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export default {
translation: {
common: {
delete: '删除',
deleteModalTitle: '确定删除吗?',
ok: '是',
cancel: '否',
total: '总共',
rename: '重命名',
name: '名称',
save: '保存',
namePlaceholder: '请输入名称',
next: '下一步',
create: '创建',
edit: '编辑',
upload: '上传',
english: '英文',
chinese: '简体中文',
traditionalChinese: '繁体中文',
language: '语言',
languageMessage: '请输入语言',
languagePlaceholder: '请选择语言',
copy: '复制',
copied: '复制成功',
comingSoon: '即将推出',
download: '下载',
close: '关闭',
preview: '预览',
move: '移动',
warn: '提醒',
action: '操作',
s: '秒',
pleaseSelect: '请选择',
pleaseInput: '请输入',
submit: '提交',
},
login: {
login: '登录',
signUp: '注册',
loginDescription: '很高兴再次见到您！',
registerDescription: '很高兴您加入！',
emailLabel: '邮箱',
emailPlaceholder: '请输入邮箱地址',
passwordLabel: '密码',
passwordPlaceholder: '请输入密码',
rememberMe: '记住我',
signInTip: '没有帐户？',
signUpTip: '已经有帐户？',
nicknameLabel: '名称',
nicknamePlaceholder: '请输入名称',
register: '创建账户',
continue: '继续',
title: '开始构建您的智能助手',
description:
'免费注册以探索顶级 RAG 技术。 创建知识库和人工智能来增强您的业务',
review: '来自 500 多条评论',
},
header: {
knowledgeBase: '知识库',
chat: '聊天',
register: '注册',
signin: '登录',
home: '首页',
setting: '用户设置',
logout: '登出',
fileManager: '文件管理',
flow: 'Agent',
search: '搜索',
},
knowledgeList: {
welcome: '欢迎回来',
description: '今天我们要使用哪个知识库？',
createKnowledgeBase: '创建知识库',
name: '名称',
namePlaceholder: '请输入名称',
doc: '文档',
searchKnowledgePlaceholder: '搜索',
noMoreData: '没有更多数据了',
},
knowledgeDetails: {
dataset: '数据集',
testing: '检索测试',
configuration: '配置',
files: '文件',
name: '名称',
namePlaceholder: '请输入名称',
doc: '文档',
datasetDescription: '😉 解析成功后才能问答哦。',
addFile: '新增文件',
searchFiles: '搜索文件',
localFiles: '本地文件',
emptyFiles: '新建空文件',
webCrawl: '网页抓取',
chunkNumber: '分块数',
uploadDate: '上传日期',
chunkMethod: '解析方法',
enabled: '启用',
disabled: '禁用',
action: '动作',
parsingStatus: '解析状态',
processBeginAt: '流程开始于',
processDuration: '过程持续时间',
progressMsg: '进度消息',
testingDescription: '最后一步！ 成功后，剩下的就交给Infiniflow AI吧。',
similarityThreshold: '相似度阈值',
similarityThresholdTip:
'我们使用混合相似度得分来评估两行文本之间的距离。 它是加权关键词相似度和向量余弦相似度。 如果查询和块之间的相似度小于此阈值，则该块将被过滤掉。',
vectorSimilarityWeight: '关键字相似度权重',
vectorSimilarityWeightTip:
'我们使用混合相似性评分来评估两行文本之间的距离。它是加权关键字相似性和矢量余弦相似性或rerank得分（0〜1）。两个权重的总和为1.0。',
testText: '测试文本',
testTextPlaceholder: '请输入您的问题！',
testingLabel: '测试',
similarity: '混合相似度',
termSimilarity: '关键词相似度',
vectorSimilarity: '向量相似度',
hits: '命中数',
view: '看法',
filesSelected: '选定的文件',
upload: '上传',
run: '启动',
runningStatus0: '未启动',
runningStatus1: '解析中',
runningStatus2: '取消',
runningStatus3: '成功',
runningStatus4: '失败',
pageRanges: '页码范围',
pageRangesTip:
'页码范围：定义需要解析的页面范围。 不包含在这些范围内的页面将被忽略。',
fromPlaceholder: '从',
fromMessage: '缺少起始页码',
toPlaceholder: '到',
toMessage: '缺少结束页码（不包含）',
layoutRecognize: '布局识别',
layoutRecognizeTip:
'使用视觉模型进行布局分析，以更好地识别文档结构，找到标题、文本块、图像和表格的位置。 如果没有此功能，则只能获取 PDF 的纯文本。',
taskPageSize: '任务页面大小',
taskPageSizeMessage: '请输入您的任务页面大小！',
taskPageSizeTip: `如果使用布局识别，PDF 文件将被分成连续的组。 布局分析将在组之间并行执行，以提高处理速度。 “任务页面大小”决定组的大小。 页面大小越大，将页面之间的连续文本分割成不同块的机会就越低。`,
addPage: '新增页面',
greaterThan: '当前值必须大于起始值！',
greaterThanPrevious: '当前值必须大于之前的值！',
selectFiles: '选择文件',
