Genauere Texterkennung bei gescannten Dokumenten
OAuth für MCP-Server, ein neuer Academy-Lernpfad und mehr
Zuverlässigere Texterkennung bei gescannten Dokumenten
Gescannte PDFs und bildlastige Dateien – technische Zeichnungen, Steuerformulare, gedrehte Scans – waren bisher eine Schwachstelle: Seiten wurden bei der Texterkennung übersprungen, verzerrt dargestellt oder verworfen.
Datenpools mit technischen Zeichnungen oder gescannten Bildern lassen sich jetzt statt mit klassischer OCR mit einem Vision-Modell indexieren, das Teilenummern, Maßtabellen und Toleranzen korrekt erfasst. Gedrehte Seiten werden in ihrer angezeigten Ausrichtung gelesen, inhaltsreiche Seiten bekommen die nötige Zeit, und zuvor abgelehnte Dokumente werden indexiert statt übersprungen. Auch das erneute Einlesen eines einzelnen gescannten Dokuments funktioniert jetzt zuverlässig.
Neuerungen
- OAuth für MCP-Server ohne automatische Client-Registrierung — Client-ID und -Secret aus der Admin-Konsole des Servers einmal eintragen; Endpunkte werden automatisch ausgefüllt, sofern der Server sie veröffentlicht, und Kolleginnen und Kollegen melden sich jeweils mit ihrem eigenen Account an.
- Suche benennt jetzt, was sie nicht anwenden konnte — Kann eine Wissensquelle einen Teil der Suche nicht einhalten — einen Ordnerfilter, einen Pflichtbegriff —, wird das jetzt angezeigt, statt aus einer breiteren Ergebnismenge zu antworten, als wäre nichts geschehen.
- Neuer Academy-Lernpfad: Anwendungsfälle finden — Hilft dabei, im eigenen Arbeitsalltag zu erkennen, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann, verfügbar in allen sechs Oberflächensprachen.
- Nahtloserer Kursablauf — Nach Abschluss eines Kurses geht es direkt zum nächsten Kurs im Lernpfad weiter, Feedback am Kursende ist jetzt optional.
Behobene Fehler
Dokumenten- und Datenquellenverarbeitung
- OneDrive-Synchronisierung verarbeitet nach einem unterbrochenen Lauf bereits behandelte Dateien nicht erneut, wodurch Synchronisierungen schneller abschließen und unveränderte Dokumente nicht mehr neu indexiert werden.
- Nach einem fehlgeschlagenen Datenbank-Upgrade durch eine temporäre Sperre erholt sich der Vault jetzt von selbst, statt bis zu einem manuellen Eingriff nicht verfügbar zu bleiben.
- Dateien in OneDrive, deren Namen Zeichen wie % oder # enthalten, lassen sich jetzt zuverlässig erneut einlesen; zuvor konnte das Laden fehlschlagen oder die Datei fälschlich als fehlend gemeldet werden, wenn sie erneut abgerufen werden musste.
- Datenpools, deren Verbindung erneut autorisiert werden muss, werden jetzt in einem selteneren Rhythmus statt alle paar Minuten erneut versucht, was Last und Log-Rauschen reduziert; eine manuelle Synchronisierung steht jederzeit sofort zur Verfügung.
- Website-Crawls erholen sich nach einem Datenbankproblem von selbst, statt den betroffenen Worker bis zu einem Neustart crawl-unfähig zu machen.
- Sehr große Websites werden jetzt vollständig gecrawlt; der Crawler setzt dort fort, wo er aufgehört hat, statt bei jedem Lauf von vorn zu beginnen.
- Wird der Ordner, mit dem ein Datenpool verbunden ist, in OneDrive oder SharePoint gelöscht oder umbenannt, meldet der Pool jetzt klar ein Konfigurationsproblem, statt erfolgreiche Synchronisierungen ohne Dokumente anzuzeigen.
- Wird der Ordner, mit dem ein Google-Drive-Datenpool verbunden ist, gelöscht, in den Papierkorb verschoben oder die Freigabe aufgehoben, meldet der Pool jetzt klar ein Konfigurationsproblem, statt erfolgreiche Synchronisierungen ohne Dokumente anzuzeigen.
- Fehlerdetails zu Dokumenten, deren Verarbeitung fehlgeschlagen ist, nennen jetzt die betroffene Datei selbst statt eines internen temporären Dateinamens.
- Dokumente, deren Verarbeitung fehlschlägt, zeigen den Grund jetzt immer direkt am Status an, und erholte Dokumente behalten keine veraltete Fehlermeldung mehr.
- OCR-Seitenverarbeitung in Projekttabellen schrieb Guthaben fälschlich gut statt es abzuziehen — das ist jetzt behoben.
Weitere Fehlerbehebungen
- Chats mit den neueren GPT-5-Modellen schlagen nicht mehr mit einem "unsupported effort"-Fehler fehl; die angebotenen Reasoning-Stufen pro Modell entsprechen jetzt dem, was das Modell tatsächlich unterstützt.
- Beim Schließen des Editors nach dem Bearbeiten einer Skill-Datei wird jetzt nachgefragt, bevor ungespeicherte Änderungen verworfen werden.
- AI-Campus-Übungen antworten jetzt wieder für Workspaces, deren Standardmodell auf automatische Auswahl eingestellt ist; Fehler werden jetzt angezeigt statt stillschweigend zu scheitern.
- Beim Erstellen eines Workflows mit KI wird jetzt jeder Schritt beim Schreiben angezeigt statt eines Ladesymbols, und der Vorgang lässt sich währenddessen abbrechen; der erste Schritt erscheint innerhalb von Sekunden.
- Klarere Rollenverwaltung im Team — Team-Rollen werden jetzt über ein beschriftetes Dropdown in der Mitgliederliste statt über ein unbeschriftetes Icon gesetzt, sodass klar ist, wer Team-Admin ist und wie sich das ändern lässt.