ragflow/web/src/locales/zh-traditional.ts

export default {
  translation: {
    common: {
      delete: '刪除',
      deleteModalTitle: '確定刪除嗎?',
      ok: '是',
      cancel: '否',
      total: '總共',
      rename: '重命名',
      name: '名稱',
      save: '保持',
      namePlaceholder: '請輸入名稱',
      next: '下一步',
      create: '創建',
      edit: '編輯',
      upload: '上傳',
      english: '英語',
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      copied: '複製成功',
      comingSoon: '即將推出',
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      move: '移動',
      warn: '提醒',
      action: '操作',
      s: '秒',
      pleaseSelect: '請選擇',
      pleaseInput: '請輸入',
    },
    login: {
      login: '登入',
      signUp: '註冊',
      loginDescription: '很高興再次見到您！',
      registerDescription: '很高興您加入！',
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      emailPlaceholder: '請輸入郵箱地址',
      passwordLabel: '密碼',
      passwordPlaceholder: '請輸入密碼',
      rememberMe: '記住我',
      signInTip: '沒有帳戶？',
      signUpTip: '已經有帳戶？',
      nicknameLabel: '名稱',
      nicknamePlaceholder: '請輸入名稱',
      register: '創建賬戶',
      continue: '繼續',
      title: '開始構建您的智能助手',
      description:
        '免費註冊以探索頂級 RAG 技術。創建知識庫和人工智能來增強您的業務',
      review: '來自 500 多條評論',
    },
    header: {
      knowledgeBase: '知識庫',
      chat: '聊天',
      register: '註冊',
      signin: '登入',
      home: '首頁',
      setting: '用戶設置',
      logout: '登出',
      fileManager: '文件管理',
      flow: 'Agent',
      search: '搜尋',
    },
    knowledgeList: {
      welcome: '歡迎回來',
      description: '今天我們要使用哪個知識庫？',
      createKnowledgeBase: '創建知識庫',
      name: '名稱',
      namePlaceholder: '請輸入名稱',
      doc: '文件',
      searchKnowledgePlaceholder: '搜索',
    },
    knowledgeDetails: {
      dataset: '數據集',
      testing: '檢索測試',
      configuration: '配置',
      files: '文件',
      name: '名稱',
      namePlaceholder: '請輸入名稱',
      doc: '文件',
      datasetDescription: '😉 解析成功後才能問答哦。',
      addFile: '新增文件',
      searchFiles: '搜索文件',
      localFiles: '本地文件',
      emptyFiles: '新建空文件',
      webCrawl: '網頁抓取',
      chunkNumber: '分塊數',
      uploadDate: '上傳日期',
      chunkMethod: '解析方法',
      enabled: '啟用',
      disabled: '禁用',
      action: '動作',
      parsingStatus: '解析狀態',
      processBeginAt: '流程開始於',
      processDuration: '過程持續時間',
      progressMsg: '進度消息',
      testingDescription: '最後一步！成功後，剩下的就交給Infiniflow AI吧。',
      similarityThreshold: '相似度閾值',
      similarityThresholdTip:
        '我們使用混合相似度得分來評估兩行文本之間的距離。它是加權關鍵詞相似度和向量餘弦相似度。如果查詢和塊之間的相似度小於此閾值，則該塊將被過濾掉。',
      vectorSimilarityWeight: '關鍵字相似度權重',
      vectorSimilarityWeightTip:
        '我們使用混合相似性評分來評估兩行文本之間的距離。它是加權關鍵字相似性和矢量餘弦相似性或rerank得分（0〜1）。兩個權重的總和為1.0。',
      testText: '測試文本',
      testTextPlaceholder: '請輸入您的問題！',
      testingLabel: '測試',
      similarity: '混合相似度',
      termSimilarity: '關鍵詞相似度',
      vectorSimilarity: '向量相似度',
      hits: '命中次數',
      view: '看法',
      filesSelected: '選定的文件',
      upload: '上傳',
      run: '啟動',
      runningStatus0: '未啟動',
      runningStatus1: '解析中',
      runningStatus2: '取消',
      runningStatus3: '成功',
