AI

Antimatter के AI फीचर्स आपके द्वारा चुने गए मॉडल्स का उपयोग करते हैं: एक क्लाउड प्रोवाइडर, या आपके अपने नेटवर्क पर एक सर्वर। जब तक आप एक मॉडल कन्फ़िगर नहीं करते, तब तक कुछ भी कहीं नहीं भेजा जाता। यह पेज मॉडल कनेक्शन, हर फीचर, उस डेटा के बारे में बताता है जो भेजा जाता है और इसे कैसे बंद करें।

AI फीचर्स

फीचर	कहाँ कॉन्फ़िगर किया जाता है	मॉडल का प्रकार	डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
कंपोज़र में रीराइट: भेजने से पहले संदेश को बेहतर, छोटा, ठीक या अनुवादित करें	AI › इनबिल्ट फीचर्स, एक मॉडल कनेक्शन के साथ	एक चैट मॉडल (LLM)	नहीं
रिकैप्स: उन चैनल्स का सारांश जो लोग चुनते हैं	AI › इनबिल्ट फीचर्स, एक मॉडल कनेक्शन के साथ	एक चैट मॉडल (LLM)	नहीं
चैनल का स्वतः अनुवाद	साइट कॉनफ़िगरेशन › लोकलाइज़ेशन	एक मॉडल कनेक्शन, LibreTranslate या एक OpenAI-कंपैटिबल API	नहीं
रीड अलाउड	इंटिग्रेशन › टेक्स्ट-टू-स्पीच, वैकल्पिक रूप से एक मॉडल कनेक्शन के साथ	टेक्स्ट-टू-स्पीच, OpenAI-संगत	नहीं
AI एजेंट्स: एक बॉट के साथ चैट करें, थ्रेड्स का सारांश, कॉल सारांश	Agents ऐप	किसी भी लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) सेवा	ऐप चालू है, लेकिन जब तक आप एक सेवा नहीं जोड़ते, तब तक कुछ नहीं करता
कॉल ट्रान्सक्रिप्ट और लिवे कैप्शन	Calls ऐप	स्पीच-टू-टेक्स्ट, OpenAI-संगत	नहीं

"OpenAI-कंपैटिबल" का अर्थ है एक सर्वर जो OpenAI जैसा ही HTTP API प्रदान करता है। अधिकांश मॉडल सर्वर जो आप स्वयं चला सकते हैं, ऐसा करते हैं (उदाहरण के लिए Ollama, vLLM, llama.cpp का सर्वर, या Whisper और टेक्स्ट-टू-स्पीच सर्वर), और कई क्लाउड प्रोवाइडर और गेटवे जैसे LiteLLM या OpenRouter भी। इनमें से किसी भी फीचर के लिए कोई लाइसेंस आवश्यक नहीं है।

इनबिल्ट फीचर्स (रीराइट, रिकैप्स, ट्रांसलेशन और रीड अलाउड) के लिए Agents ऐप की आवश्यकता नहीं है: वे मॉडल कनेक्शन का उपयोग करते हैं जो आप System Console में जोड़ते हैं।

मॉडल कनेक्शन

एक मॉडल कनेक्शन एक AI प्रोवाइडर है जिसे Antimatter कॉल कर सकता है: उसका पता, उसकी की और उसके मॉडल्स। आप इसे एक बार जोड़ते हैं, फिर हर फीचर के लिए उसे चुनते हैं जिसे इसका उपयोग करना चाहिए। दो प्रकार हैं:

सर्वर-वाइड कनेक्शन, जिन्हें सिस्टम एडमिन System Console › AI › मॉडल कनेक्शन में मैनेज करते हैं। केवल वे ही इनबिल्ट फीचर्स को सर्विस कर सकते हैं। ऐप्स भी उनका उपयोग कर सकते हैं, उन लोगों के लिए जिन्हें अनुमति है।
कम्युनिटी कनेक्शन, जिन्हें एक कम्युनिटी के एडमिन अपनी कम्युनिटी के लिए कम्युनिटी की सेटिंग्स में जोड़ते हैं (देखें नीचे)। ऐप्स कम्युनिटी के लोगों के लिए उनका उपयोग करते हैं। वे कभी इनबिल्ट फीचर्स को सर्विस नहीं करते।

System Console का AI सेक्शन उन लोगों को दिखाता है जिन्हें सर्वर-वाइड कनेक्शन मैनेज करने की अनुमति है: डिफ़ॉल्ट रूप से सिस्टम एडमिन। इसका मॉडल कनेक्शन पेज सर्वर-वाइड कनेक्शन और हर कम्युनिटी के कनेक्शन की सूची दिखाता है।

