WorkflowGen v10 Preview 3

Announcements Release Notes & Downloads
1

Smarter Search with AI-Powered Request Data Indexing

The next evolution of WorkflowGen is here! In version 10, we’re introducing AI-powered request data indexing to help you find the information you need faster than ever.

What’s New?

New in Preview 3

  • PostgreSQL support (Preview):

    • WorkflowGen now supports PostgreSQL 17.5 as a database engine, in addition to Microsoft SQL Server.

    • This preview requires a fresh installation of WorkflowGen v10.0.2. Download the manual installation package, then follow the steps in the manual installation guide.

      • Proceed with the complete installation and configuration of WorkflowGen while skipping the MS SQL Server installation section.
      • Instead, create a new WorkflowGen database in your PostgreSQL server.

    • Semantic search and AI features in v10 require the pgvector extension v0.8.0 (Windows OS) to support the vector datatype.

      • Download the extension from pgvector_pgsql_windows 0.8.0_17.3.
      • Enable the extension in your PostgreSQL WorkflowGen database as per the package instructions.
      • Note: This package is specific to PostgreSQL on Windows OS. If you’re hosting PostgreSQL on another platform, install the appropriate version of the pgvector extension for your environment. It must be installed and enabled prior to creating the WorkflowGen schema.

      Recommendation for non-Windows platforms

      If you’re running PostgreSQL on Linux, macOS, or Docker, install the pgvector extension using your environment’s package manager or from the official GitHub repository.

      • PostgreSQL on Linux (Debian/Ubuntu):

        sudo apt install postgresql-server-dev-all
git clone https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
make && sudo make install

      • PostgreSQL on Docker:
        Use an image with pgvector pre-installed (e.g., ankane/pgvector) or build a custom image with the extension.

      • PostgreSQL on macOS (Homebrew):

        brew install pgvector

      • After installation, enable the extension in your WorkflowGen database:

        CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

    • Initialize the WorkflowGen schema by executing the following scripts in order:

      1. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Tables.sql
      2. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_PKeys.sql
      3. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_FKeys.sql
      4. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Indexes.sql
      5. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Triggers.sql
      6. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Const.sql

    • Create a new PostgreSQL user (e.g., wfgen_user) and grant read/write access to the WorkflowGen database.

    • Finally, configure WorkflowGen to connect to PostgreSQL by updating the connection string in /wfgen/web.config. Example:

      <connectionStrings>
    <add name="MainDbSource" connectionString="Host=localhost;Username=wfgen_user;Password=[wfgen_user_password];Database=[workflowgen_db_name];" providerName="Npgsql" />
</connectionStrings>

    Additional Notes

    • Preview scope: PostgreSQL support is currently in preview and may be subject to changes. It is recommended for testing and evaluation purposes only.

    • .NET compatibility: WorkflowGen uses the Npgsql data provider to connect to PostgreSQL. Ensure compatibility with your installed .NET runtime and libraries.

    • Case sensitivity warning: PostgreSQL treats unquoted identifiers as lowercase by default. Ensure consistent casing and proper quoting if customizing schema objects or running manual queries.

    • Feature parity: Some WorkflowGen features may behave differently on PostgreSQL due to differences in SQL syntax, functions, or performance characteristics. Full parity with MS SQL Server is being evaluated during this preview.

    • Testing advice: For evaluation, install WorkflowGen with PostgreSQL in a separate test environment to avoid impacting production systems.

  • New workflow applications:

    • EXTRACTTEXT: Extracts text content from an input file (PDF, DOCX, or TXT). Supports optional parameters for maximum file size, trimming, and text normalization (Unix-style line breaks). Returns the extracted text and its length.

  • Database schema updates for MS SQL Server:

    • Renamed columns for clarity and consistency:
      • USERS_VIEWS.[DEFAULT] → IS_DEFAULT
      • WFAPPLICATION_PARAM.[DEFAULT] → IS_DEFAULT
      • WFACTIVITY.[LIMIT] → LIMIT_DURATION
      • WFPROCESS.[LIMIT] → LIMIT_DURATION

  • Includes all updates from WorkflowGen 9.2.8, such as:

    • Streamlined view loading in the Portal by removing the view_qry parameter.
    • Fixed redirect issues in Portal search result action links.
    • Improved layout in the full-width code editor for process design.
    • Resolved a Workflow Designer error when moving activities between participant columns.
    • Corrected required parameters in the OPENAICHAT workflow app.

In Preview 2

  • New workflow applications:

    • CHECKREQUESTEMBEDDINGS: Verifies if the request’s data fields have been indexed with embeddings, allowing workflows to branch conditionally based on indexing status.
    • SEMANTICSEARCH: Performs a hybrid full-text and semantic search on requests, with customizable filters and scoring. Returns structured JSON results for use in process logic.