changeSpecificCategory: '更改特定类别',
uploadTitle: '点击或拖拽文件至此区域即可上传',
uploadDescription:
'支持单次或批量上传。 严禁上传公司数据或其他违禁文件。',
chunk: '解析块',
bulk: '批量',
cancel: '取消',
rerankModel: 'Rerank模型',
rerankPlaceholder: '请选择',
rerankTip: `如果是空的。它使用查询和块的嵌入来构成矢量余弦相似性。否则，它使用rerank评分代替矢量余弦相似性。`,
topK: 'Top-K',
topKTip: `K块将被送入Rerank型号。`,
delimiter: `分段标识符`,
delimiterTip:
'支持多字符作为分隔符，多字符分隔符用`包裹。如配置成这样：\n`##`;那么就会用换行，两个#以及分号先对文本进行分割，然后按照“ token number”大小进行拼装。',
html4excel: '表格转HTML',
html4excelTip: `Excel 是否将被解析为 HTML 表。如果为 FALSE，Excel 中的每一行都将形成一个块。`,
autoKeywords: '自动关键词',
autoKeywordsTip: `在查询此类关键词时，为每个块提取 N 个关键词以提高其排名得分。在“系统模型设置”中设置的 LLM 将消耗额外的 token。您可以在块列表中查看结果。`,
autoQuestions: '自动问题',
autoQuestionsTip: `在查询此类问题时，为每个块提取 N 个问题以提高其排名得分。在“系统模型设置”中设置的 LLM 将消耗额外的 token。您可以在块列表中查看结果。如果发生错误，此功能不会破坏整个分块过程，除了将空结果添加到原始块。`,
},
knowledgeConfiguration: {
titleDescription: '在这里更新您的知识库详细信息，尤其是解析方法。',
name: '知识库名称',
photo: '知识库图片',
description: '描述',
language: '语言',
languageMessage: '请输入语言',
languagePlaceholder: '请输入语言',
permissions: '权限',
embeddingModel: '嵌入模型',
chunkTokenNumber: '块Token数',
chunkTokenNumberMessage: '块Token数是必填项',
embeddingModelTip:
'用于嵌入块的嵌入模型。 一旦知识库有了块，它就无法更改。 如果你想改变它，你需要删除所有的块。',
permissionsTip: '如果权限是“团队”，则所有团队成员都可以操作知识库。',
chunkTokenNumberTip: '它大致确定了一个块的Token数量。',
chunkMethod: '解析方法',
chunkMethodTip: '说明位于右侧。',
upload: '上传',
english: '英文',
chinese: '中文',
embeddingModelPlaceholder: '请选择嵌入模型',
chunkMethodPlaceholder: '请选择分块方法',
save: '保存',
me: '只有我',
team: '团队',
cancel: '取消',
methodTitle: '分块方法说明',
methodExamples: '示例',
methodExamplesDescription: '提出以下屏幕截图以促进理解。',
dialogueExamplesTitle: '对话示例',
methodEmpty: '这将显示知识库类别的可视化解释',
book: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。</p><p>
由于一本书很长，并不是所有部分都有用，如果是 PDF，
请为每本书设置<i>页面范围</i>，以消除负面影响并节省分析计算时间。</p>`,
laws: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。</p><p>
法律文件有非常严格的书写格式。 我们使用文本特征来检测分割点。
</p><p>
chunk的粒度与'ARTICLE'一致，所有上层文本都会包含在chunk中。
</p>`,
manual: `<p>仅支持<b>PDF</b>。</p><p>
我们假设手册具有分层部分结构。 我们使用最低的部分标题作为对文档进行切片的枢轴。
因此，同一部分中的图和表不会被分割，并且块大小可能会很大。
</p>`,
naive: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML、HTML</b>。</p>
<p>此方法将简单的方法应用于块文件：</p>
<p>
<li>系统将使用视觉检测模型将连续文本分割成多个片段。</li>
<li>接下来，这些连续的片段被合并成Token数不超过“Token数”的块。</li></p>`,
paper: `<p>仅支持<b>PDF</b>文件。</p><p>
如果我们的模型运行良好，论文将按其部分进行切片，例如<i>摘要、1.1、1.2</i>等。</p><p>
这样做的好处是LLM可以更好的概括论文中相关章节的内容，
产生更全面的答案，帮助读者更好地理解论文。
缺点是它增加了 LLM 对话的背景并增加了计算成本，
所以在对话过程中，你可以考虑减少‘<b>topN</b>’的设置。</p>`,
presentation: `<p>支持的文件格式为<b>PDF</b>、<b>PPTX</b>。</p><p>
每个页面都将被视为一个块。 并且每个页面的缩略图都会被存储。</p><p>
<i>您上传的所有PPT文件都会使用此方法自动分块，无需为每个PPT文件进行设置。</i></p>`,
qa: ` <p>
此块方法支持<b> excel </b>和<b> csv/txt </b>文件格式。
</p>
<li>
如果文件以<b> excel </b>格式，则应由两个列组成
没有标题：一个提出问题，另一个用于答案，
答案列之前的问题列。多张纸是
只要列正确结构，就可以接受。
</li>
<li>
如果文件以<b> csv/txt </b>格式为
用作分开问题和答案的定界符。
</li>
<p>
<i>
未能遵循上述规则的文本行将被忽略，并且
每个问答对将被认为是一个独特的部分。
</i>
</p>`,
resume: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。
</p><p>
简历有多种格式，就像一个人的个性一样，但我们经常必须将它们组织成结构化数据，以便于搜索。
</p><p>
我们不是将简历分块，而是将简历解析为结构化数据。 作为HR，你可以扔掉所有的简历，
您只需与<i>'RAGFlow'</i>交谈即可列出所有符合资格的候选人。
</p>
`,
table: `支持<p><b>EXCEL</b>和<b>CSV/TXT</b>格式文件。</p><p>