कनेक्शन जोड़ें

System Console › AI › मॉडल कनेक्शन में, कनेक्शन जोड़ें पर क्लिक करें, फिर फॉर्म भरें:

फील्ड	क्या डालें
प्रीसेट्स	प्रोवाइडर और एक प्रसिद्ध सेवा का पता भरता है: OpenAI, Mistral, Gemini, OpenRouter, या सर्वर पर मौजूद Ollama और LiteLLM। वैकल्पिक।
नाम	वह नाम जो एडमिन इसे चुनते समय देखते हैं, उदाहरण के लिए "Company OpenAI"।
प्रोवाइडर	OpenAI-compatible (जो भी प्रोवाइडर, गेटवे या मॉडल सर्वर आप स्वयं चलाते हैं) या Anthropic। अपनी अलग साइन-इन वाली क्लाउड सेवाएं, जैसे AWS Bedrock, Google Vertex AI या Entra ID के साथ Azure, उनके OpenAI-compatible एंडपॉइंट या LiteLLM जैसे गेटवे के माध्यम से जाती हैं।
बेस URL	API का पता, `/v1` तक, उदाहरण के लिए `http://ollama:11434/v1`। खाली छोड़ा जाए, तो यह प्रोवाइडर का अपना (`https://api.openai.com/v1` या `https://api.anthropic.com/v1`) होगा।
API कुंजी	प्रोवाइडर की कुंजी। यदि एंडपॉइंट को कोई कुंजी नहीं चाहिए, तो इसे खाली छोड़ दें। इसे एन्क्रिप्ट करके स्टोर किया जाता है और फिर कभी नहीं दिखाया जाता है: फॉर्म में केवल इसके अंतिम चार अक्षर दिखाए जाते हैं, और इसे रखने, बदलने या हटाने का विकल्प दिया जाता है।
अतिरिक्त हेडर	हर अनुरोध के साथ भेजने हेतु हेडर, किसी ऐसे गेटवे के लिए जिसे उनका आवश्यकता होती है। इनकी मानें कुंजी की तरह एन्क्रिप्ट करके स्टोर की जाती हैं और फिर कभी नहीं दिखाई जाती हैं: इन्हें बदलने के लिए, उन्हें फिर से पूरी तरह टाइप करें।
मॉडल	जब कोई फीचर या ऐप किसी क्षमता के लिए मॉडल का नाम नहीं लेता, तब प्रत्येक क्षमता के लिए उपयोग किया जाने वाला मॉडल: चैट, Embeddings, ट्रान्सक्रिप्शन और निर्णय। मॉडल लोड करें उन मॉडल की सूची दिखाता है जो एंडपॉइंट प्रदान करता है। यदि एंडपॉइंट कोई क्षमता प्रदान नहीं करता, तो उसे खाली छोड़ दें। Anthropic कनेक्शन केवल चैट करते हैं।
निर्णय API	निर्णय मॉडल को कैसे कॉल किया जाता है: OpenAI decisions या SystemOne। यह केवल उन ऐप्स के लिए महत्वपूर्ण है जो निर्णय मांगते हैं।
सीमाएं	सीमाएं और बजट देखें।
समुदाय	केवल सर्वर-व्यापी कनेक्शन। सभी समुदाय: हर समुदाय में, और डायरेक्ट और समूह संदेशों में उपयोग योग्य। अन्यथा, केवल उन समुदायों में जिनकी आप चयन करते हैं।
कौन उपयोग कर सकता है	जहाँ यह उपयोग योग्य है, सभी, या केवल वे टीमें (समुदाय के अंदर लोगों के समूह) और भूमिकाएँ (सिस्टम एडमिन, समुदाय एडमिन) जिन्हें आप चुनते हैं। अतिथि भी अतिथियों को इसका उपयोग करने की अनुमति देता है; इसके बिना, अतिथि इसे उपयोग नहीं कर सकते, भले ही सभी चुना गया हो।

कनेक्शन का परीक्षण करें पता और कुंजी की जाँच करता है: सर्वर एंडपॉइंट से उसके मॉडल माँगता है, या एक टोकन का चैट भेजता है। बदला गया पता केवल तभी सहेजी गई कुंजी के साथ परीक्षण किया जाता है जब आप सहेजते हैं, या यदि आप कुंजी फिर से टाइप करते हैं। सहेजने के लिए कनेक्शन जोड़ें पर क्लिक करें।

