Версия 2.5.4#

Вышел новый релиз Sherpa AI Server: Версия 2.5.4.

Дата Релиза: 22.10.2026.

1. Перед обновлением#

2. Главная страница: быстрый доступ к Чатам и Ассистентам#

После входа появилась Главная страница с переходами в доступные разделы, последними Чатами, сводкой по Ассистентам и папкам промптов. Теперь можно открыть недавний Чат или выбрать Ассистента прямо с Главной страницы, чтобы продолжить начатую работу. Новым Пользователям показывается краткая справка. Для повторного просмотра служит кнопка "Как начать работу". Карточки и действия учитывают права Роли и выбранные Папки объектов.

В боковом меню снято ограничение в пять закрепленных Ассистентов. Через действия "Переместить выше" и "Переместить ниже" теперь можно расположить нужных Ассистентов в удобном порядке. Этот порядок сохраняется и на Главной странице, поэтому часто используемые Ассистенты остаются в привычных местах. Администратор может настроить карточки Главной страницы через файл внешнего вида клиента branding.json и подобрать состав Главной страницы для своей установки.

Порядок работы и условия доступа приведены в инструкции по Главной странице.

3. Расход Моделей и вызовы инструментов#

На Главной странице появилась статистика обращений к Моделям в Чатах и агентных сценариях. Теперь можно выбрать период и посмотреть собственный расход. При наличии доступа к статистике Аккаунта доступна разбивка по инициаторам. Отдельно показаны частые инструменты. Так можно увидеть, на чьи обращения приходится расход и какие инструменты вызываются чаще.

Для старых обращений и операций вне этих сценариев полный пересчет расхода не выполняется. Интерфейс отмечает неполные данные, чтобы их можно было отличить от подтвержденного итога за выбранный период.

4. Обработка Word и крупных PDF#

На экране Документы и во вложениях Чата добавлена индексация файлов Word 97–2003 с расширением .doc. Теперь загруженный документ старого формата можно обработать без предварительного сохранения в другом формате. Если файл не поддерживается или не удалось его преобразовать, показываются разные причины отказа. Это помогает понять, что требуется исправить перед повторной обработкой.

При распознавании PDF крупные страницы и изображения теперь автоматически уменьшаются с сохранением пропорций. Такие файлы проходят подготовку к распознаванию без ручного уменьшения страниц. Если после уменьшения лимит все равно превышен, отображается отдельная ошибка.

В таблице на экране Документы колонку "Расширение" теперь можно сузить до стандартной минимальной ширины. Это освобождает место для остальных колонок при просмотре списка файлов. Правила работы приведены в инструкции по Документам и инструкции по смене Модели индексации.

5. Выбор формата API эмбеддингов#

На экране Модели в форме локального экземпляра Модели типа "Индексация" или "Мультимодальная" появилось поле "Формат API эмбеддингов". Теперь администратор может выбрать формат, который поддерживает подключаемый сервер: OpenAI, vLLM, API v2 или Cohere. После сохранения и повторного открытия формы выбранное значение сохраняется. Это позволяет настроить подключение к серверу эмбеддингов через форму и проверить, какой формат будет использоваться. Порядок настройки приведен в инструкции по смене Модели индексации.

6. Права на теги и действия агента#

В настройках Роли появились отдельные права на создание, чтение, изменение и удаление тегов Документов. Теперь администратор может отдельно определить доступные действия с тегами. При обновлении прежний доступ переносится из прав на Документы, поэтому его не требуется назначать заново только из-за разделения прав.

В боковом меню действия агента теперь скрываются, если для них нет соответствующих прав. При изменении прав открытое меню закрывается. Пользователь видит доступные ему действия с учетом обновленных прав, а не прежний набор пунктов меню.

7. Установка с внешними Моделями#

В установщике появился вариант с внешними LLM и Embedding. Администратор указывает адреса сервисов, схему HTTP или HTTPS для LLM и выбирает Модель. Установщик сохраняет эти настройки без загрузки локальных образов и Моделей. При обновлении выбранный режим сохраняется, поэтому внешние сервисы не требуется заменять локальными ради обновления. Локальные варианты с GPU и CPU продолжают работать. Подробности приведены в инструкции по установке.