以下是一些提示：
<ul>
<li>对于 csv 或 txt 文件，列之间的分隔符为 <em><b>TAB</b></em>。</li>
<li>第一行必须是列标题。</li>
<li>列标题必须是有意义的术语，以便我们的大语言模型能够理解。
列举一些同义词时最好使用斜杠<i>'/'</i>来分隔，甚至更好
使用方括号枚举值，例如 <i>'gender/sex(male,female)'</i>.<p>
以下是标题的一些示例：<ol>
<li>供应商/供货商<b>'TAB'</b>颜色（黄色、红色、棕色）<b>'TAB'</b>性别（男、女）<b>'TAB'</ b>尺码（M、L、XL、XXL）</li>
<li>姓名/名字<b>'TAB'</b>电话/手机/微信<b>'TAB'</b>最高学历（高中，职高，硕士，本科，博士，初中，中技，中 专，专科，专升本，MPA，MBA，EMBA）</li>
</ol>
</p>
</li>
<li>表中的每一行都将被视为一个块。</li>
</ul>`,
picture: `
<p>支持图像文件。 视频即将推出。</p><p>
如果图片中有文字，则应用 OCR 提取文字作为其文字描述。
</p><p>
如果OCR提取的文本不够，可以使用视觉LLM来获取描述。
</p>`,
one: `
<p>支持的文件格式为<b>DOCX、EXCEL、PDF、TXT</b>。
</p><p>
对于一个文档，它将被视为一个完整的块，根本不会被分割。
</p><p>
如果你要总结的东西需要一篇文章的全部上下文，并且所选LLM的上下文长度覆盖了文档长度，你可以尝试这种方法。
</p>`,
knowledgeGraph: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML</b>
<p>文件分块后，使用分块提取整个文档的知识图谱和思维导图。此方法将简单的方法应用于分块文件：
连续的文本将被切成大约 512 个 token 数的块。</p>
<p>接下来，将分块传输到 LLM 以提取知识图谱和思维导图的节点和关系。</p>
注意您需要指定的条目类型。</p>`,
useRaptor: '使用召回增强RAPTOR策略',
useRaptorTip: '请参考 https://huggingface.co/papers/2401.18059',
prompt: '提示词',
promptMessage: '提示词是必填项',
promptText: `请总结以下段落。 小心数字，不要编造。 段落如下：
{cluster_content}
以上就是你需要总结的内容。`,
maxToken: '最大token数',
maxTokenMessage: '最大token数是必填项',
threshold: '阈值',
thresholdMessage: '阈值是必填项',
maxCluster: '最大聚类数',
maxClusterMessage: '最大聚类数是必填项',
randomSeed: '随机种子',
randomSeedMessage: '随机种子是必填项',
promptTip: 'LLM提示用于总结。',
maxTokenTip: '用于汇总的最大token数。',
thresholdTip: '阈值越大，聚类越少。',
maxClusterTip: '最大聚类数。',
entityTypes: '实体类型',
pageRank: '页面排名',
pageRankTip: `这用于提高相关性得分。所有检索到的块的相关性得分将加上此数字。
当您想首先搜索给定的知识库时，请设置比其他知识库更高的 pagerank 得分。`,
},
chunk: {
chunk: '解析块',
bulk: '批量',
selectAll: '选择所有',
enabledSelected: '启用选定的',
disabledSelected: '禁用选定的',
deleteSelected: '删除选定的',
search: '搜索',
all: '所有',
enabled: '启用',
disabled: '禁用',
keyword: '关键词',
function: '函数',
chunkMessage: '请输入值！',
full: '全文',
ellipse: '省略',
graph: '知识图谱',
mind: '思维导图',
},
chat: {
newConversation: '新会话',
createAssistant: '新建助理',
assistantSetting: '助理设置',
promptEngine: '提示引擎',
modelSetting: '模型设置',
chat: '聊天',
newChat: '新建聊天',
send: '发送',
sendPlaceholder: '消息概要助手...',
chatConfiguration: '聊天配置',
chatConfigurationDescription: '在这里，为你的专业知识库装扮专属助手！ 💕',
assistantName: '助理姓名',
assistantNameMessage: '助理姓名是必填项',
namePlaceholder: '例如 贾维斯简历',
assistantAvatar: '助理头像',
language: '语言',
emptyResponse: '空回复',
emptyResponseTip: `如果在知识库中没有检索到用户的问题，它将使用它作为答案。 如果您希望 LLM 在未检索到任何内容时提出自己的意见，请将此留空。`,
setAnOpener: '设置开场白',
setAnOpenerInitial: `你好！ 我是你的助理，有什么可以帮到你的吗？`,
setAnOpenerTip: '您想如何欢迎您的客户？',
knowledgeBases: '知识库',
knowledgeBasesMessage: '请选择',
knowledgeBasesTip: '选择关联的知识库。',
system: '系统',
systemInitialValue: `你是一个智能助手，请总结知识库的内容来回答问题，请列举知识库中的数据详细回答。当所有知识库内容都与问题无关时，你的回答必须包括“知识库中未找到您要的答案！”这句话。回答需要考虑聊天历史。
以下是知识库：
{knowledge}
以上是知识库。`,
systemMessage: '请输入',
systemTip:
'当LLM回答问题时，你需要LLM遵循的说明，比如角色设计、答案长度和答案语言等。',
topN: 'Top N',
topNTip: `并非所有相似度得分高于“相似度阈值”的块都会被提供给大语言模型。 LLM 只能看到这些“Top N”块。`,
variable: '变量',
variableTip: `如果您使用对话 API，变量可能会帮助您使用不同的策略与客户聊天。
这些变量用于填写提示中的“系统”部分，以便给LLM一个提示。
“知识”是一个非常特殊的变量，它将用检索到的块填充。
“System”中的所有变量都应该用大括号括起来。`,
add: '新增',
key: '关键字',
optional: '可选的',
operation: '操作',
model: '模型',