  • Support for embedding API authentication parameters
    New configuration settings allow you to customize how authentication is handled when calling the embedding generation API:

    • GenerateEmbeddingsApiAuthMethod (default: bearer)
    • GenerateEmbeddingsApiAuthHeader (default: Authorization)
    • GenerateEmbeddingsApiRetriesDelay (default: 5000ms)

    These options ensure compatibility with third-party or self-hosted AI services that require specific authentication headers or retry strategies.

  • Includes all updates from WorkflowGen 9.2.6, such as:

    • Bug fixes for Advanced/Quick Views, Safari rendering, tooltips, and Quick Approval
    • UI improvements to action parameter forms in Administration
    • Enhancements to OPENAICHAT and OPENAIADDMESSAGE, including developer role support and new AI customization parameters

Advanced Request Data Indexing

WorkflowGen now processes request data more efficiently by breaking down text, numeric, date/time, and file data (including Word .docx, PDF .pdf, and text .txt files) into structured chunks. These chunks improve searchability by ensuring better segmentation and accuracy.

Each chunk is also enhanced with AI-generated text embeddings, allowing searches to go beyond traditional keyword matching.

Flexible AI Model Support

To generate embeddings, WorkflowGen v10 Preview supports text embedding models that follow the OpenAI text embedding API schema. You can choose from:

  • Azure OpenAI
  • OpenAI
  • Custom models, including those deployed via LM Studio, Ollama or other self-hosted AI solutions that expose a compatible endpoint

This flexibility allows organizations to integrate AI-powered search with their preferred AI infrastructure.

Per-Process Data Indexing Configuration

Admins now have complete control over request data indexing. You can enable chunk creation and, optionally, similarity search (embedding generation) for each process data field individually, ensuring optimized indexing based on your needs.

Supporting process data vectorization will also allow AI agents to perform RAG (Retrieval Augmented Generation) and webforms to provide similar requests in real-time.

Process data can still be indexed using full-text search only when similarity search with vectorization is not required.

Hybrid Search: Full-text + AI Similarity

In the Preview version, request data chunks will power an enhanced advanced search in the portal. This hybrid approach combines:

  • Full-text search for precise keyword matches
  • AI-powered similarity search to retrieve relevant results based on context, even when exact words don’t match

This means better search accuracy and a more intuitive way to find existing requests, even when users don’t remember exact terms.

System Requirements

To take advantage of the new AI-powered search and indexing capabilities, WorkflowGen v10 Preview requires one of the following database configurations:

  • Azure SQL Database with the Integrated Vectorization Preview feature
  • SQL Server 2025 Preview
  • PostgreSQL 17.5 with the pgvector extension

These database technologies enable vector-based search operations, which power the AI-driven similarity search.

What’s Next?

This is just the beginning! The AI-powered search capabilities introduced in WorkflowGen v10 Preview will continue to evolve, bringing even more intelligence and efficiency to your workflow management.

Stay tuned for further enhancements and let us know how this new search experience improves your daily operations!

Notes

All Node.js modules (GraphQL v5.2.0, Webhooks v6.1.7, Auth v3.1.0, and SCIM v3.0.13) now require Node.js version 18.20.7 LTS.

Recherche plus intelligente avec l’indexation des données de demande optimisée par l’IA

La prochaine évolution de WorkflowGen est ici ! Avec la version 10 Preview, nous introduisons une indexation des données de demande optimisée par l’IA pour vous aider à trouver les bonnes informations plus rapidement que jamais.

Quoi de neuf ?

Nouveautés de la Preview 3

  • Prise en charge de PostgreSQL (Preview) :

    • WorkflowGen prend désormais en charge PostgreSQL 17.5 comme moteur de base de données, en plus de Microsoft SQL Server.

    • Cette version preview nécessite une nouvelle installation de WorkflowGen v10.0.2. Téléchargez le package d’installation manuelle, puis suivez les étapes du guide d’installation manuelle.

      • Procédez à l’installation complète et à la configuration de WorkflowGen en ignorant la section d’installation de MS SQL Server.
      • Créez à la place une nouvelle base de données WorkflowGen dans votre serveur PostgreSQL.

    • Les fonctionnalités de recherche sémantique et d’IA de la version 10 nécessitent l’extension pgvector version 0.8.0 (Windows OS) pour prendre en charge le type de données vector.

      • Téléchargez l’extension depuis pgvector_pgsql_windows 0.8.0_17.3.
      • Activez l’extension dans votre base de données PostgreSQL WorkflowGen conformément aux instructions du package.
      • Remarque : Ce package est spécifique à PostgreSQL sous Windows. Si votre serveur PostgreSQL fonctionne sur une autre plateforme, installez la version appropriée de l’extension pgvector pour votre environnement. Elle doit être installée et activée avant de créer le schéma de base de données de WorkflowGen.