सर्वर स्वयं अनुरोध भेजता है, इसलिए उसे API तक पहुँचना होगा: एक मॉडल सर्वर जो उसी compose प्रोजेक्ट में हो, आपके नेटवर्क पर हो, या इंटरनेट पर हो। बाहर जा रहे अनुरोध HTTP_PROXY और HTTPS_PROXY वेरिएबल्स का पालन करते हैं।

कनेक्शन हटाने पर उसकी कुंजी भुला दी जाती है। जो सुविधाएँ उसका उपयोग कर रही थीं, वे AI का उपयोग तब तक बंद कर देंगी जब तक आप कोई अन्य कनेक्शन न चुनें।

सीमाएँ और बजट

हर कनेक्शन की चार सीमाएँ होती हैं। खाली या 0 का अर्थ है कोई सीमा नहीं।

प्रति मिनट अनुरोध और प्रति व्यक्ति, प्रति मिनट अनुरोध। इन्हें प्रत्येक सर्वर अलग-अलग गिनता है: तीन सर्वरों का क्लस्टर दर के तीन गुना तक अनुरोध पार होने देता है।
प्रति माह टोकन और प्रति व्यक्ति, प्रति माह टोकन: टोकन बजट, कैलेंडर माह (UTC) के अनुसार, पूरे क्लस्टर के लिए डेटाबेस में गिने जाते हैं। एक ही समय पर चल रहे कई अनुरोध बजट से थोड़ा आगे जा सकते हैं।

प्रति व्यक्ति सीमाएँ पुनर्लेखन और सारांश पर भी लागू होती हैं: वे उस व्यक्ति के ख़िलाफ़ गिनी जाती हैं जो पुनर्लेखन करता है, या जो सारांश का मालिक है।

उपयोग

सूची इस माह में प्रत्येक कनेक्शन के उपयोग को दिखाती है। उपयोग विवरण खोलता है: इन और आउट टोकन, अनुरोध, मासिक बजट, प्रति दिन (UTC) और उपयोग के अनुसार उपयोग (पुनर्लेखन, सारांश, स्वतः अनुवाद, टेक्स्ट-टू-स्पीच, व्यक्ति, ऐप्स के माध्यम से, या कोई ऐप)।

किसी व्यक्ति या ऐप द्वारा कनेक्शन के माध्यम से किया गया हर कॉल एक ऑडिट रिकॉर्ड भी लिखता है: कौन, कनेक्शन, उपयोग, मॉडल, टोकन की संख्या और क्या यह कामयाब रहा, कभी यह नहीं कि क्या कहा गया। बिल्ट-इन सुविधाएँ केवल उपयोग में गिनी जाती हैं: केवल अनुवाद प्रति संदेश और भाषा एक कॉल करता है।

समुदाय कनेक्शन

समुदाय एडमिन समुदाय की अपनी कनेक्शन समुदाय की सेटिंग्स में, मॉडल कनेक्शन टैब में जोड़ते हैं। फ़ॉर्म वही है, समुदाय के बिना: समुदाय की कनेक्शन केवल उसके अपने चैनलों में, उसके अपने सदस्यों के लिए काम करती है, और उसका दर्शक मंडली केवल उसके अपने टीमों का नाम ले सकती है। मॉडल कनेक्शन प्रबंधित करें अनुमति वाले भूमिकाएँ भी उन्हें प्रबंधित कर सकती हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, समुदाय एडमिन के पास यह अनुमति होती है।

समुदाय की कनेक्शन निजी या लूपबैक पताओं तक नहीं पहुँच सकती (उदाहरण के लिए, आपके नेटवर्क पर एक Ollama सर्वर), जब तक कि सिस्टम कंसोल › पर्यावरण › डेवलपर › अविश्वसनिय आंतरिक कनेक़न की अनुमति दें (ServiceSettings.AllowedUntrustedInternalConnections) में वे सूचीबद्ध न हों। सर्वर-व्यापी कनेक्शन पहुँच सकती हैं।

समुदाय एडमिन की ओर के लिए समुदाय सेटिंग्स देखें।

एन्क्रिप्शन कुंजी

मॉडल कनेक्शन की कुंजियाँ और अतिरिक्त हेडर डेटाबेस में (AES-256-GCM) एक एन्क्रिप्शन कुंजी के साथ एन्क्रिप्ट होती हैं। केवल डेटाबेस बैकअप से ये नहीं पता चलतीं। सर्वर कुंजी को इस क्रम में ढूंढता है:

