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', portugueseBr: '葡萄牙语 (巴西)', 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', embedIntoSite: '嵌入网站', previousPage: '上一页', nextPage: '下一页', }, 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', knowledgeGraph: '知识图谱', 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: '开始于', processDuration: '持续时间', progressMsg: '进度', testingDescription: '最后一步！ 成功后，剩下的就交给 RAGFlow 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: '解析', runningStatus0: '未解析', 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: '布局识别和 OCR', 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: `开启后电子表格会被解析为 HTML 表格，每张表格最多 256 行，否则会按行解析为键值对。`, 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。`, redo: '是否清空已有 {{chunkNum}}个 chunk？', setMetaData: '设置元数据', pleaseInputJson: '请输入JSON', documentMetaTips: `

元数据为 Json 格式（不可搜索）。如果提示中包含此文档的任何块，它将被添加到 LLM 的提示中。

示例：

元数据为：
{ “作者”：“Alex Dowson”， “日期”：“2024-11-12” }
提示将为：

文档：the_name_of_document

作者：Alex Dowson

日期：2024-11-12

相关片段如下：

`, metaData: '元数据', deleteDocumentConfirmContent: '该文档与知识图谱相关联。删除后，相关节点和关系信息将被删除，但图不会立即更新。更新图动作是在解析承载知识图谱提取任务的新文档的过程中执行的。', }, 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: `

支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。

由于一本书很长，并不是所有部分都有用，如果是 PDF， 请为每本书设置页面范围，以消除负面影响并节省分析计算时间。

`, laws: `

支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。

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。

chunk的粒度与'ARTICLE'一致，所有上层文本都会包含在chunk中。

`, manual: `

仅支持PDF。

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。

`, naive: `

支持的文件格式为DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML、HTML。

此方法将简单的方法应用于块文件：

  • 系统将使用视觉检测模型将连续文本分割成多个片段。
  • 接下来，这些连续的片段被合并成Token数不超过“Token数”的块。

    • `, paper: `

    仅支持PDF文件。

    如果我们的模型运行良好，论文将按其部分进行切片，例如摘要、1.1、1.2等。

    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‘topN’的设置。

    `, presentation: `

    支持的文件格式为PDF、PPTX。

    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。

    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。

    `, qa: `

    此块方法支持 excel 和 csv/txt 文件格式。

  • 如果文件是 excel 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。
  • 如果文件是 csv/txt 格式 以 UTF-8 编码且用 TAB 作分开问题和答案的定界符。

    • 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。

    `, resume: `

    支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。

    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。

    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'RAGFlow'交谈即可列出所有符合资格的候选人。

    `, table: `支持

    EXCEL和CSV/TXT格式文件。

    以下是一些提示：

    `, picture: `

    支持图像文件。 视频即将推出。

    如果图片中有文字，则应用 OCR 提取文字作为其文字描述。

    如果OCR提取的文本不够，可以使用视觉LLM来获取描述。

    `, one: `

    支持的文件格式为DOCX、EXCEL、PDF、TXT。

    对于一个文档，它将被视为一个完整的块，根本不会被分割。

    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。

    `, knowledgeGraph: `

    支持的文件格式为DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML

    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。

    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。

    注意您需要指定的条目类型。

    `, tag: `

    使用“标签”作为分块方法的知识库应该被其他知识库使用，以将标签添加到其块中，对这些块的查询也将带有标签。

    使用“标签”作为分块方法的知识库不应该参与 RAG 过程。

    此知识库中的块是标签的示例，它们演示了整个标签集以及块和标签之间的相关性。

    此块方法支持EXCEL和CSV/TXT文件格式。

    如果文件为Excel格式，则它应该包含两列无标题：一列用于内容，另一列用于标签，内容列位于标签列之前。可以接受多个工作表，只要列结构正确即可。

    如果文件为 CSV/TXT 格式，则必须使用 UTF-8 编码并以 TAB 作为分隔符来分隔内容和标签。

    在标签列中，标签之间使用英文 逗号。

    不符合上述规则的文本行将被忽略，并且每对文本将被视为一个不同的块。 `, 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。`, tagName: '标签', frequency: '频次', searchTags: '搜索标签', tagCloud: '云', tagTable: '表', tagSet: '标签库', topnTags: 'Top-N 标签', tagSetTip: `

    选择“标签”知识库有助于标记每个块。

    对这些块的查询也将带有标签。

    此过程将通过向数据集添加更多信息来提高检索的准确性，尤其是在存在大量块的情况下。

    标签和关键字之间的区别：

    `, tags: '标签', addTag: '增加标签', useGraphRag: '提取知识图谱', useGraphRagTip: '文件分块后，所有块将用于知识图谱生成，这对多跳和复杂问题的推理大有帮助。', graphRagMethod: '方法', graphRagMethodTip: `Light：实体和关系提取提示来自 GitHub - HKUDS/LightRAG：“LightRAG：简单快速的检索增强生成”
    General：实体和关系提取提示来自 GitHub - microsoft/graphrag：基于图形的模块化检索增强生成 (RAG) 系统`, resolution: '实体归一化', resolutionTip: `解析过程会将具有相同含义的实体合并在一起，从而使知识图谱更简洁、更准确。应合并以下实体：特朗普总统、唐纳德·特朗普、唐纳德·J·特朗普、唐纳德·约翰·特朗普`, community: '社区报告生成', communityTip: '区块被聚集成层次化的社区，实体和关系通过更高抽象层次将每个部分连接起来。然后，我们使用 LLM 生成每个社区的摘要，称为社区报告。更多信息：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-improving-global-search-via-dynamic-community-selection/', }, 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', question: '问题', questionTip: `如果有给定的问题，则块的嵌入将基于它们。`, }, 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!', betaError: '请先在系统设置中申请API密钥。', 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', useKnowledgeGraph: '使用知识图谱', useKnowledgeGraphTip: '它将检索相关实体、关系和社区报告的描述，这将增强多跳和复杂问题的推理。', keyword: '关键词分析', keywordTip: `应用 LLM 分析用户的问题，提取在相关性计算中要强调的关键词。`, }, 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', 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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: `请先在模型提供商中添加嵌入模型和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: 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