      Recommandation pour les plateformes autres que Windows

      Si vous utilisez PostgreSQL sous Linux, macOS ou via Docker, installez l’extension pgvector à l’aide du gestionnaire de paquets de votre environnement ou à partir du dépôt officiel GitHub.

      • PostgreSQL sous Linux (Debian/Ubuntu) :

        sudo apt install postgresql-server-dev-all
git clone https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
make && sudo make install

      • PostgreSQL via Docker :
        Utilisez une image avec pgvector préinstallé (par exemple : ankane/pgvector) ou construisez votre propre image avec l’extension intégrée.

      • PostgreSQL sous macOS (Homebrew) :

        brew install pgvector

      • Après l’installation, activez l’extension dans votre base de données WorkflowGen :

        CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

    • Initialisez le schéma de base de données WorkflowGen en exécutant les scripts suivants dans l’ordre :

      1. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Tables.sql
      2. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_PKeys.sql
      3. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_FKeys.sql
      4. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Indexes.sql
      5. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Triggers.sql
      6. Databases\PostgreSQL\Create_WFG_SQL_Const.sql

    • Créez un nouvel utilisateur PostgreSQL (par exemple : wfgen_user) et accordez-lui les droits de lecture et d’écriture sur la base de données WorkflowGen.

    • Enfin, configurez la connexion à PostgreSQL dans le fichier /wfgen/web.config. Exemple :

      <connectionStrings>
    <add name="MainDbSource" connectionString="Host=localhost;Username=wfgen_user;Password=[wfgen_user_password];Database=[workflowgen_db_name];" providerName="Npgsql" />
</connectionStrings>

    Informations complémentaires

    • Portée de la Preview : Le support de PostgreSQL est actuellement en version Preview et peut faire l’objet de modifications. Il est recommandé pour une utilisation en test et évaluation uniquement.

    • Compatibilité .NET : WorkflowGen utilise le fournisseur de données Npgsql pour se connecter à PostgreSQL. Assurez-vous que votre environnement .NET est compatible avec cette bibliothèque.

    • Sensibilité à la casse : PostgreSQL considère par défaut les identifiants non-quotés comme des minuscules. Veillez à maintenir une cohérence de casse ou à utiliser des guillemets si nécessaire dans les requêtes personnalisées.

    • Parité fonctionnelle : Certaines fonctionnalités peuvent se comporter différemment avec PostgreSQL en raison de différences dans la syntaxe SQL, les fonctions ou les performances. La parité complète avec SQL Server est en cours d’évaluation durant cette phase de Preview.

    • Conseil de test : Pour l’évaluation, il est recommandé d’installer WorkflowGen avec PostgreSQL dans un environnement de test dédié, séparé du système de production.

  • Nouvelles applications de workflow :

    • EXTRACTTEXT : Extrait le contenu textuel d’un fichier en entrée (PDF, DOCX ou TXT). Prend en charge des paramètres optionnels tels que la taille maximale du fichier, le découpage et la normalisation du texte (sauts de ligne au format Unix). Retourne le texte extrait ainsi que sa longueur.

  • Mises à jour du schéma de base de données pour MS SQL Server :

    • Renommage de colonnes pour plus de clarté et de cohérence :
      • USERS_VIEWS.[DEFAULT] → IS_DEFAULT
      • WFAPPLICATION_PARAM.[DEFAULT] → IS_DEFAULT
      • WFACTIVITY.[LIMIT] → LIMIT_DURATION
      • WFPROCESS.[LIMIT] → LIMIT_DURATION

  • Inclut toutes les mises à jour de WorkflowGen 9.2.8, telles que :

    • Chargement de vues dans le portail simplifié grâce à la suppression du paramètre view_qry.
    • Correction d’un problème de redirection dans les liens d’actions des résultats de recherche du portail.
    • Amélioration de l’affichage de l’éditeur de code en mode pleine largeur dans la conception de processus.
    • Résolution d’une erreur dans le concepteur de workflow lors du déplacement d’une activité entre colonnes de participants.
    • Correction des paramètres requis dans l’application de workflow OPENAICHAT.

Dans Preview 2

  • Nouvelles applications de workflow :

    • CHECKREQUESTEMBEDDINGS : Permet de vérifier si les embeddings ont été générés pour les champs de données d’une demande. Cette vérification peut être utilisée pour déclencher des branches conditionnelles dans un processus.
    • SEMANTICSEARCH : Effectue une recherche hybride combinant le plein texte et la similarité sémantique sur les demandes existantes. Des filtres avancés et des seuils de similarité personnalisables permettent d’obtenir des résultats précis au format JSON, exploitables dans les processus.