AM_AI_ENCRYPTION_KEY वेरिएबल: 32 रैंडम बाइट्स, base64 में। इसे openssl rand -base64 32 के साथ बनाएं।
अन्यथा, सर्वर के डेटा डायरेक्टरी (FileSettings.Directory, डिफ़ॉल्ट रूप से ./data/) के रूट पर ai-encryption.key फ़ाइल। सर्वर पहली बार जब किसी कनेक्शन को इसकी ज़रूरत होती है, तब इसे बनाता है, जो केवल स्वयं के लिए पठनीय होती है। ऐप्स, एक्सपोर्ट और फ़ाइल आर्काइव इसे पढ़ नहीं सकते।

कुंजी के बिना, सहेजे गए API की कुंजियाँ पढ़ी नहीं जा सकतीं, और हर कनेक्शन को अपनी कुंजी दोबारा देनी होगी। डेटाबेस के साथ कुंजी का बैकअप लें (देखें बैकअप और अपग्रेड), और इसे डेटाबेस बैकअप से अलग रखें।

कब वेरिएबल सेट करें:

साइट के compose फ़ाइल के साथ। compose.yaml .env से AM_AI_ENCRYPTION_KEY पास करता है, और जब वेरिएबल खाली होता है, तो कुंजी फ़ाइल को data वॉल्यूम में रखता है। वेरिएबल सेट करना बेहतर है: तब .env का बैकअप कुंजी को डेटाबेस से अलग रखता है। इसे .env में जोड़ें और docker compose up -d चलाएं:
```
echo "AM_AI_ENCRYPTION_KEY=$(openssl rand -base64 32)" >> .env
```
यदि सर्वर ने पहले से अपनी कुंजी फ़ाइल बना ली है, तो सहेजे गए कुंजियों को पठनीय रखने के लिए .env में उसकी कुंजी रखें: docker compose exec antimatter cat /antimatter/data/ai-encryption.key इसे प्रिंट करता है।
S3 में फ़ाइलें रखने वाला क्लस्टर। इसके सर्वर कोई डायरेक्टरी साझा नहीं करते, इसलिए सर्वर फ़ाइल नहीं बनाता: हर सर्वर पर वही वेरिएबल सेट करें। जब तक यह सेट नहीं होता, कनेक्शन कुंजियाँ सहेज नहीं सकते।
रिलीज़ आर्काइव या पैकेज के साथ, फ़ाइल data/ में होती है (पैकेज के लिए /var/lib/antimatter/data)। आप इसे वहीं रख सकते हैं, या अपने environment फ़ाइल में वेरिएबल सेट कर सकते हैं।

कुंजी बदलने के लिए, नई कुंजी AM_AI_ENCRYPTION_KEY में और पुरानी कुंजी AM_AI_ENCRYPTION_PREVIOUS_KEYS में सेट करें (कॉमा से अलग की गई कई कुंजियाँ): पुरानी कुंजी से सहेजे गए कुंजियाँ अभी भी पढ़ी जा सकती हैं। किसी कनेक्शन की कुंजी नई कुंजी से एन्क्रिप्ट होती है जब आप इसे दोबारा टाइप करते हैं। हर कनेक्शन की कुंजी दोबारा टाइप होने तक पुरानी कुंजी को सूची में रखें।

बिल्ट-इन फ़ीचर्स

सिस्टम कंसोल › AI › Built-in features में जाएं और प्रत्येक फीचर के लिए सर्वर-व्यापी कनेक्शन और उसका मॉडल चुनें, या बंद चुनें। बिना कनेक्शन वाले फीचर AI का उपयोग नहीं करते हैं। Load models कनेक्शन के सभी मॉडल सूचीबद्ध करता है; डिफ़ॉल्ट रूप से प्रत्येक फीचर कनेक्शन के चैट मॉडल का उपयोग करता है।

फीचर	सेटिंग	इसके लिए और क्या आवश्यक है
Rewrite in the composer: संदेश बॉक्स के AI मेनू (improve, shorten, fix, translate)	`AISettings.Rewrite`	कुछ नहीं: जैसे ही कनेक्शन चुना जाता है, मेनू दिखाई देता है।
सारांश: उन चैनलों के सारांश जो लोग चुनते हैं, अनुरोध पर या निर्धारित समय पर	`AISettings.Recaps`	सिस्टम कंसोल › साइट कॉनफ़िगरेशन › सारांश में AI रिकैप सक्षम करें (डिफ़ॉल्ट रूप से चालू) करें, जो यह भी निर्धारित करता है कि लोग कितने सारांश बना सकते हैं।
स्वतः अनुवाद	`AISettings.AutoTranslation`	अनुवाद प्रदाता Model connection (recommended), Automatic translation में।
टेक्स्ट-टू-स्पीच	`AISettings.TextToSpeech`	Text-to-speech में संदेशों को वाचन करें चालू करें। कनेक्शन का `/audio/speech` एंडपॉइंट वहाँ सेट किए गए पता और कुंजी को बदल देता है।