Если используется внешняя Модель индексации, в настройках окружения теперь можно задать EMBED_LOCAL_MODEL_ENABLED=false. После изменения необходимо пересоздать контейнер. Это отключает загрузку локальной Модели внутри Embed, которая не нужна для выбранной внешней Модели. Сам aiserver-embed остается необходим для обработки Документов и поиска. По умолчанию локальная Модель включена. Порядок приведен в инструкции по смене Модели индексации.

8. Хранение резервных копий Sherpa AI Server и проверка обновления#

В скрипте обновления Sherpa AI Server появилось автоматическое удаление старых резервных копий данных и настроек сервера. В резервную копию от одного обновления входят файлы настроек, включая .env и docker-compose.yml, файлы установки, копия базы PostgreSQL и архивы томов Docker с данными. Эти файлы нужны для восстановления данных и настроек сервера при неудачном обновлении.

Администратор теперь может задать, сколько последних полных резервных копий сохранять. Старые копии удаляются только после успешного обновления и проверки полноты новой копии. По умолчанию сохраняются все копии. Перед обновлением администратору необходимо проверить полноту резервной копии данных и настроек сервера.

Также добавлена диагностика установленного сервера: проверка состояния контейнеров, доступности PostgreSQL, свободного места и ответа API. Администратор может включить приглашение на ее запуск после успешного обновления параметром SHERPA_DIAGNOSTICS_OFFER=true, чтобы проверить результат обновления. В режиме внешнего Embedding диагностика пропускает проверку локального контейнера этого сервиса. Настройки хранения резервных копий и порядок запуска диагностики приведены в инструкции по обновлению.

9. Изоляция файлов интерпретатора кода#

При выполнении Python-кода файлы сессий интерпретатора теперь изолированы от общего тома приложения. Внутренний API требует отдельный сервисный токен, а доступ к файлам ограничен системной политикой Landlock. При отсутствии поддержки Landlock интерпретатор не запускается: перехода к выполнению без защиты нет.

До обновления администратору необходимо проверить совместимость ядра и конфигурацию контейнера по инструкции по изоляции файлов интерпретатора кода. Это позволяет заранее подготовить среду, в которой интерпретатор сможет работать с обязательной защитой.

В поставке также обновлены уязвимые зависимости серверных компонентов и удалены общие приватные ключи. При установке обновленной поставки эти ключи больше не попадают на сервер из ее текущих файлов.

10. Продолжение удаления и смены настроек индексации#

На экране Документы исправлена очистка при удалении папки: вместе с ней удаляются вложенные папки, файлы и связанные данные индексации. Если очистка прервалась, теперь можно повторно удалить ту же папку и продолжить незавершенную операцию. Так не требуется удалять оставшиеся вложенные объекты по одному.

При незавершенной смене настроек индексации теперь отображаются сохраненные фрагменты и действие продолжения. После устранения причины отказа можно продолжить переход. Настройки распознавания сохраняются отдельно от параметров индексации, поэтому частичный отказ не подменяет подтвержденные значения. Это помогает завершить начатую смену настроек, сохраняя возможность проверить уже сохраненную конфигурацию.

11. Параллельная индексация файлов#

При одновременной индексации файлов с одинаковым именем и первой индексации в новом Аккаунте устранены конфликты. Пользователи могут обрабатывать такие файлы параллельно без этих ошибок и взаимоблокировок. При возврате к прежней размерности эмбеддингов теперь применяются актуальные настройки индексации, чтобы повторное переключение не использовало устаревшую конфигурацию.

12. Ошибки и повторные действия в Чате#

В агентном сценарии с внешней Моделью исправлена ошибка, из-за которой Агент повторял вызов Python, который система отклонила из-за отсутствия исполняемого кода, и не возвращал ответ. Теперь после двух таких попыток запуск завершается с понятной ошибкой. Пользователь видит причину остановки вместо бесконечного ожидания ответа.

При повторной транскрибации в том же Чате теперь отслеживается новый запуск. Это позволяет следить за текущей попыткой распознавания. Если поток ответа оборвался или Модель вернула пустой ответ, выполнение больше не отмечается успешным без сообщения. Пользователь видит ошибку и может повторить действие. Порядок работы описан в инструкции по Чату.