Docs: update latest updates. (#11188)

### Type of change

- [x] Documentation Update

README.md

@@ -86,6 +86,7 @@ Try our demo at [https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io).
 
 ## 🔥 Latest Updates
 
+- 2025-11-12 Supports data synchronization from Confluence, AWS S3, Discord, Google Drive.
 - 2025-10-23 Supports MinerU & Docling as document parsing methods.
 - 2025-10-15 Supports orchestrable ingestion pipeline.
 - 2025-08-08 Supports OpenAI's latest GPT-5 series models.
@@ -93,7 +94,6 @@ Try our demo at [https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io).
 - 2025-05-23 Adds a Python/JavaScript code executor component to Agent.
 - 2025-05-05 Supports cross-language query.
 - 2025-03-19 Supports using a multi-modal model to make sense of images within PDF or DOCX files.
-- 2025-02-28 Combined with Internet search (Tavily), supports reasoning like Deep Research for any LLMs.
 - 2024-12-18 Upgrades Document Layout Analysis model in DeepDoc.
 - 2024-08-22 Support text to SQL statements through RAG.
 

README_id.md

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 ## 🔥 Pembaruan Terbaru
 
+- 2025-11-12 Mendukung sinkronisasi data dari Confluence, AWS S3, Discord, Google Drive.
 - 2025-10-23 Mendukung MinerU & Docling sebagai metode penguraian dokumen.
 - 2025-10-15 Dukungan untuk jalur data yang terorkestrasi.
 - 2025-08-08 Mendukung model seri GPT-5 terbaru dari OpenAI.
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 - 2025-05-23 Menambahkan komponen pelaksana kode Python/JS ke Agen.
 - 2025-05-05 Mendukung kueri lintas bahasa.
 - 2025-03-19 Mendukung penggunaan model multi-modal untuk memahami gambar di dalam file PDF atau DOCX.
-- 2025-02-28 dikombinasikan dengan pencarian Internet (TAVILY), mendukung penelitian mendalam untuk LLM apa pun.
 - 2024-12-18 Meningkatkan model Analisis Tata Letak Dokumen di DeepDoc.
 - 2024-08-22 Dukungan untuk teks ke pernyataan SQL melalui RAG.
 

README_ja.md

@@ -66,6 +66,7 @@
 
 ## 🔥 最新情報
 
+- 2025-11-12 Confluence、AWS S3、Discord、Google Drive からのデータ同期をサポートします。
 - 2025-10-23 ドキュメント解析方法として MinerU と Docling をサポートします。
 - 2025-10-15 オーケストレーションされたデータパイプラインのサポート。
 - 2025-08-08 OpenAI の最新 GPT-5 シリーズモデルをサポートします。
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 - 2025-05-23 エージェントに Python/JS コードエグゼキュータコンポーネントを追加しました。
 - 2025-05-05 言語間クエリをサポートしました。
 - 2025-03-19 PDFまたはDOCXファイル内の画像を理解するために、多モーダルモデルを使用することをサポートします。
-- 2025-02-28 インターネット検索 (TAVILY) と組み合わせて、あらゆる LLM の詳細な調査をサポートします。
 - 2024-12-18 DeepDoc のドキュメント レイアウト分析モデルをアップグレードします。
 - 2024-08-22 RAG を介して SQL ステートメントへのテキストをサポートします。
 

README_ko.md

@@ -67,6 +67,7 @@
 
 ## 🔥 업데이트
 
+- 2025-11-12 Confluence, AWS S3, Discord, Google Drive에서 데이터 동기화를 지원합니다.
 - 2025-10-23 문서 파싱 방법으로 MinerU 및 Docling을 지원합니다.
 - 2025-10-15 조정된 데이터 파이프라인 지원.
 - 2025-08-08 OpenAI의 최신 GPT-5 시리즈 모델을 지원합니다.
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 - 2025-05-23 Agent에 Python/JS 코드 실행기 구성 요소를 추가합니다.
 - 2025-05-05 언어 간 쿼리를 지원합니다.
 - 2025-03-19 PDF 또는 DOCX 파일 내의 이미지를 이해하기 위해 다중 모드 모델을 사용하는 것을 지원합니다.
-- 2025-02-28 인터넷 검색(TAVILY)과 결합되어 모든 LLM에 대한 심층 연구를 지원합니다.
 - 2024-12-18 DeepDoc의 문서 레이아웃 분석 모델 업그레이드.
 - 2024-08-22 RAG를 통해 SQL 문에 텍스트를 지원합니다.
 

