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chore: translate i18n files (#7965)

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Co-authored-by: JohnJyong <76649700+JohnJyong@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: crazywoola <100913391+crazywoola@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Hanqing Zhao <sherry9277@gmail.com>
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152
web/i18n/de-DE/dataset.ts
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@ -1,76 +1,76 @@
const translation = {
knowledge: 'Wissen',
documentCount: ' Dokumente',
wordCount: ' k Wörter',
appCount: ' verknüpfte Apps',
createDataset: 'Wissen erstellen',
createDatasetIntro: 'Importiere deine eigenen Textdaten oder schreibe Daten in Echtzeit über Webhook für die LLM-Kontextverbesserung.',
deleteDatasetConfirmTitle: 'Dieses Wissen löschen?',
deleteDatasetConfirmContent:
'Das Löschen des Wissens ist unwiderruflich. Benutzer werden nicht mehr auf Ihr Wissen zugreifen können und alle Eingabeaufforderungen, Konfigurationen und Protokolle werden dauerhaft gelöscht.',
datasetUsedByApp: 'Das Wissen wird von einigen Apps verwendet. Apps werden dieses Wissen nicht mehr nutzen können, und alle Prompt-Konfigurationen und Protokolle werden dauerhaft gelöscht.',
datasetDeleted: 'Wissen gelöscht',
datasetDeleteFailed: 'Löschen des Wissens fehlgeschlagen',
didYouKnow: 'Wusstest du schon?',
intro1: 'Das Wissen kann in die Dify-Anwendung ',
intro2: 'als Kontext',
intro3: ',',
intro4: 'oder es ',
intro5: 'kann erstellt werden',
intro6: ' als ein eigenständiges ChatGPT-Index-Plugin zum Veröffentlichen',
unavailable: 'Nicht verfügbar',
unavailableTip: 'Einbettungsmodell ist nicht verfügbar, das Standard-Einbettungsmodell muss konfiguriert werden',
datasets: 'WISSEN',
datasetsApi: 'API',
retrieval: {
semantic_search: {
title: 'Vektorsuche',
description: 'Erzeuge Abfrage-Einbettungen und suche nach dem Textstück, das seiner Vektorrepräsentation am ähnlichsten ist.',
},
full_text_search: {
title: 'Volltextsuche',
description: 'Indiziere alle Begriffe im Dokument, sodass Benutzer jeden Begriff suchen und den relevanten Textabschnitt finden können, der diese Begriffe enthält.',
},
hybrid_search: {
title: 'Hybridsuche',
description: 'Führe Volltextsuche und Vektorsuchen gleichzeitig aus, ordne neu, um die beste Übereinstimmung für die Abfrage des Benutzers auszuwählen. Konfiguration des Rerank-Modell-APIs ist notwendig.',
recommend: 'Empfehlen',
},
invertedIndex: {
title: 'Invertierter Index',
description: 'Ein invertierter Index ist eine Struktur, die für effiziente Abfragen verwendet wird. Organisiert nach Begriffen, zeigt jeder Begriff auf Dokumente oder Webseiten, die ihn enthalten.',
},
change: 'Ändern',
changeRetrievalMethod: 'Abfragemethode ändern',
},
docsFailedNotice: 'Dokumente konnten nicht indiziert werden',
retry: 'Wiederholen',
indexingTechnique: {
high_quality: 'HQ',
economy: 'ECO',
},
indexingMethod: {
semantic_search: 'VEKTOR',
full_text_search: 'VOLLTEXT',
hybrid_search: 'HYBRID',
invertedIndex: 'INVERTIERT',
},
mixtureHighQualityAndEconomicTip: 'Für die Mischung von hochwertigen und wirtschaftlichen Wissensbasen ist das Rerank-Modell erforderlich.',
inconsistentEmbeddingModelTip: 'Das Rerank-Modell ist erforderlich, wenn die Embedding-Modelle der ausgewählten Wissensbasen inkonsistent sind.',
retrievalSettings: 'Abrufeinstellungen',
rerankSettings: 'Rerank-Einstellungen',
weightedScore: {
title: 'Gewichtete Bewertung',
description: 'Durch Anpassung der zugewiesenen Gewichte bestimmt diese Rerank-Strategie, ob semantische oder Schlüsselwort-Übereinstimmung priorisiert werden soll.',
semanticFirst: 'Semantik zuerst',
keywordFirst: 'Schlüsselwort zuerst',
customized: 'Angepasst',
semantic: 'Semantisch',
keyword: 'Schlüsselwort',
},
nTo1RetrievalLegacy: 'N-zu-1-Abruf wird ab September offiziell eingestellt. Es wird empfohlen, den neuesten Multi-Pfad-Abruf zu verwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.',