  • Support des paramètres d’authentification pour les embeddings
    De nouveaux paramètres de configuration permettent de personnaliser le mode d’authentification utilisé lors de l’appel de l’API de génération d’embeddings :

    • GenerateEmbeddingsApiAuthMethod (par défaut bearer)
    • GenerateEmbeddingsApiAuthHeader (par défaut Authorization)
    • GenerateEmbeddingsApiRetriesDelay (par défaut 5000ms)

    Ces paramètres offrent une meilleure compatibilité avec les solutions d’IA tierces ou auto-hébergées nécessitant une authentification spécifique.

  • Intégration des améliorations de la version 9.2.6, notamment :

    • Corrections dans les vues avancée et l’approbation rapide du portail (rendu, info-bulles, navigation, compatibilité Safari)
    • Amélioration de l’affichage du formulaire des paramètres d’action dans l’administration
    • Nouveaux rôles et paramètres dans les applications OPENAICHAT et OPENAIADDMESSAGE pour plus de flexibilité dans les interactions IA

Indexation avancée des données de demande

WorkflowGen traite désormais les données de demande de manière plus efficace en découpant les données textuelles, numériques, temporelles et les fichiers (y compris Word .docx, PDF .pdf et texte .txt) en segments structurés. Ces segments améliorent la recherche en assurant un meilleur découpage et une plus grande précision.

Chaque segment est également enrichi avec des vecteurs de texte générés par l’IA, permettant ainsi des recherches au-delà de la simple correspondance de mots-clés.

Prise en charge flexible des modèles d’IA

Pour générer ces vecteurs, WorkflowGen v10 Preview prend en charge les modèles d’embedding de texte conformes au schéma de l’API d’embedding d’OpenAI. Vous pouvez choisir parmi :

  • Azure OpenAI
  • OpenAI
  • Modèles personnalisés, y compris ceux déployés via LM Studio, Ollama ou d’autres solutions d’IA auto-hébergées exposant un point de terminaison compatible

Cette flexibilité permet aux organisations d’intégrer la recherche optimisée par l’IA avec leur infrastructure préférée.

Configuration de l’indexation des données de process

Les administrateurs ont désormais un contrôle total sur l’indexation des données de demande. Il est possible d’activer la création de segments et, en option, la recherche par similarité (génération d’embeddings) pour chaque champ de données d’un process, garantissant ainsi une indexation optimisée selon les besoins.

La vectorisation des données de process permet également aux agents IA d’exploiter le RAG (Retrieval Augmented Generation) et aux formulaires web de proposer des demandes similaires en temps réel.

Les données de process peuvent toujours être indexées en recherche plein texte uniquement lorsque la recherche par similarité via la vectorisation n’est pas nécessaire.

Recherche hybride : texte intégral + similarité IA

Dans cette version Preview, les segments de données de demande alimenteront une recherche avancée améliorée dans le portail. Cette approche hybride combine :

  • Recherche en texte intégral pour des correspondances précises de mots-clés
  • Recherche par similarité IA, qui retrouve des résultats pertinents en fonction du contexte, même lorsque les termes exacts ne correspondent pas

Cela signifie une précision accrue et un moyen plus intuitif de retrouver des demandes existantes, même si l’utilisateur ne se souvient pas des termes exacts.

Configuration requise

Pour bénéficier des nouvelles capacités d’indexation et de recherche optimisées par l’IA, WorkflowGen v10 Preview nécessite l’une des configurations de base de données suivantes :

  • Azure SQL Database avec la fonctionnalité Integrated Vectorization Preview
  • SQL Server 2025 Preview
  • PostgreSQL 17.5 avec l’extension pgvector

Ces technologies permettent d’effectuer des recherches vectorielles, qui alimentent la recherche par similarité optimisée par l’IA.

Et ensuite ?

Ce n’est qu’un début ! Les capacités de recherche intelligente introduites dans WorkflowGen v10 Preview continueront d’évoluer pour apporter encore plus d’intelligence et d’efficacité à votre gestion des workflows.

Restez à l’écoute pour de nouvelles améliorations et n’hésitez pas à nous faire part de votre expérience avec cette nouvelle recherche avancée !

Notes

Tous les modules Node.js (GraphQL v5.2.0, Webhooks v6.1.7, Auth v3.1.0 et SCIM v3.0.13) nécessitent désormais Node.js version 18.20.7 LTS.

Installation Packs

For SQL Server only

WorkflowGen 10.0.2 Preview 3 (Upgrade)
WorkflowGen 10.0.2 Preview 3 (Clean Install - PowerShell)

For PostgreSQL and SQL Server

WorkflowGen 10.0.2 Preview 3 (Clean Install - Manual)

Documentation

WorkflowGen 10.0.2 Preview 3 Upgrade Guide: English - Français
WorkflowGen 10.0.2 Preview 3 Manual Installation Guide: English - Français