प्रत्येक सेटिंग में ConnectionId और Model की कुंजियाँ होती हैं, उदाहरण के लिए AISettings.Rewrite.ConnectionId (AM_AISETTINGS_REWRITE_CONNECTIONID)। खाली Model कनेक्शन के डिफ़ॉल्ट मॉडल का उपयोग करता है।

बिल्ट-इन फीचर कनेक्शन की सीमाओं का उपयोग करते हैं, लेकिन उसकी दर्शक समूह (audience) का नहीं: जो भी व्यक्ति फीचर का उपयोग कर सकता है, वह उसका कनेक्शन भी उपयोग कर सकता है। यदि किसी कनेक्शन को ध्यान देने की आवश्यकता है, या उसे हटा दिया गया है, तो फीचर तब तक विफल रहता है जब तक आप कोई अन्य कनेक्शन न चुनें: पेज पर यह सूचना दी जाती है।

AI एजेंट

Agents ऐप (id mattermost-ai) डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है। इसे सेटअप करने के लिए दो चरण हैं: एक सेवा जोड़ें (मॉडल प्रोवाइडर से कनेक्शन), फिर एजेंट्स बनाएं (बॉट्स जो एक सेवा का उपयोग करते हैं)।

The Agents panel on the right of a channel: a user asked about an incident and the agent answered with a summary of the related threads. — Agents पैनल में जवाब दे रहा एजेंट।

Agents ऐप के एजेंट अभी भी ऐप के अपने AI Services का उपयोग करते हैं, मॉडल कनेक्शन नहीं। बिल्ट-इन फीचर अब ऐप के माध्यम से नहीं जाते हैं। 0.9.0 में अपग्रेड किए गए सर्वर पर, ऐप के सर्विस एक बार सर्वर-व्यापी मॉडल कनेक्शन में भी कॉपी किए गए थे (देखें Upgrading to 0.9.0)।

1. एक सेवा जोड़ें

सिस्टम कंसोल › प्लगइन्स › एजेंट पर जाएं और AI Services के नीचे Add an AI Service पर क्लिक करें। Service type चुनें:

OpenAI Compatible: आपके द्वारा स्वयं चलाए गए मॉडल सर्वर के लिए, या किसी भी प्रदाता के लिए जिसमें OpenAI-शैली API हो। API URL भरें (उदाहरण के लिए http://ollama:11434/v1 या http://vllm.internal:8000/v1), और API कुंजी केवल तभी भरें यदि सर्वर को एक की आवश्यकता है। यदि सर्वर केवल Chat Completions API का समर्थन करता है, तो Use Responses API बंद कर दें।
OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Azure, Cohere, Mistral: होस्टेड प्रोवाइडर। प्रत्येक के लिए API कुंजी आवश्यक है (Bedrock के लिए: AWS क्षेत्र और क्रेडेंशियल्स या IAM रोल; Vertex AI के लिए: प्रोजेक्ट, क्षेत्र और सर्विस अकाउंट; Azure के लिए: API URL भी)।

फिर Default model (यदि प्रोवाइडर अपने मॉडल की सूची रिपोर्ट कर सके तो सूची, अन्यथा नाम टाइप करें) सेट करें, और यदि प्रोवाइडर उन्हें रिपोर्ट नहीं करता है, तो Input token limit और Output token limit सेट करें। यदि यह सेवा विफल होती है, तो Fallback Service उसकी जगह ले सकती है। सेव करें।

सर्वर ये अनुरोध स्वयं करता है, इसलिए उसे API तक पहुंचना होगा: एक मॉडल सर्वर जो उसी compose project में हो, आपके नेटवर्क पर हो, या इंटरनेट पर हो। आउटगोइंग अनुरोध HTTP_PROXY और HTTPS_PROXY वेरिएबल्स का पालन करते हैं।