modelTip: '大语言聊天模型',
modelMessage: '请选择',
freedom: '自由',
improvise: '即兴创作',
precise: '精确',
balance: '平衡',
freedomTip: `“精确”意味着大语言模型会保守并谨慎地回答你的问题。 “即兴发挥”意味着你希望大语言模型能够自由地畅所欲言。 “平衡”是谨慎与自由之间的平衡。`,
temperature: '温度',
temperatureMessage: '温度是必填项',
temperatureTip:
'该参数控制模型预测的随机性。 较低的温度使模型对其响应更有信心，而较高的温度则使其更具创造性和多样性。',
topP: 'Top P',
topPMessage: 'Top P 是必填项',
topPTip:
'该参数也称为“核心采样”，它设置一个阈值来选择较小的单词集进行采样。 它专注于最可能的单词，剔除不太可能的单词。',
presencePenalty: '存在处罚',
presencePenaltyMessage: '存在处罚是必填项',
presencePenaltyTip:
'这会通过惩罚对话中已经出现的单词来阻止模型重复相同的信息。',
frequencyPenalty: '频率惩罚',
frequencyPenaltyMessage: '频率惩罚是必填项',
frequencyPenaltyTip:
'与存在惩罚类似，这减少了模型频繁重复相同单词的倾向。',
maxTokens: '最大token数',
maxTokensMessage: '最大token数是必填项',
maxTokensTip:
'这设置了模型输出的最大长度，以标记（单词或单词片段）的数量来衡量。',
maxTokensInvalidMessage: '请输入有效的最大令牌数。',
maxTokensMinMessage: '最大令牌数不能小于 0。',
quote: '显示引文',
quoteTip: '是否应该显示原文出处？',
selfRag: 'Self-RAG',
selfRagTip: '请参考: https://huggingface.co/papers/2310.11511',
overview: '聊天 ID',
pv: '消息数',
uv: '活跃用户数',
speed: 'Token 输出速度',
tokens: '消耗Token数',
round: '会话互动数',
thumbUp: '用户满意度',
preview: '预览',
embedded: '嵌入',
serviceApiEndpoint: '服务API端点',
apiKey: 'API KEY',
apiReference: 'API 文档',
dateRange: '日期范围：',
backendServiceApi: 'API 服务器',
createNewKey: '创建新密钥',
created: '创建于',
action: '操作',
embedModalTitle: '嵌入网站',
comingSoon: '即将推出',
fullScreenTitle: '全屏嵌入',
fullScreenDescription: '将以下iframe嵌入您的网站处于所需位置',
partialTitle: '部分嵌入',
extensionTitle: 'Chrome 插件',
tokenError: '请先创建 API Token!',
searching: '搜索中',
parsing: '解析中',
uploading: '上传中',
uploadFailed: '上传失败',
regenerate: '重新生成',
read: '朗读内容',
tts: '文本转语音',
ttsTip: '是否用语音转换播放语音，请先在设置里面选择TTS（语音转换模型）。',
relatedQuestion: '相关问题',
answerTitle: '智能回答',
multiTurn: '多轮对话优化',
multiTurnTip:
'在多轮对话的中，对去知识库查询的问题进行优化。会调用大模型额外消耗token。',
howUseId: '如何使用聊天ID？',
description: '助理描述',
},
setting: {
profile: '概要',
profileDescription: '在此更新您的照片和个人详细信息。',
maxTokens: '最大token数',
maxTokensMessage: '最大token数是必填项',
maxTokensTip:
'这设置了模型输出的最大长度，以标记（单词或单词片段）的数量来衡量。',
maxTokensInvalidMessage: '请输入有效的最大令牌数。',
maxTokensMinMessage: '最大令牌数不能小于 0。',
password: '密码',
passwordDescription: '请输入您当前的密码以更改您的密码。',
model: '模型提供商',
modelDescription: '在此设置模型参数和 API KEY。',
team: '团队',
system: '系统',
logout: '登出',
username: '用户名',
usernameMessage: '请输入用户名',
photo: '头像',
photoDescription: '这将显示在您的个人资料上。',
colorSchema: '主题',
colorSchemaMessage: '请选择您的主题！',
colorSchemaPlaceholder: '请选择您的主题！',
bright: '明亮',
dark: '暗色',
timezone: '时区',
timezoneMessage: '请选择时区',
timezonePlaceholder: '请选择时区',
email: '邮箱地址',
emailDescription: '一旦注册，电子邮件将无法更改。',
currentPassword: '当前密码',
currentPasswordMessage: '请输入当前密码',
newPassword: '新密码',
newPasswordMessage: '请输入新密码',
newPasswordDescription: '您的新密码必须超过 8 个字符。',
confirmPassword: '确认新密码',
confirmPasswordMessage: '请确认新密码',
confirmPasswordNonMatchMessage: '您输入的新密码不匹配！',
cancel: '取消',
addedModels: '添加了的模型',
modelsToBeAdded: '待添加的模型',
addTheModel: '添加模型',
apiKey: 'API-Key',
apiKeyMessage: '请输入api key（如果是本地部署的模型，请忽略它）',
apiKeyTip: 'API key可以通过注册相应的LLM供应商来获取。',
showMoreModels: '展示更多模型',
baseUrl: 'Base-Url',
baseUrlTip:
'如果您的 API 密钥来自 OpenAI，请忽略它。 任何其他中间提供商都会提供带有 API 密钥的基本 URL。',