      runningStatus4: '失敗',
      pageRanges: '頁碼範圍',
      pageRangesTip:
        '頁碼範圍：定義需要解析的頁面範圍。不包含在這些範圍內的頁面將被忽略。',
      fromPlaceholder: '從',
      fromMessage: '缺少起始頁碼',
      toPlaceholder: '到',
      toMessage: '缺少結束頁碼（不包含）',
      layoutRecognize: '佈局識別',
      layoutRecognizeTip:
        '使用視覺模型進行佈局分析，以更好地識別文檔結構，找到標題、文本塊、圖像和表格的位置。如果沒有此功能，則只能獲取 PDF 的純文本。',
      taskPageSize: '任務頁面大小',
      taskPageSizeMessage: '請輸入您的任務頁面大小！',
      taskPageSizeTip: `如果使用佈局識別，PDF 文件將被分成連續的組。佈局分析將在組之間並行執行，以提高處理速度。“任務頁面大小”決定組的大小。頁面大小越大，將頁面之間的連續文本分割成不同塊的機會就越低。`,
      addPage: '新增頁面',
      greaterThan: '當前值必須大於起始值！',
      greaterThanPrevious: '當前值必須大於之前的值！',
      selectFiles: '選擇文件',
      changeSpecificCategory: '更改特定類別',
      uploadTitle: '點擊或拖拽文件至此區域即可上傳',
      uploadDescription: '支持單次或批量上傳。嚴禁上傳公司數據或其他違禁文件。',
      chunk: '解析塊',
      bulk: '批量',
      cancel: '取消',
      rerankModel: 'rerank模型',
      rerankPlaceholder: '請選擇',
      rerankTip: `如果是空的。它使用查詢和塊的嵌入來構成矢量餘弦相似性。否則，它使用rerank評分代替矢量餘弦相似性。`,
      topK: 'Top-K',
      topKTip: `K塊將被送入Rerank型號。`,
      delimiter: `分段標識符`,
      html4excel: '表格轉HTML',
      html4excelTip: `Excel 是否會被解析為 HTML 表格。如果為 FALSE，Excel 中的每一行都會形成一個區塊。`,
      autoKeywords: '自動關鍵字',
      autoKeywordsTip: `在查詢此類關鍵字時，為每個區塊提取 N 個關鍵字以提高其排名分數。在「系統模型設定」中設定的 LLM 將消耗額外的 token。您可以在區塊清單中查看結果。 `,
      autoQuestions: '自動問題',
      autoQuestionsTip: `在查詢此類問題時，為每個區塊提取 N 個問題以提高其排名分數。在「系統模型設定」中設定的 LLM 將消耗額外的 token。您可以在區塊清單中查看結果。如果發生錯誤，此功能不會破壞整個分塊過程，除了將空結果新增至原始區塊。 `,
    },
    knowledgeConfiguration: {
      titleDescription: '在這裡更新您的知識庫詳細信息，尤其是解析方法。',
      name: '知識庫名稱',
      photo: '知識庫圖片',
      description: '描述',
      language: '語言',
      languageMessage: '請輸入語言',
      languagePlaceholder: '請輸入語言',
      permissions: '權限',
      embeddingModel: '嵌入模型',
      chunkTokenNumber: '塊Token數',
      chunkTokenNumberMessage: '塊Token數是必填項',
      embeddingModelTip:
        '用於嵌入塊的嵌入模型。一旦知識庫有了塊，它就無法更改。如果你想改變它，你需要刪除所有的塊。',
      permissionsTip: '如果權限是“團隊”，則所有團隊成員都可以操作知識庫。',
      chunkTokenNumberTip: '它大致確定了一個塊的Token數量。',
      chunkMethod: '解析方法',
      chunkMethodTip: '說明位於右側。',
      upload: '上傳',
      english: '英語',
      chinese: '中文',
      embeddingModelPlaceholder: '請選擇嵌入模型',
      chunkMethodPlaceholder: '請選擇分塊方法',
      save: '保持',
      me: '只有我',
      team: '團隊',
      cancel: '取消',
      methodTitle: '分塊方法說明',
      methodExamples: '示例',
      methodExamplesDescription: '提出以下屏幕截圖以促進理解。',
      dialogueExamplesTitle: '對話示例',
      methodEmpty: '這將顯示知識庫類別的可視化解釋',
      book: `<p>支持的文件格式為<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。</p><p>
        由於一本書很長，並不是所有部分都有用，如果是 PDF，
        請為每本書設置<i>頁面範圍</i>，以消除負面影響並節省分析計算時間。</p>`,
      laws: `<p>支持的文件格式為<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。</p><p>
        法律文件有非常嚴格的書寫格式。我們使用文本特徵來檢測分割點。
        </p><p>
        chunk的粒度與'文章'一致，所有上層文本都會包含在chunk中。
        </p>`,
      manual: `<p>僅支持<b>PDF</b>。</p><p>
        我們假設手冊具有分層部分結構。我們使用最低的部分標題作為對文檔進行切片的樞軸。
        因此，同一部分中的圖和表不會被分割，並且塊大小可能會很大。
        </p>`,
      naive: `<p>支持的文件格式為<b>DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML、HTML</b>。</p>