2. एजेंट्स बनाएं

एजेंट्स वेब ऐप के एजेंट पेज पर बनाए जाते हैं: एजेंट पैनल के एजेंट सिलेक्टर में प्रबंधित करें खोलकर (क्लासिक इंटरफ़ेस में, प्रोडक्ट मेनू से भी)। इसका पता https://chat.example.com/plug/mattermost-ai/agents है। प्रत्येक एजेंट का प्रदरशित नाम, एजेंट यूज़रनेम (जिससे लोग इसे उल्लेख करते हैं), सेवा और वैकल्पिक रूप से मॉडल, कस्टम निर्देश, और विज़न सक्षम करें (छवियाँ) और टूल्स सक्षम करें के लिए स्विच होते हैं। इसका पहुंच टैब यह निर्धारित करता है कि कौन से चैनल में इसका उपयोग किया जा सकता है और कौन से उपयोगकर्ता इसे उपयोग कर सकते हैं। सिस्टम कंसोल में AI Functions के अंतर्गत, डिफ़ॉल्ट बॉट वह एजेंट चुनता है जो तब उपयोग किया जाता है जब कोई एजेंट चुना नहीं गया हो, उदाहरण के लिए कॉल सारांश के लिए।

डिफ़ॉल्ट रूप से, प्रत्येक उपयोगकर्ता अपनी सेवाओं के साथ अपने एजेंट्स बना सकता है। इसे केवल एडमिन के लिए रखने के लिए, सिस्टम कंसोल › यूज़र प्रबंधन › अनुमतियां में सदस्यों की भूमिका से अपनੇ AI एजेंट्स प्रबंधित करें अनुमति हटा दें।

Agents ऐप के वैकल्पिक फीचर्स

Embedding search (प्रयोगात्मक, बंद): संदेशों पर सेमैंटिक खोज। इसके लिए pgvector एक्सटेंशन के साथ PostgreSQL और एक embedding मॉडल (OpenAI या OpenAI-compatible) की आवश्यकता होती है। यह हर संदेश को embedding मॉडल को भेजता है, निजी चैनल और डायरेक्ट मैसेज समेत।
Web search (बंद): एजेंट्स को Google, Brave या आपके द्वारा चलाए गए SearXNG सर्वर के माध्यम से वेब खोजने की अनुमति देता है।
Native tools: उन प्रोवाइडर्स के साथ जो उन्हें प्रदान करते हैं, एजेंट्स प्रोवाइडर की अपनी वेब खोज (नए एजेंट्स के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से चालू, जहां समर्थित हो), वेब फेच और कोड निष्पादन का उपयोग कर सकते हैं। ये प्रोवाइडर पर चलते हैं। इन्हें एजेंट के अनुसार बंद करें।
Model Context Protocol (MCP): एजेंट्स को आपकी विश्वसनीय MCP सर्वर्स से जोड़ें, अतिरिक्त टूल्स के लिए।
डीबग: ट्रेस आउटपुट (बंद, सर्वर लॉग या OpenTelemetry एंडपॉइंट) और टोकन उपयोग लॉगिंग सक्षम करें, जो टोकन की संख्या को logs/agents/token_usage.log में लिखता है।

Speech-to-text: कॉल ट्रान्सक्रिप्ट और कैप्टन

कॉल की ट्रान्सक्रिप्ट, लाइव कैप्टन के साथ, एक स्पीच-टू-टेक्स्ट सर्वर द्वारा की जा सकती है जो OpenAI-संगत /v1/audio/transcriptions एंडपॉइंट प्रदान करता है। सेटअप कॉल और वॉइस में है। Summarize transcriptions चालू होने पर, डिफ़ॉल्ट एजेंट प्रत्येक ट्रान्सक्रिप्ट का सारांश भी पोस्ट करता है।

टेक्स्ट-टू-स्पीच: पढ़ें

टेक्स्ट-टू-स्पीच चालू होने पर, प्रत्येक संदेश के मेनू में बोलकर पढ़ें होता है: सर्वर संदेश के टेक्स्ट को टेक्स्ट-टू-स्पीच API को भेजता है और ऑडियो चलाता है। सेटिंंग्स, सिस्टम कंसोल › इंटिग्रेटिओन्स › टेक्स्ट-टू-स्पीच में:

सेटिंग	की और वेरिएबल	क्या डालें
संदेशों को वाचन करें	`TextToSpeechSettings.Enable`, `AM_TEXTTOSPEECHSETTINGS_ENABLE`	`true` (डिफ़ॉल्ट रूप से बंद)
API बेस URL	`TextToSpeechSettings.URL`, `AM_TEXTTOSPEECHSETTINGS_URL`	`/v1` तक और समेत आधार URL, उदाहरण के लिए `http://tts.internal:8000/v1`। सर्वर इसका `/audio/speech` एंडपॉइंट कॉल करता है।
मॉडल	`TextToSpeechSettings.Model`, `AM_TEXTTOSPEECHSETTINGS_MODEL`	API द्वारा नामित मॉडल, उदाहरण के लिए `tts-1`। आवश्यक है।
आवाज़	`TextToSpeechSettings.Voice`, `AM_TEXTTOSPEECHSETTINGS_VOICE`	मॉडल की आवाज़ों में से एक, या डिफ़ॉल्ट के लिए खाली।
API कुंजी	`TextToSpeechSettings.APIKey`, `AM_TEXTTOSPEECHSETTINGS_APIKEY`	बेयरर टोकन के रूप में भेजा जाता है। यदि API को कोई टोकन नहीं चाहिए, तो खाली रखें।