README_pt_br.md

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 ## 🔥 Últimas Atualizações
 
+- 12-11-2025 Suporta a sincronização de dados do Confluence, AWS S3, Discord e Google Drive.
 - 23-10-2025 Suporta MinerU e Docling como métodos de análise de documentos.
 - 15-10-2025 Suporte para pipelines de dados orquestrados.
 - 08-08-2025 Suporta a mais recente série GPT-5 da OpenAI.
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 - 23-05-2025 Adicione o componente executor de código Python/JS ao Agente.
 - 05-05-2025 Suporte a consultas entre idiomas.
 - 19-03-2025 Suporta o uso de um modelo multi-modal para entender imagens dentro de arquivos PDF ou DOCX.
-- 28-02-2025 combinado com a pesquisa na Internet (T AVI LY), suporta pesquisas profundas para qualquer LLM.
 - 18-12-2024 Atualiza o modelo de Análise de Layout de Documentos no DeepDoc.
 - 22-08-2024 Suporta conversão de texto para comandos SQL via RAG.
 

README_tzh.md

@@ -85,6 +85,7 @@
 
 ## 🔥 近期更新
 
+- 2025-11-12 支援從 Confluence、AWS S3、Discord、Google Drive 進行資料同步。
 - 2025-10-23 支援 MinerU 和 Docling 作為文件解析方法。
 - 2025-10-15 支援可編排的資料管道。
 - 2025-08-08 支援 OpenAI 最新的 GPT-5 系列模型。
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 - 2025-05-23 為 Agent 新增 Python/JS 程式碼執行器元件。
 - 2025-05-05 支援跨語言查詢。
 - 2025-03-19 PDF和DOCX中的圖支持用多模態大模型去解析得到描述.
-- 2025-02-28 結合網路搜尋（Tavily），對於任意大模型實現類似 Deep Research 的推理功能.
 - 2024-12-18 升級了 DeepDoc 的文檔佈局分析模型。
 - 2024-08-22 支援用 RAG 技術實現從自然語言到 SQL 語句的轉換。
 

README_zh.md

@@ -85,6 +85,7 @@
 
 ## 🔥 近期更新
 
+- 2025-11-12 支持从 Confluence、AWS S3、Discord、Google Drive 进行数据同步。
 - 2025-10-23 支持 MinerU 和 Docling 作为文档解析方法。
 - 2025-10-15 支持可编排的数据管道。
 - 2025-08-08 支持 OpenAI 最新的 GPT-5 系列模型。
@@ -92,7 +93,6 @@
 - 2025-05-23 Agent 新增 Python/JS 代码执行器组件。
 - 2025-05-05 支持跨语言查询。
 - 2025-03-19 PDF 和 DOCX 中的图支持用多模态大模型去解析得到描述.
-- 2025-02-28 结合互联网搜索（Tavily），对于任意大模型实现类似 Deep Research 的推理功能.
 - 2024-12-18 升级了 DeepDoc 的文档布局分析模型。
 - 2024-08-22 支持用 RAG 技术实现从自然语言到 SQL 语句的转换。
 

agent/canvas.py

@@ -349,7 +349,7 @@ class Canvas(Graph):
                         i += 1
                     else:
                         for _, ele in cpn.get_input_elements().items():
-                            if isinstance(ele, dict) and ele.get("_cpn_id") and ele.get("_cpn_id") not in self.path[:i]:
+                            if isinstance(ele, dict) and ele.get("_cpn_id") and ele.get("_cpn_id") not in self.path[:i] and self.path[0].lower().find("userfillup") < 0:
                                 self.path.pop(i)
                                 t -= 1
                                 break

api/db/init_data.py

@@ -89,19 +89,12 @@ def init_superuser():
 
 
 def init_llm_factory():
-    try:
+    LLMFactoriesService.filter_delete([1 == 1])
-        LLMService.filter_delete([(LLM.fid == "MiniMax" or LLM.fid == "Minimax")])
-        LLMService.filter_delete([(LLM.fid == "cohere")])
-        LLMFactoriesService.filter_delete([LLMFactories.name == "cohere"])
-    except Exception:
-        pass
-
     factory_llm_infos = settings.FACTORY_LLM_INFOS
     for factory_llm_info in factory_llm_infos:
         info = deepcopy(factory_llm_info)
         llm_infos = info.pop("llm")
         try:
-            LLMFactoriesService.filter_delete([LLMFactories.name == factory_llm_info["name"]])
             LLMFactoriesService.save(**info)
         except Exception:
             pass