### What problem does this PR solve? change language Issue link: #245 - [x] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
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web/src/locales/zh.ts
Normal file
@@ -0,0 +1,417 @@
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export default {
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translation: {
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common: {
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delete: '删除',
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deleteModalTitle: '确定删除吗?',
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ok: '是',
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cancel: '否',
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total: '总共',
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rename: '重命名',
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name: '名称',
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save: '保存',
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namePlaceholder: '请输入名称',
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next: '下一步',
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create: '创建',
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edit: '编辑',
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upload: '上传',
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english: '英文',
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chinese: '中文',
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||||
language: '语言',
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||||
languageMessage: '请输入语言',
|
||||
languagePlaceholder: '请选择语言',
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},
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login: {
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login: '登录',
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||||
signUp: '注册',
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loginDescription: '很高兴再次见到您！',
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registerDescription: '很高兴您加入！',
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emailLabel: '邮箱',
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emailPlaceholder: '请输入邮箱地址',
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||||
passwordLabel: '密码',
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passwordPlaceholder: '请输入密码',
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rememberMe: '记住我',
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signInTip: '没有帐户？',
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signUpTip: '已经有帐户？',
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||||
nicknameLabel: '名称',
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||||
nicknamePlaceholder: '请输入名称',
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register: '创建账户',
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continue: '继续',
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title: '开始构建您的智能助手',
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description:
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'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',
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review: '来自 500 多条评论',
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},
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header: {
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knowledgeBase: '知识库',
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chat: '聊天',
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||||
register: '注册',
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||||
signin: '登录',
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||||
home: '首页',
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||||
setting: '用户设置',
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||||
logout: '登出',
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},
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knowledgeList: {
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||||
welcome: '欢迎回来',
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description: '今天我们要使用哪个知识库？',
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||||
createKnowledgeBase: '创建知识库',
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||||
name: '名称',
|
||||
namePlaceholder: '请输入名称',
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||||
doc: '文档',
|
||||
},
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||||
knowledgeDetails: {
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dataset: '数据集',
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testing: '检索测试',
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configuration: '配置',
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||||
files: '文件',
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||||
name: '名称',
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||||
namePlaceholder: '请输入名称',
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||||
doc: '文档',
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||||
datasetDescription: '嘿，添加数据集后别忘了调整解析块！ 😉',
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||||
addFile: '新增文件',
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||||
searchFiles: '搜索文件',
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||||
localFiles: '本地文件',
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||||
emptyFiles: '新建空文件',
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chunkNumber: '模块数',
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||||
uploadDate: '上传日期',
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chunkMethod: '解析方法',
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||||
enabled: '启用',
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||||
action: '动作',
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||||
parsingStatus: '解析状态',
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||||
processBeginAt: '流程开始于',
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||||
processDuration: '过程持续时间',
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||||
progressMsg: '进度消息',
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||||
testingDescription: '最后一步！ 成功后，剩下的就交给Infiniflow AI吧。',
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||||
topK: 'Top K',
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||||
topKTip:
|
||||
'对于计算成本，并非所有检索到的块都会计算与查询的向量余弦相似度。 Top K越大，召回率越高，检索速度越慢。',
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||||
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: '向量相似度权重',
|
||||
vectorSimilarityWeightTip:
|
||||
'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。 两个权重之和为 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: '术语相似度',
|
||||
vectorSimilarity: '向量相似度',
|
||||
hits: '命中数',
|
||||
view: '看法',
|
||||
filesSelected: '选定的文件',
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||||
upload: '上传',
|
||||
runningStatus0: '未启动',
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||||
runningStatus1: '解析中',
|
||||
runningStatus2: '取消',
|
||||
runningStatus3: '成功',
|
||||
runningStatus4: '失败',
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||||
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:
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||||
'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。',
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||||
taskPageSize: '任务页面大小',
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||||
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！',