ऊपर दिए गए पता और कुंजि के बजाय मॉडल कनेक्शन का उपयोग करने के लिए, AI › बिल्ट-इन फीचर्स में टेक्स्ट-टू-स्पीच के लिए इसे चुनें। तब पेज पर यह कहा जाता है कि संदेश उस कनेक्शन के साथ बोलकर पढ़े जाते हैं: API बेस URL और API कुंजि का उपयोग नहीं होता, आवाज़ का उपयोग होता है, और यदि कनेक्शन में कोई मॉडल नामित नहीं है तो मॉडल का भी उपयोग होता है। संदेशों को वाचन करें को अभी भी चालू होना चाहिए।

भेजने से पहले, सर्वर कोड ब्लॉक, लिंक, इमोजी कोड और फॉर्मेटिंग हटा देता है, और अधिकतम 4000 अक्षरों को रखता है। यह MP3 ऑडियो के लिए अनुरोध करता है और मेमोरी में अंतिम 64 परिणामों को रखता है, इसलिए दो बार पढ़ा गया संदेश केवल एक बार भेजा जाता है।

स्वतः अनुवाद

स्वतः अनुवाद चैनल के संदेशों को प्रत्येक पाठक की अपनी भाषा में दिखाता है। इसे सिस्टम कंसोल › साइट कॉन्फ़िगरेशन › लोकलाइज़ेशन में, स्वतः अनुवाद के अंतर्गत कॉन्फ़िगर करें:

सेटिंग	कुंजी	डिफ़ॉल्ट
सक्षम करें	`AutoTranslationSettings.Enable`	बंद
अनुवाद प्रोवाइडर	`AutoTranslationSettings.Provider`	`connection` (जिसे "Model connection (recommended)" के रूप में दिखाया जाता है, जो तब चुना जाता है जब कुछ सेट नहीं होता), `libretranslate`, `openai` ("OpenAI-compatible API, set up here") या `agents` ("AI chat app's service (older)")
अनुमत भाषाएँ	`AutoTranslationSettings.TargetLanguages`	`en`: वे भाषाएँ जिनमें संदेश अनुवादित किए जा सकते हैं
अनुवाद टाइमआउट (ms)	`AutoTranslationSettings.TimeoutMs`	5000
Restrict auto-translation on direct messages and group messages	`AutoTranslationSettings.RestrictDMAndGM`	बंद

प्रत्येक प्रोवाइडर के अपने फ़ील्ड हैं:

मॉडल कनेक्शन: सर्वर-व्यापी कनेक्शन और उसका मॉडल, जो AI › Built-in features में स्वतः अनुवाद के समान सेटिंग है (AISettings.AutoTranslation)। एक समर्पित अनुवाद मॉडल तेज़ और सटीक होता है; एक सामान्य LLM भी काम करता है।
LibreTranslate: LibreTranslate API Endpoint और LibreTranslate API Key (AutoTranslationSettings.LibreTranslate.URL, .APIKey)। LibreTranslate सर्वर आपके अपने नेटवर्क पर चलाया जा सकता है।
OpenAI-compatible API: API बेस URL (/v1 तक और समेत; सर्वर इसका chat completions endpoint उपयोग करता है), मॉडल और API कुंजी (AutoTranslationSettings.OpenAI.URL, .Model, .APIKey)। स्थानीय रूप से चलाया गया एक छोटा अनुवाद मॉडल अच्छा काम करता है।
AI chat app's service (older): 0.9.0 से पहले सेट किए गए सर्वरों का प्रदाता, जो Agents ऐप के एक सेवा का उपयोग करते थे। अब इसकी आवश्यकता नहीं है: यह AI › Built-in features में स्वतः अनुवाद के लिए चुने गए कनेक्शन के साथ अनुवाद करता है, या फिर अपग्रेड के समय ऐप की सेवा से कॉपी किए गए कनेक्शन के साथ। मॉडल कनेक्शन पर स्विच करें सेटिंग को अनुशंसित प्रदाता पर ले जाता है।

