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为帮助用户更高效地管理项目，我们新增一个项目删除接口。用户通过访问 

在大规模知识库构建过程中，为了提高构建效率，我们引入了模型调用的并发控制机制。用户可以通过设置 builder.model.execute.num 参数来调整并发数量，默认值设定为5。这有助于避免因模型服务性能瓶颈而导致的任务失败或系统卡顿。

为了让用户能够更直观地判断 OpenSPG 服务是否启动成功，我们在日志输出中加入了明确的启动成功标识。openspg-server 成功启动后，会输出这一标识。

针对在处理大规模数据集时出现的 Neo4j 内存溢出问题，我们进行了深入分析并实施了有效的解决方案。现在，面对大规模数据集Neo4j 能保持稳定运行，有效防止了因内存不足而导致的服务中断。

在多并发场景下执行 Neo4j 查询时，图数据科学 (GDS) 库的加载会出现冲突或失败的情况。为此，我们优化了查询执行策略，确保了在高并发环境下的查询性能和稳定性。

在之前版本中，部分用户反馈在查看抽取结果的 Schema 预览时，实体名称缺少必要的前缀信息导致抽取的实体和预定义的Schema不一致。此次更新修正了这一问题，保证了所有实体名称的完整性和准确性。

当用户在创建或修改项目时，如果未指定 Neo4j 密码，系统将自动填充一个安全的默认值，从而简化了配置流程，减少了用户的输入负担。

修复了JS依赖外部地址问题，已将前端文件全部内置到镜像内；同时针对知识库管理页面进行了多项改进，以提供更加流畅的操作体验。

对于在构建知识图谱时可能出现的节点或关系类型为空的情况，我们优化了写入逻辑，确保即便在这些特殊情况下也能顺利完成数据的写入操作，避免了因类型缺失而引发的数据丢失或错误。

OpenSPG/KAG 计划在12月底发布下一个版本，有以下更新正在进行中：

1. 在产品端增加对自定义 Schema 的支持，允许用户根据自己的业务需求灵活定义数据结构，从而更好地满足不同领域的应用需求；

2. 产品端提供交互式的图查询功能，让用户能够通过可视化界面轻松探索和分析图数据；

3. 引入领域知识注入功能，支持用户将特定领域的专业知识融入知识图谱，增强图谱的深度和广度，提升其应用价值；

4. 增加对摘要类任务的支持；

5. 进一步优化 PDF 和 docx 文档的切分算法，确保在导入文档时能够更准确地识别和处理段落、章节等结构化信息；