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||||
selectFiles: '选择文件',
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||||
changeSpecificCategory: '更改特定类别',
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||||
uploadTitle: '点击或拖拽文件至此区域即可上传',
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||||
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。',
|
||||
},
|
||||
knowledgeConfiguration: {
|
||||
titleDescription: '在这里更新您的知识库详细信息，尤其是解析方法。',
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||||
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',
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||||
chunkTokenNumber: '块令牌数',
|
||||
chunkTokenNumberMessage: '块令牌数是必填项',
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||||
embeddingModelTip:
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||||
'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。',
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||||
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令牌数量。',
|
||||
chunkMethod: '解析方法',
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||||
chunkMethodTip: '说明位于右侧。',
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||||
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',
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||||
me: '只有我',
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||||
team: '团队',
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||||
cancel: '取消',
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||||
methodTitle: '分块方法说明',
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||||
methodExamples: '示例',
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||||
methodExamplesDescription: '这个视觉指南是为了让您更容易理解。',
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||||
dialogueExamplesTitle: '对话示例',
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||||
methodEmpty: '这将显示知识库类别的可视化解释',
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||||
book: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。</p><p>
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||||
由于一本书很长，并不是所有部分都有用，如果是 PDF，
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||||
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>`,
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||||
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。
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||||
</p><p>
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||||
chunk的粒度与'ARTICLE'一致，所有上层文本都会包含在chunk中。
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||||
</p>`,
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||||
manual: `<p>仅支持<b>PDF</b>。</p><p>
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||||
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。
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||||
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。
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||||
</p>`,
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||||
naive: `<p>支持的文件格式为<b>DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT</b>。</p>
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||||
<p>此方法将简单的方法应用于块文件：</p>
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||||
<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>
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||||
<li>接下来，这些连续的片段被合并成令牌数不超过“令牌数”的块。</li></p>`,
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||||
paper: `<p>仅支持<b>PDF</b>文件。</p><p>
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||||
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>
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||||
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。
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||||
缺点是它增加了 LLM 对话的背景并增加了计算成本，
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||||
所以在对话过程中，你可以考虑减少‘<b>topN</b>’的设置。</p>`,
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||||
presentation: `<p>支持的文件格式为<b>PDF</b>、<b>PPTX</b>。</p><p>
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||||
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>
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||||
<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>`,
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||||
qa: `支持<p><b>EXCEL</b>和<b>CSV/TXT</b>文件。</p><p>
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||||
如果文件是Excel格式，应该有2列问题和答案，没有标题。
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||||
问题栏位于答案栏之前。
|
||||
如果有多个工作表也没关系，只要列的组合正确即可。</p><p>
|
||||
|
||||
如果是 csv 格式，则应采用 UTF-8 编码。 使用 TAB 作为分隔符来分隔问题和答案。</p><p>
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||||
|
||||
<i>所有变形的线都将被忽略。
|
||||
每对问答都将被视为一个块。</i></p>`,
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||||
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。
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||||
</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：
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||||
<ul>
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||||
<li>对于 csv 或 txt 文件，列之间的分隔符为 <em><b>TAB</b></em>。</li>
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||||
<li>第一行必须是列标题。</li>
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||||
<li>列标题必须是有意义的术语，以便我们的法学硕士能够理解。
|
||||
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>`,
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picture: `
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||||
<p>支持图像文件。 视频即将推出。</p><p>
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||||
如果图片中有文字，则应用 OCR 提取文字作为其文字描述。
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</p><p>
|
||||
如果OCR提取的文本不够，可以使用视觉LLM来获取描述。
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||||
</p>`,
|
||||
one: `
|
||||
<p>支持的文件格式为<b>DOCX、EXCEL、PDF、TXT</b>。
|
||||
</p><p>
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||||
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>`,
|
||||
},
|
||||
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: '禁用的',
|
||||
keyword: '关键词',
|
||||
function: '函数',
|
||||
chunkMessage: '请输入值！',
|
||||
},
|
||||
chat: {
|
||||
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',
|
||||
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”的块都会被提供给法学硕士。 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”意味着法学硕士会保守并谨慎地回答你的问题。 “即兴发挥”意味着你希望法学硕士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: '出席处罚',
|
||||
presencePenaltyMessage: '出席处罚是必填项',
|
||||
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。',
|
||||
},
|
||||
setting: {
|
||||
profile: '概要',
|
||||
profileDescription: '在此更新您的照片和个人详细信息。',
|
||||
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: '在此管理您的帐户设置和首选项。',
|
||||
team: '团队',
|
||||
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!',
|
||||
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。',
|
||||
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: 'Img2txt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。',
|
||||
workspace: '工作空间',
|
||||
upgrade: '升级',
|
||||
},
|
||||
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',
|
||||
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（令牌、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。',
|
||||
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',
|
||||
},
|
||||
footer: {
|
||||
profile: 'All rights reserved @ React',
|
||||
},
|
||||
layout: {
|
||||
file: 'file',
|
||||
knowledge: 'knowledge',
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