Jualan & MCP Server: Fix OCR Nota Tulisan Tangan dan Integrasi JSON
Perbaikan OCR Nota Tulisan Tangan dan integrasi REST Bridge JSON pada MCP Server untuk sistem Jualan.
Postingan dengan tag
9postingan
Perbaikan OCR Nota Tulisan Tangan dan integrasi REST Bridge JSON pada MCP Server untuk sistem Jualan.
Perbaikan akurasi pemrosesan OCR, penanganan hallusinasi tanggal sistem, dan perbaikan tampilan log LLM monitoring.
Pengembangan arsitektur Two-Pass Vision Analysis untuk penyuntikan RAG dinamis pada proses OCR nota belanja.
Implementasi antarmuka LLM Monitoring terpusat di MCP Server Hub untuk memantau status model aktif, limit API Key Gemini free tier, dan log prompt history.
Implementasi pencatatan otomatis setiap pemanggilan LLM (prompt, model, token) ke tabel mcp_request_logs di mcp_hub_db. Penyempurnaan dashboard monitoring: highlight hanya key aktif, filter rule_based, dan popover prompt yang proporsional.
Memisahkan system prompt hardcode dari user input menggunakan field API yang tepat (systemInstruction untuk Gemini, system untuk Ollama) dan membuat Ollama Custom Modelfile agar system prompt nol token saat runtime di jalur Ollama.
Menambahkan tampilan sisa kuota RPM dan RPD per model per API key secara real-time dari database log, beserta indikator merah otomatis ketika kuota Gemini Free Tier habis atau terkena HTTP 429.
Penambahan API Key fallback lapis ketiga dan pembaruan versi model Vision untuk memaksimalkan resiliensi layanan AI.
Perbaikan posisi injeksi today_date agar model Gemini tidak mengabaikan konteks tanggal saat parsing Smart Note.