modify: '修改',
systemModelSettings: '系统模型设置',
chatModel: '聊天模型',
chatModelTip: '所有新创建的知识库都会使用默认的聊天LLM。',
ttsModel: 'TTS模型',
ttsModelTip: '默认的tts模型会被用于在对话过程中请求语音生成时使用',
embeddingModel: '嵌入模型',
embeddingModelTip: '所有新创建的知识库都将使用的默认嵌入模型。',
img2txtModel: 'Img2txt模型',
img2txtModelTip:
'所有新创建的知识库都将使用默认的多模块模型。 它可以描述图片或视频。',
sequence2txtModel: 'Sequence2txt模型',
sequence2txtModelTip:
'所有新创建的知识库都将使用默认的 ASR 模型。 使用此模型将语音翻译为相应的文本。',
rerankModel: 'Rerank模型',
rerankModelTip: `默认的重读模型用于用户问题检索到重读块。`,
workspace: '工作空间',
upgrade: '升级',
addLlmTitle: '添加 LLM',
modelName: '模型名称',
modelID: '模型ID',
modelUid: '模型UID',
modelType: '模型类型',
addLlmBaseUrl: '基础 Url',
vision: '是否支持 Vision',
modelNameMessage: '请输入模型名称！',
modelTypeMessage: '请输入模型类型！',
baseUrlNameMessage: '请输入基础 Url！',
ollamaLink: '如何集成 {{name}}',
FishAudioLink: '如何使用Fish Audio',
TencentCloudLink: '如何使用腾讯云语音识别',
volcModelNameMessage: '请输入模型名称！',
addEndpointID: '模型 EndpointID',
endpointIDMessage: '请输入模型对应的EndpointID',
addArkApiKey: '火山 ARK_API_KEY',
ArkApiKeyMessage: '请输入火山创建的ARK_API_KEY',
bedrockModelNameMessage: '请输入名称！',
addBedrockEngineAK: 'ACCESS KEY',
bedrockAKMessage: '请输入 ACCESS KEY',
addBedrockSK: 'SECRET KEY',
bedrockSKMessage: '请输入 SECRET KEY',
bedrockRegion: 'AWS Region',
bedrockRegionMessage: '请选择！',
'us-east-1': '美国东部 (弗吉尼亚北部)',
'us-west-2': '美国西部 (俄勒冈州)',
'ap-southeast-1': '亚太地区 (新加坡)',
'ap-northeast-1': '亚太地区 (东京)',
'eu-central-1': '欧洲 (法兰克福)',
'us-gov-west-1': 'AWS GovCloud (US-West)',
'ap-southeast-2': '亚太地区 (悉尼)',
addHunyuanSID: '混元 Secret ID',
HunyuanSIDMessage: '请输入 Secret ID',
addHunyuanSK: '混元 Secret Key',
HunyuanSKMessage: '请输入 Secret Key',
addTencentCloudSID: '腾讯云 Secret ID',
TencentCloudSIDMessage: '请输入 Secret ID',
addTencentCloudSK: '腾讯云 Secret Key',
TencentCloudSKMessage: '请输入 Secret Key',
SparkModelNameMessage: '请选择星火模型！',
addSparkAPIPassword: '星火 APIPassword',
SparkAPIPasswordMessage: '请输入 APIPassword',
addSparkAPPID: '星火 APPID',
SparkAPPIDMessage: '请输入 APPID',
addSparkAPISecret: '星火 APISecret',
SparkAPISecretMessage: '请输入 APISecret',
addSparkAPIKey: '星火 APIKey',
SparkAPIKeyMessage: '请输入 APIKey',
yiyanModelNameMessage: '请输入模型名称',
addyiyanAK: '一言 API KEY',
yiyanAKMessage: '请输入 API KEY',
addyiyanSK: '一言 Secret KEY',
yiyanSKMessage: '请输入 Secret KEY',
FishAudioModelNameMessage: '请为你的TTS模型起名',
addFishAudioAK: 'Fish Audio API KEY',
FishAudioAKMessage: '请输入 API KEY',
addFishAudioRefID: 'FishAudio Refrence ID',
FishAudioRefIDMessage: '请输入引用模型的ID（留空表示使用默认模型）',
GoogleModelIDMessage: '请输入 model ID!',
addGoogleProjectID: 'Project ID',
GoogleProjectIDMessage: '请输入 Project ID',
addGoogleServiceAccountKey:
'Service Account Key(Leave blank if you use Application Default Credentials)',
GoogleServiceAccountKeyMessage:
'请输入 Google Cloud Service Account Key in base64 format',
addGoogleRegion: 'Google Cloud 区域',
GoogleRegionMessage: '请输入 Google Cloud 区域',
modelProvidersWarn: `请先在<b>设置 > 模型提供程序</b>中添加嵌入模型和 LLM。然后在“系统模型设置”中设置它们。`,
apiVersion: 'API版本',
apiVersionMessage: '请输入API版本!',
add: '添加',
updateDate: '更新日期',
role: '角色',
invite: '邀请',
agree: '同意',
refuse: '拒绝',
teamMembers: '团队成员',
joinedTeams: '加入的团队',
