объекта. Этот метод будет полезен для сравнения изменений объекта между клиентом и сервером.

Оптимизация

  • Оптимизировали процесс запуска базы знаний, чтобы он занимал меньше времени.
  • Также сократили время ожидания при переходе на другую страницу или в другое пространство после простоя базы знаний.
  • Кроме того, ускорили загрузки дополнительных ресурсов для базы знаний, например, шрифтов и модуля подсветки кода в блоке кода.

Исправление ошибок

  • Исправлена высота графического интерфейса подсистемы "Ассистент" для 1С:Предприятие 8.3 (8.3.24) и новее.
  • Исправили отображение форматированного заголовка на странице в базе знаний. Теперь форматированный текст заголовка или его часть не исчезают при просмотре страницы.
  • Исправлена проблема с наложением правой боковой панели (содержания), верхней панели и контента страницы.
  • Теперь графический интерфейс базы знаний не будет выходить за пределы ширины окна просмотра. Даже если вы уменьшите ширину экрана до 320 пикселей, интерфейс будет адаптироваться так, чтобы не появлялась горизонтальная полоса прокрутки.

Обновление устанавливается на любую версию.

Скачать обновления вы можете на нашем сайте предварительно авторизовавшись, используя Ваш логин и пароль, далее зайти в меню "Техподдержка > Личный кабинет" и скачать необходимые обновления.


Продлите обновления
«Управление IT-отделом 8» со скидкой
Не пропустите момент! Для клиентов с активной техподдержкой действует скидка на продление
Продлить со скидкой
Изображение автора статьи

Основатель и директор по развитию Софтонит. Практикующий руководитель разработки. Эксперт в области автоматизации техподдержки

Загрузка...
Поделитесь статьей
Рекомендуем почитать
Статьи Внедрение систем управления знаниями

Внедрение чего-либо нового, всегда лучше начинать с подробного изучения и полного погружения в специфику вопроса. Это справедливо и для системы управления знаниями, использование, которой планируется на предприятии. Поэтому сегодня в данной публикации мы разберем, что из себя представляет база знаний, какие положительные стороны отрываются. А также возможные сложности, с которыми можно столкнуться при внедрении.

Статьи Использование Markdown в Управление IT- отделом 8

В этой статье мы расскажем о синтаксисе Markdown, который сегодня является стандартом для оформления документации и не только.

Статьи Корпоративная база знаний - швейцарский нож для бизнеса компании

В статье расскажем о том, зачем вам организовывать централизованное хранилище документов, какие материалы там хранить и почему вам за это скажут спасибо! Пошаговое руководство по созданию своей базы знаний.

Статьи Как я создал Text Extract API для RAG за 2 дня с помощью AI и Cursor: подробный кейс

Разработка с помощью AI‑инструментов меняет подход к созданию ПО. Я сам убедился в этом на практике: всего за два дня мне удалось создать Text Extract API для RAG, используя Claude 4.0, Gemini Pro 2.5 и IDE Cursor. Этот эксперимент показал, что нейросети — уже не просто хайп, а мощный ассистент, способный значительно ускорить процесс разработки.

Наша команда занимается созданием ПО для IT‑специалистов — программу «Управление IT‑отделом 8». В ней есть блок для работы с заявками от клиентов и обширная база знаний. Возникла идея: интегрировать нейросети для автоматической обработки тикетов. Кейс прост:

Прилетает тикет от клиента > Нейросеть смотрит в базу знаний и готовит ответ > IT‑специалист либо использует ответ нейросети, либо нейросеть отвечает автоматически.

Для реализации такого функционала необходимо обучить AI‑модель на нашей базе знаний, а это требует качественного извлечения текста из различных документов. Эта статья посвящена первому этапу этого процесса — созданию API для извлечения текстовых данных из файлов любых форматов, что критически важно для эффективной работы с Retrieval‑Augmented Generation (RAG).

Для тех, кто хочет сразу увидеть результат, вот ссылка на GitHub.

0 / 0