nTo1RetrievalLegacyLink: 'Mehr erfahren',
nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'N-zu-1-Abruf wird im September offiziell eingestellt.',
}
export default translation
const translation = {
knowledge: 'Wissen',
documentCount: ' Dokumente',
wordCount: ' k Wörter',
appCount: ' verknüpfte Apps',
createDataset: 'Wissen erstellen',
createDatasetIntro: 'Importiere deine eigenen Textdaten oder schreibe Daten in Echtzeit über Webhook für die LLM-Kontextverbesserung.',
deleteDatasetConfirmTitle: 'Dieses Wissen löschen?',
deleteDatasetConfirmContent:
'Das Löschen des Wissens ist unwiderruflich. Benutzer werden nicht mehr auf Ihr Wissen zugreifen können und alle Eingabeaufforderungen, Konfigurationen und Protokolle werden dauerhaft gelöscht.',
datasetUsedByApp: 'Das Wissen wird von einigen Apps verwendet. Apps werden dieses Wissen nicht mehr nutzen können, und alle Prompt-Konfigurationen und Protokolle werden dauerhaft gelöscht.',
datasetDeleted: 'Wissen gelöscht',
datasetDeleteFailed: 'Löschen des Wissens fehlgeschlagen',
didYouKnow: 'Wusstest du schon?',
intro1: 'Das Wissen kann in die Dify-Anwendung ',
intro2: 'als Kontext',
intro3: ',',
intro4: 'oder es ',
intro5: 'kann erstellt werden',
intro6: ' als ein eigenständiges ChatGPT-Index-Plugin zum Veröffentlichen',
unavailable: 'Nicht verfügbar',
unavailableTip: 'Einbettungsmodell ist nicht verfügbar, das Standard-Einbettungsmodell muss konfiguriert werden',
datasets: 'WISSEN',
datasetsApi: 'API',
retrieval: {
semantic_search: {
title: 'Vektorsuche',
description: 'Erzeuge Abfrage-Einbettungen und suche nach dem Textstück, das seiner Vektorrepräsentation am ähnlichsten ist.',
},
full_text_search: {
title: 'Volltextsuche',
description: 'Indiziere alle Begriffe im Dokument, sodass Benutzer jeden Begriff suchen und den relevanten Textabschnitt finden können, der diese Begriffe enthält.',
},
hybrid_search: {
title: 'Hybridsuche',
description: 'Führe Volltextsuche und Vektorsuchen gleichzeitig aus, ordne neu, um die beste Übereinstimmung für die Abfrage des Benutzers auszuwählen. Konfiguration des Rerank-Modell-APIs ist notwendig.',
recommend: 'Empfehlen',
},
invertedIndex: {
title: 'Invertierter Index',
description: 'Ein invertierter Index ist eine Struktur, die für effiziente Abfragen verwendet wird. Organisiert nach Begriffen, zeigt jeder Begriff auf Dokumente oder Webseiten, die ihn enthalten.',
},
change: 'Ändern',
changeRetrievalMethod: 'Abfragemethode ändern',
},
docsFailedNotice: 'Dokumente konnten nicht indiziert werden',
retry: 'Wiederholen',
indexingTechnique: {
high_quality: 'HQ',
economy: 'ECO',
},
indexingMethod: {
semantic_search: 'VEKTOR',
full_text_search: 'VOLLTEXT',
hybrid_search: 'HYBRID',
invertedIndex: 'INVERTIERT',
},
mixtureHighQualityAndEconomicTip: 'Für die Mischung von hochwertigen und wirtschaftlichen Wissensbasen ist das Rerank-Modell erforderlich.',
inconsistentEmbeddingModelTip: 'Das Rerank-Modell ist erforderlich, wenn die Embedding-Modelle der ausgewählten Wissensbasen inkonsistent sind.',
retrievalSettings: 'Abrufeinstellungen',
rerankSettings: 'Rerank-Einstellungen',
weightedScore: {
title: 'Gewichtete Bewertung',
description: 'Durch Anpassung der zugewiesenen Gewichte bestimmt diese Rerank-Strategie, ob semantische oder Schlüsselwort-Übereinstimmung priorisiert werden soll.',
semanticFirst: 'Semantik zuerst',
keywordFirst: 'Schlüsselwort zuerst',
customized: 'Angepasst',
semantic: 'Semantisch',
keyword: 'Schlüsselwort',
},
nTo1RetrievalLegacy: 'N-zu-1-Abruf wird ab September offiziell eingestellt. Es wird empfohlen, den neuesten Multi-Pfad-Abruf zu verwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.',
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nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'N-zu-1-Abruf wird im September offiziell eingestellt.',
}
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