适用于 Watson OpenScale5.3.1 版本 IBM Software Hub 的可用补丁
补丁用于修复已知问题和安全漏洞。 本主题中的补丁可应用于 5.3.1IBM Software Hub 版本。
补丁是累积的。 如果修复程序通过补丁发布，该修复程序将包含在所有后续补丁中。
最新的补丁定义在 文件 patch-5.3.1.yaml 中，该文件可在 GitHub 上的 IBM /software-hub 存储库中获取。
在本主题中，可用补丁按时间倒序排列，因此最新的补丁位于主题开头。
应用补丁
默认情况下，当您安装或升级. 的实例时，最新补丁会自动 IBM Software Hub应用到您的环境中。
您可以通过运行该 cpd-cli
manage
list-deployed-components 命令查看当前环境中已安装的补丁。
如果您想为您的环境应用更新的补丁，请参阅 “应用补丁”部分 IBM Software Hub。
补丁 4
此补丁中未包含任何 Watson OpenScale 补丁。
补丁 3
此补丁中未包含任何 Watson OpenScale 补丁。
补丁 2
发行日期： 2026年4月11日
版本：5.3.3
- 此补丁修复的安全问题
此补丁解决了以下常见漏洞与暴露（CVE）：
CVE-2026-0861, CVE-2026-0915, CVE-2026-0994, CVE-2026-1260, CVE-2026-1525, CVE-2026-1526, CVE-2026-1527, CVE-2026-1528, CVE-2026-1642, CVE-2026-2229, CVE-2026-2581, CVE-2026-3449, CVE-2026-21441, CVE-2026-21637, CVE-2026-22695, CVE-2026-22801, CVE-2026-24308, CVE-2026-25646, CVE-2026-25934, CVE-2026-26007, CVE-2026-26013, CVE-2026-26278, CVE-2026-27139, CVE-2026-27199, CVE-2026-27205, CVE-2026-31802, CVE-2026-31808, CVE-2026-32141, CVE-2026-32597
CVE-2025-5115, CVE-2025-9820, CVE-2025-14831, CVE-2025-15281, CVE-2025-21605, CVE-2025-27817, CVE-2025-32023, CVE-2025-33042, CVE-2025-46817, CVE-2025-46818, CVE-2025-46819, CVE-2025-48367, CVE-2025-48924, CVE-2025-49128, CVE-2025-49844, CVE-2025-52999, CVE-2025-53864, CVE-2025-55130, CVE-2025-55131, CVE-2025-55132, CVE-2025-59465, CVE-2025-59466, CVE-2025-61726, CVE-2025-61728, CVE-2025-61730, CVE-2025-66418, CVE-2025-66471, CVE-2025-68121
CVE-2024-6763, CVE-2024-31228, CVE-2024-31449
CVE-2023-2976, CVE-2023-25155, CVE-2023-28856, CVE-2023-45145
CVE-2022-3647, CVE-2022-24735, CVE-2022-24736, CVE-2022-36021
CVE-2021-3470, CVE-2021-31294, CVE-2021-32626, CVE-2021-32672, CVE-2021-32761
CVE-2020-7656, CVE-2020-8908
CVE-2019-10192, CVE-2019-11358
CVE-2018-10237, CVE-2018-11218, CVE-2018-11219, CVE-2018-12326, CVE-2018-12453
CVE-2015-9251
CVE-2012-6708
CVE-2011-4969
- 此补丁的新功能
- 此补丁包含以下新功能：
- 导出和导入基于大型语言模型的订阅
- 现在，您可以导出和导入基于大型语言模型 Watson OpenScale （LLM）的订阅。 如需了解更多信息，请参阅《 迁移 Watson OpenScale 订阅》。
补丁 1
发行日期： 2026年3月24日
版本：5.3.2
- 此补丁修复的安全问题
此补丁解决了以下常见漏洞与暴露（CVE）：
CVE-2026-0861, CVE-2026-0915, CVE-2026-21441, CVE-2026-21637, CVE-2026-22695, CVE-2026-22801, CVE-2026-25646, CVE-2026-26007, CVE-2026-27199, CVE-2026-27205
CVE-2025-5115, CVE-2025-15281, CVE-2025-21605, CVE-2025-32023, CVE-2025-33042, CVE-2025-46817, CVE-2025-46818, CVE-2025-46819, CVE-2025-48367, CVE-2025-49844, CVE-2025-55130, CVE-2025-55131, CVE-2025-55132, CVE-2025-59465, CVE-2025-59466, CVE-2025-61726, CVE-2025-61728, CVE-2025-61730, CVE-2025-66418, CVE-2025-66471, CVE-2025-68121
CVE-2024-31228, CVE-2024-31449
CVE-2023-25155, CVE-2023-28856, CVE-2023-45145
CVE-2022-3647, CVE-2022-24735, CVE-2022-24736, CVE-2022-24834, CVE-2022-36021
CVE-2021-3470, CVE-2021-31294, CVE-2021-32626, CVE-2021-32672, CVE-2021-32761
CVE-2020-14147
CVE-2019-10192, CVE-2019-10193
CVE-2018-11218, CVE-2018-11219, CVE-2018-12326, CVE-2018-12453
CVE-2016-10517
- 此补丁的新功能
- 此补丁包含以下新功能：
- 利用 LLM 作为评判者，评估提示词模板的自定义指标
- 现在，您可以使用 LLM 作为评判者（ LLMaaJ ）来评估提示模板和独立提示模板的自定义指标。 借助此功能，您可以定义超越内置生成式人工智能质量指标的领域特定评估标准。 借助“ LLMaaJ ”评估器，大型语言模型（LLM）将充当评估者（评委），根据可自定义的评分逻辑来评估人工智能生成的回答质量。
此功能可通过 Python SDK使用。