sureDelete: '您确定要删除该成员吗？',
quit: '退出',
sureQuit: '确定退出加入的团队吗？',
},
message: {
registered: '注册成功',
logout: '登出成功',
logged: '登录成功',
pleaseSelectChunk: '请选择解析块',
modified: '更新成功',
created: '创建成功',
deleted: '删除成功',
renamed: '重命名成功',
operated: '操作成功',
updated: '更新成功',
uploaded: '上传成功',
200: '服务器成功返回请求的数据。',
201: '新建或修改数据成功。',
202: '一个请求已经进入后台排队（异步任务）。',
204: '删除数据成功。',
400: '发出的请求有错误，服务器没有进行新建或修改数据的操作。',
401: '用户没有权限（Token、用户名、密码错误）。',
403: '用户得到授权，但是访问是被禁止的。',
404: '发出的请求针对的是不存在的记录，服务器没有进行操作。',
406: '请求的格式不可得。',
410: '请求的资源被永久删除，且不会再得到的。',
413: '上传的文件总大小过大。',
422: '当创建一个对象时，发生一个验证错误。',
500: '服务器发生错误，请检查服务器。',
502: '网关错误。',
503: '服务不可用，服务器暂时过载或维护。',
504: '网关超时。',
requestError: '请求错误',
networkAnomalyDescription: '您的网络发生异常，无法连接服务器',
networkAnomaly: '网络异常',
hint: '提示',
},
fileManager: {
name: '名称',
uploadDate: '上传日期',
knowledgeBase: '知识库',
size: '大小',
action: '操作',
addToKnowledge: '链接知识库',
pleaseSelect: '请选择',
newFolder: '新建文件夹',
uploadFile: '上传文件',
uploadTitle: '点击或拖拽文件至此区域即可上传',
uploadDescription:
'支持单次或批量上传。 严禁上传公司数据或其他违禁文件。',
file: '文件',
directory: '文件夹',
local: '本地上传',
s3: 'S3 上传',
preview: '预览',
fileError: '文件错误',
uploadLimit: '文件大小不能超过10M，文件总数不超过128个',
destinationFolder: '目标文件夹',
},
flow: {
flow: '工作流',
cite: '引用',
citeTip: '引用',
name: '名称',
nameMessage: '请输入名称',
description: '描述',
examples: '示例',
to: '下一步',
msg: '消息',
messagePlaceholder: '消息',
messageMsg: '请输入消息或删除此字段。',
addField: '新增字段',
addMessage: '新增消息',
loop: '循环上限',
loopTip:
'loop为当前组件循环次数上限，当循环次数超过loop的值时，说明组件不能完成当前任务，请重新优化agent',
yes: '是',
no: '否',
key: 'key',
componentId: '组件ID',
add: '新增',
operation: '操作',
run: '运行',
save: '保存',
title: 'ID：',
beginDescription: '这是流程开始的地方',
answerDescription: `该组件用作机器人与人类之间的接口。它接收用户的输入并显示机器人的计算结果。`,
retrievalDescription: `此组件用于从知识库中检索相关信息。选择知识库。如果没有检索到任何内容，将返回“空响应”。`,
generateDescription: `此组件用于调用LLM生成文本，请注意提示的设置。`,
categorizeDescription: `此组件用于对文本进行分类。请指定类别的名称、描述和示例。每个类别都指向不同的下游组件。`,
relevantDescription: `该组件用来判断upstream的输出是否与用户最新的问题相关，‘是’代表相关，‘否’代表不相关。`,
rewriteQuestionDescription: `此组件用于细化用户的提问。通常，当用户的原始提问无法从知识库中检索到相关信息时，此组件可帮助您将问题更改为更符合知识库表达方式的适当问题。只有“检索”可作为其下游。`,
messageDescription:
'此组件用于向用户发送静态信息。您可以准备几条消息，这些消息将被随机选择。',
keywordDescription: `该组件用于从用户的问题中提取关键词。Top N指定需要提取的关键词数量。`,
switchDescription: `该组件用于根据前面组件的输出评估条件，并相应地引导执行流程。通过定义各种情况并指定操作，或在不满足条件时采取默认操作，实现复杂的分支逻辑。`,
wikipediaDescription: `此组件用于从 https://www.wikipedia.org/ 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 指定您需要调整的搜索结果数量。`,
promptText: `请总结以下段落。注意数字，不要胡编乱造。段落如下：
{input}
以上就是你需要总结的内容。`,
createGraph: '创建 Agent',
createFromTemplates: '从模板创建',
retrieval: '知识检索',
generate: '生成回答',
answer: '对话',
categorize: '问题分类',
relevant: '是否相关',
rewriteQuestion: '问题优化',
begin: '开始',
message: '静态消息',
blank: '空',
createFromNothing: '从无到有',
addItem: '新增',
addSubItem: '新增子项',
nameRequiredMsg: '名称不能为空',
nameRepeatedMsg: '名称不能重复',
keywordExtract: '关键词',
keywordExtractDescription: `该组件用于从用户的问题中提取关键词。Top N指定需要提取的关键词数量。`,
baidu: '百度',
baiduDescription: `此组件用于从 www.baidu.com 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 指定您需要调整的搜索结果数量。`,
duckDuckGo: 'DuckDuckGo',
duckDuckGoDescription:
'此元件用於從 www.duckduckgo.com 取得搜尋結果。通常，它作為知識庫的補充。 Top N 指定您需要調整的搜尋結果數。',
channel: '频道',
channelTip: '针对该组件的输入进行文本搜索或新闻搜索',
text: '文本',
news: '新闻',
messageHistoryWindowSize: '历史消息窗口大小',
messageHistoryWindowSizeTip:
'LLM 需要查看的对话历史窗口大小。越大越好。但要注意 LLM 的最大内容长度。',
wikipedia: '维基百科',
emailTip:
'此组件用于从 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 指定您需要调整的搜索结果数。电子邮件是必填字段。',
email: '邮箱',
pubMed: 'PubMed',
pubMedDescription:
'此组件用于从 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 指定您需要调整的搜索结果数。电子邮件是必填字段。',
arXiv: 'ArXiv',
arXivDescription:
'此组件用于从 https://arxiv.org/ 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 指定您需要调整的搜索结果数量。',
sortBy: '排序方式',
submittedDate: '提交日期',
lastUpdatedDate: '最后更新日期',
relevance: '关联',
google: 'Google',
googleDescription:
'此组件用于从https://www.google.com/获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 和 SerpApi API 密钥指定您需要调整的搜索结果数量。',
bing: 'Bing',
bingDescription:
'此组件用于从 https://www.bing.com/ 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 和 Bing Subscription-Key 指定您需要调整的搜索结果数量。',
apiKey: 'API KEY',
country: '国家和地区',
language: '语言',
googleScholar: '谷歌学术',
googleScholarDescription: `此组件用于从 https://scholar.google.com/ 获取搜索结果。通常，它作为知识库的补充。Top N 指定您需要调整的搜索结果数量。`,
yearLow: '开始年份',
yearHigh: '结束年份',
patents: '专利',
data: '数据',
deepL: 'DeepL',
deepLDescription:
'该组件用于从 https://www.deepl.com/ 获取翻译。通常，它提供更专业的翻译结果。',
authKey: '授权键',
sourceLang: '源语言',
targetLang: '目标语言',
gitHub: 'GitHub',
githubDescription:
'该组件用于从 https://github.com/ 搜索仓库。Top N 指定需要调整的搜索结果数量。',
baiduFanyi: '百度翻译',
baiduFanyiDescription:
'该组件用于从 https://fanyi.baidu.com/ 获取翻译。通常，它提供更专业的翻译结果',
appid: 'App id',
secretKey: '秘钥',
domain: '领域',
transType: '翻译类型',
baiduSecretKeyOptions: {
translate: '通用翻译',
fieldtranslate: '领域翻译',
},
baiduDomainOptions: {
it: '信息技术领域',
finance: '金融财经领域',
machinery: '机械制造领域',
senimed: '生物医药领域',
novel: '网络文学领域',
academic: '学术论文领域',
aerospace: '航空航天领域',
wiki: '人文社科领域',
news: '新闻资讯领域',
law: '法律法规领域',
contract: '合同领域',
},
baiduSourceLangOptions: {
auto: '自动检测',
zh: '中文',
en: '英语',
yue: '粤语',
wyw: '文言文',
jp: '日语',
kor: '韩语',
fra: '法语',
spa: '西班牙语',
th: '泰语',
ara: '阿拉伯语',
ru: '俄语',
pt: '葡萄牙语',
de: '德语',
it: '意大利语',
el: '希腊语',
nl: '荷兰语',
pl: '波兰语',
bul: '保加利亚语',
est: '爱沙尼亚语',
dan: '丹麦语',
fin: '芬兰语',
cs: '捷克语',
rom: '罗马尼亚语',
slo: '斯洛文尼亚语',
swe: '瑞典语',
hu: '匈牙利语',
cht: '繁体中文',
vie: '越南语',
},
qWeather: '和风天气',
qWeatherDescription:
'该组件用于从 https://www.qweather.com/ 获取天气相关信息。您可以获取天气、指数、空气质量。',
lang: '语言',
type: '类型',
webApiKey: 'Web API 密钥',
userType: '用户类型',
timePeriod: '时间段',
qWeatherLangOptions: {
zh: '简体中文',
'zh-hant': '繁体中文',
en: '英文',
de: '德语',
es: '西班牙语',
fr: '法语',
it: '意大利语',
ja: '日语',
ko: '韩语',
ru: '俄语',
hi: '印地语',
th: '泰语',
ar: '阿拉伯语',
pt: '葡萄牙语',
bn: '孟加拉语',
ms: '马来语',
nl: '荷兰语',
el: '希腊语',
la: '拉丁语',
sv: '瑞典语',
id: '印尼语',
pl: '波兰语',
tr: '土耳其语',
cs: '捷克语',
et: '爱沙尼亚语',
vi: '越南语',
fil: '菲律宾语',
fi: '芬兰语',
he: '希伯来语',
is: '冰岛语',
nb: '挪威语',
},
qWeatherTypeOptions: {
weather: '天气预报',
indices: '天气生活指数',
airquality: '空气质量',
},
qWeatherUserTypeOptions: {
free: '免费订阅用户',
paid: '付费订阅用户',
},
qWeatherTimePeriodOptions: {
now: '现在',
'3d': '3天',
'7d': '7天',