एक बार यह चालू हो जाने के बाद, चैनल एडमिन अपने चैनल की सेटिंग्स में अनुवाद चालू करते हैं (स्वतः अनुवाद), और प्रत्येक सदस्य चैनल मेनू से बाहर निकल सकते हैं (संदेशों क़ा अनुवाद करें)। डायरेक्ट और समूह संदेशों में कोई भी सदस्य इसे चालू कर सकता है; प्रतिबंध के साथ, वहाँ अनुवाद उपलब्ध नहीं है। अनुवादित संदेश "Translated from …" के साथ मूल संदेश के लिए एक लिंक दिखाते हैं।

टेक्स्ट भेजे जाने से पहले कोड, लिंक, उल्लेख और इमोजी को प्लेसहोल्डर से बदल दिया जाता है, और बाद में उन्हें वापस रखा जाता है।

कौन सा डेटा कहाँ जाता है

फीचर	क्या भेजा जाता है	किसके पास
पुनर्लेखन	जो संदेश लिखा जा रहा है, और चुनी गई निर्देश	इसके लिए चुना गया कनेक्शन
सारांश	सारांश में चैनलों के संदेश, और व्यक्ति की निर्देश	इसके लिए चुना गया कनेक्शन
मॉडल कनेक्शन उपयोग करने वाले ऐप	प्रत्येक ऐप उपयोगकर्ता के लिए क्या भेजता है	जो कनेक्शन उस व्यक्ति द्वारा उपयोग किए जा सकते हैं
एजेंट	अनुरोध, जिसके बारे में वह थ्रेड या चैनल है, एजेंट के निर्देश, टूल परिणाम, विज़न चालू होने पर इमेज, और पूछने वाले यूज़र का नाम, यूज़रनेम, पद और भाषा	सेवा का API
Embedding खोज	हर सन्देश (बॉट और सिस्टम सन्देशों को छोड़कर)	Embedding API
नेटिव टूल्स और वेब खोज	खोज क्वेरी, फेच करने के लिए पेज, कोड	प्रोवाइडर, या आपने चुना हुआ सर्च इंजन
कॉल ट्रान्सक्रिप्शन	जब तक यह चालू है, बोलने वाले हर व्यक्ति की आवाज़	स्पीच-टू-टेक्स्ट API
रीड अलाउड	पढ़े जा रहे सन्देश का टेक्स्ट	टेक्स्ट-टू-स्पीच API, या इसके लिए चुना गया कनेक्शन
अनुवाद	अनुवादित चैनलों में सन्देशों का टेक्स्ट	मॉडल कनेक्शन, LibreTranslate या OpenAI-compatible API

इस सबको अपने नेटवर्क पर रखने के लिए, हर फीचर को उन सर्वरों की ओर इंगित करें जो आप स्वयं चलाते हैं। यदि आप क्लाउड प्रोवाइडर का उपयोग कर रहे हैं, तो उसके डेटा रिटेंशन नियमों की जांच करें, और अपने यूज़रों को बताएं कि कौन से फीचर उनके सन्देशों को बाहर भेजते हैं।

AI बंद करना

कोई एकल स्विच नहीं है: हर फीचर का अपना अलग स्विच है।

पुनर्लेखन और सारांश: इन्हें सिस्टम कंसोल › AI › Built-in features में बंद पर सेट करें। लोग उन सारांशों को पढ़ते रहेंगे जो उनके पास पहले से हैं।
मॉडल कनेक्शन: किसी कनेक्शन को हटाने के लिए, उसके सभी उपयोगों को रोकें। यदि कोई कनेक्शन नहीं है, तो न बिल्ट-इन सुविधाएँ और न ही ऐप सर्वर के माध्यम से AI का उपयोग कर सकते हैं।
एजेंट: सिस्टम कंसोल › प्लगइन्स › प्लगइन प्रबंधन में Agents ऐप को अक्षम करें। इससे कॉल सारांश भी हट जाते हैं।
ट्रान्सक्रिप्शन और कैप्शन: AM_CALLS_ENABLE_TRANSCRIPTIONS=false और AM_CALLS_ENABLE_LIVE_CAPTIONS=false (डिफ़ॉल्ट)।
बोलकर पढ़ें: संदेशों को वाचन करें बंद (AM_TEXTTOSPEECHSETTINGS_ENABLE=false, डिफ़ॉल्ट), चाहे वह कनेक्शन का उपयोग करे या न करे।
अनुवाद: ऑटो-अनुवाद बंद करें (AM_AUTOTRANSLATIONSETTINGS_ENABLE=false, डिफ़ॉल्ट)।

एजेंट ऐप को बंद करने से अन्य फ़ीचर बंद नहीं होते: वे मॉडल कनेक्शन या अपने स्वयं के API का उपयोग करते हैं।