Aparavi Core v2.18.0
In dieser Version lag der Schwerpunkt auf der Optimierung von APARAVI für Mac-Intel-Chipsatz-Benutzer und Entwickler, um ein nahtloses Erlebnis von der Installation bis zur Nutzung zu gewährleisten.
In dieser Version lag der Schwerpunkt auf der Optimierung von APARAVI für Mac-Intel-Chipsatz-Benutzer und Entwickler, um ein nahtloses Erlebnis von der Installation bis zur Nutzung zu gewährleisten.
Hier sind die wichtigsten Verbesserungen und Funktionen, die in dieser Version für Mac-Benutzer eingeführt wurden:
Nahtlose Installation für Mac-Benutzer
- Einfacher Download-Prozess: Mac-Benutzer können den APARAVI-Installer jetzt direkt von unserer Website herunterladen, mit klaren Anweisungen, die auf MacOS-Umgebungen zugeschnitten sind. Der Download- und Einrichtungsprozess wurde für Geschwindigkeit optimiert, sodass Benutzer innerhalb von Minuten starten können.
- Verkürzte Einrichtungszeit: Wir haben die Anzahl der Schritte zur Installation von APARAVI auf einem Mac drastisch reduziert, sodass Benutzer das Produkt in unter 10 Minuten installiert und betriebsbereit haben können. Dieser beschleunigte Einrichtungsprozess bedeutet, dass Sie Ihre Datenquellen nahezu sofort verbinden und mit minimalem Aufwand Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können.
- Produktfunktionen: Alle von APARAVI unterstützten Funktionen, einschließlich erweiterter KI-Funktionalitäten (Semantische Suche, Milvus-Integration), sind für Mac-Benutzer vollständig verfügbar und nahtlos integriert.
- Unterstützte Betriebssystemversionen in dieser Version: Pre-requisites for the All-in-one installer
Verbesserungen der Tagging-Funktionalität mit dem Analytics Service
In früheren Versionen gab es eine Einschränkung, bei der neu erstellte oder gelöschte Tags nicht sofort im Analytics Service widergespiegelt wurden. Mit dieser Version wurde dieses Problem behoben, sodass Benutzer Dokument-Tags nahtlos verwalten können.
Wenn Benutzer jetzt Tags erstellen oder löschen, werden die Änderungen sofort vom Analytics Service erkannt. Das bedeutet:
- Einfacheres Tagging: Benutzer können schnell Tags erstellen und diese sofort für die Verschlagwortung und Entdeckung nutzen.
- Effizientes Tag-Management: Wenn Tags gelöscht werden, werden die zugehörigen Dokumente automatisch ent-taggt, was ein genaues und aktuelles Datenmanagement gewährleistet.
Diese Korrektur verbessert das gesamte Tagging-Erlebnis und macht die Dokumentenentdeckung und -organisation effizienter.