'10d': '10天',
'15d': '12天',
'30d': '30天',
},
publish: 'API',
exeSQL: 'ExeSQL',
exeSQLDescription:
'该组件通过SQL语句从相应的关系数据库中查询结果。支持MySQL，PostgreSQL，MariaDB。',
dbType: '数据库类型',
database: '数据库',
username: '用户名',
host: '主机',
port: '端口',
password: '密码',
switch: '条件',
logicalOperator: '操作符',
switchOperatorOptions: {
equal: '等于',
notEqual: '不等于',
gt: '大于',
ge: '大于等于',
lt: '小于',
le: '小于等于',
contains: '包含',
notContains: '不包含',
startWith: '开始是',
endWith: '结束是',
empty: '为空',
notEmpty: '不为空',
},
switchLogicOperatorOptions: {
and: '与',
or: '或',
},
operator: '操作符',
value: '值',
useTemplate: '使用该模板',
wenCai: '问财',
queryType: '查询类型',
wenCaiDescription:
'该组件可用于获取广泛金融领域的信息，包括但不限于股票、基金等...',
wenCaiQueryTypeOptions: {
stock: '股票',
zhishu: '指数',
fund: '基金',
hkstock: '港股',
usstock: '美股',
threeboard: '新三板',
conbond: '可转债',
insurance: '保险',
futures: '期货',
lccp: '理财',
foreign_exchange: '外汇',
},
akShare: 'AkShare',
akShareDescription: '该组件可用于从东方财富网站获取相应股票的新闻信息。',
yahooFinance: '雅虎财经',
yahooFinanceDescription: '该组件根据提供的股票代码查询有关公司的信息。',
crawler: '网页爬虫',
crawlerDescription: '该组件可用于从指定url爬取html源码。',
proxy: '代理',
crawlerResultOptions: {
html: 'Html',
markdown: 'Markdown',
content: '文本',
},
extractType: '提取类型',
info: '信息',
history: '历史',
financials: '财务',
balanceSheet: '资产负债表',
cashFlowStatement: '现金流量表',
jin10: '金十',
jin10Description:
'该组件可用于从金十开放平台获取金融领域的信息，包括快讯、日历、行情、参考。',
flashType: '闪光类型',
filter: '筛选',
contain: '包含',
calendarType: '日历类型',
calendarDatashape: '日历数据形状',
symbolsDatatype: '符号数据类型',
symbolsType: '符号类型',
jin10TypeOptions: {
flash: '快讯',
calendar: '日历',
symbols: '行情',
news: '参考',
},
jin10FlashTypeOptions: {
'1': '市场快讯',
'2': '期货快讯',
'3': '美港快讯',
'4': 'A股快讯',
'5': '商品外汇快讯',
},
jin10CalendarTypeOptions: {
cj: '宏观数据日历',
qh: '期货日历',
hk: '港股日历',
us: '美股日历',
},
jin10CalendarDatashapeOptions: {
data: '数据',
event: ' 事件',
holiday: '假期',
},
jin10SymbolsTypeOptions: {
GOODS: '商品行情',
FOREX: '外汇行情',
FUTURE: '国际行情',
CRYPTO: '加密货币行情',
},
jin10SymbolsDatatypeOptions: {
symbols: '品种列表',
quotes: '最新行情',
},
concentrator: '集线器',
concentratorDescription:
'该组件可用于连接多个下游组件。它接收来自上游组件的输入并将其传递给每个下游组件。',
tuShare: 'TuShare',
tuShareDescription:
'该组件可用于从主流金融网站获取金融新闻简报，辅助行业和量化研究。',
tuShareSrcOptions: {
sina: '新浪财经',
wallstreetcn: '华尔街见闻',
'10jqka': '同花顺',
eastmoney: '东方财富',
yuncaijing: '云财经',
fenghuang: '凤凰新闻',
jinrongjie: '金融界',
},
token: 'Token',
src: '源',
startDate: '开始日期',
endDate: '结束日期',
keyword: '关键字',
note: '注释',
noteDescription: '注释',
notePlaceholder: '请输入注释',
invoke: 'Invoke',
invokeDescription:
'该组件可以调用远程端点调用。将其他组件的输出作为参数或设置常量参数来调用远程函数。',
url: 'Url',
method: '方法',
timeout: '超时',
headers: '请求头',
cleanHtml: '清除 HTML',
cleanHtmlTip: '如果响应是 HTML 格式且只需要主要内容，请将其打开。',
reference: '引用',
input: '输入',
output: '输出',
parameter: '参数',
howUseId: '如何使用Agent ID？',
content: '内容',
operationResults: '运行结果',
autosaved: '已自动保存',
optional: '可选项',
pasteFileLink: '粘贴文件链接',
testRun: '试运行',
template: '模板转换',
templateDescription: '该组件用于排版各种组件的输出。',
},
footer: {
profile: 'All rights reserved @ React',
},
layout: {
file: 'file',
knowledge: 'knowledge',
chat: 'chat',
},
},
};
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