        <p>此方法將簡單的方法應用於塊文件：</p>
        <p>
        <li>系統將使用視覺檢測模型將連續文本分割成多個片段。</li>
        <li>接下來，這些連續的片段被合併成Token數不超過“Token數”的塊。</li></p>`,
      paper: `<p>僅支持<b>PDF</b>文件。</p><p>
        如果我們的模型運行良好，論文將按其部分進行切片，例如<i>摘要、1.1、1.2</i>等。</p><p>
        這樣做的好處是LLM可以更好的概括論文中相關章節的內容，
        產生更全面的答案，幫助讀者更好地理解論文。
        缺點是它增加了 LLM 對話的背景並增加了計算成本，
        所以在對話過程中，你可以考慮減少‘<b>topN</b>’的設置。</p>`,
      presentation: `<p>支持的文件格式為<b>PDF</b>、<b>PPTX</b>。</p><p>
        每個頁面都將被視為一個塊。並且每個頁面的縮略圖都會被存儲。</p><p>
        <i>您上傳的所有PPT文件都會使用此方法自動分塊，無需為每個PPT文件進行設置。</i></p>`,
      qa: `<p>
      此塊方法支持<b> excel </b>和<b> csv/txt </b>文件格式。
    </p>
    <li>
      如果文件以<b> excel </b>格式，則應由兩個列組成
      沒有標題：一個提出問題，另一個用於答案，
      答案列之前的問題列。多張紙是
      只要列正確結構，就可以接受。
    </li>
    <li>
      如果文件以<b> csv/txt </b>格式為
      用作分開問題和答案的定界符。
    </li>
    <p>
      <i>
        未能遵循上述規則的文本行將被忽略，並且
        每個問答對將被認為是一個獨特的部分。
      </i>`,
      resume: `<p>支持的文件格式為<b>DOCX</b>、<b>PDF</b>、<b>TXT</b>。
        </p><p>
        簡歷有多種格式，就像一個人的個性一樣，但我們經常必須將它們組織成結構化數據，以便於搜索。
        </p><p>
        我們不是將簡歷分塊，而是將簡歷解析為結構化數據。作為HR，你可以扔掉所有的簡歷，
        您只需與<i>'ragflow'</i>交談即可列出所有符合資格的候選人。
        </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，以便我们的大語言模型能够理解。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>“性別/性別（男性，女性）”</i>.<p>以下是标题的一些示例：<ol> <li>供应商/供货商<b>'tab'</b>顏色（黃色、紅色、棕色）<b>'tab'</b>性別（男、女）<b>'tab'</B>尺码（m、l、xl、xxl）</li> <li>姓名/名字<b>'tab'</b>電話/手機/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>支持圖像文件。視頻即將推出。</p><p>
        如果圖片中有文字，則應用 OCR 提取文字作為其文字描述。
        </p><p>
        如果OCR提取的文本不夠，可以使用視覺LLM來獲取描述。
        </p>`,
      one: `
      <p>支持的文件格式為<b>DOCX、EXCEL、PDF、TXT</b>。
        </p><p>
        對於一個文檔，它將被視為一個完整的塊，根本不會被分割。
        </p><p>
        如果你要總結的東西需要一篇文章的全部上下文，並且所選LLM的上下文長度覆蓋了文檔長度，你可以嘗試這種方法。
        </p>`,
      knowledgeGraph: `<p>支援的檔案格式為<b>DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML</b>

<p>文件分塊後，使用分塊擷取整個文件的知識圖譜和心智圖。此方法將簡單的方法應用於區塊檔案：
連續的文字將被分割成多個片段，每個片段大約有 512 個令牌數。
<p>接下來，區塊將傳送到LLM以提取知識圖譜和思維導圖的節點和關係。

<p>請注意您需要指定的條目類型。</p></p>`,
      useRaptor: '使用RAPTOR文件增強策略',
      useRaptorTip: '請參考 https://huggingface.co/papers/2401.18059',
      prompt: '提示詞',
      promptMessage: '提示詞是必填項',
      promptText: `请請總結以下段落。 小心數字，不要編造。 段落如下：
      {cluster_content}
以上就是你需要總結的內容。`,
      maxToken: '最大token數',
      maxTokenMessage: '最大token數是必填項',
      threshold: '閾值',
      thresholdMessage: '閾值是必填項',
      maxCluster: '最大聚類數',
      maxClusterMessage: '最大聚類數是必填項',
      randomSeed: '隨機種子',
      randomSeedMessage: '隨機種子是必填項',
      promptTip: 'LLM提示用於總結。',
      maxTokenTip: '用於匯總的最大token數。',
      thresholdTip: '閾值越大，聚類越少。',
      maxClusterTip: '最大聚類數。',
      entityTypes: '實體類型',
    },
    chunk: {
      chunk: '解析塊',
      bulk: '批量',
      selectAll: '選擇所有',
      enabledSelected: '啟用選定的',
      disabledSelected: '禁用選定的',
      deleteSelected: '刪除選定的',
      search: '搜尋',
      all: '所有',
      enabled: '啟用',
      disabled: '禁用的',
      keyword: '關鍵詞',
      function: '函數',
      chunkMessage: '請輸入值！',
      full: '全文',
      ellipse: '省略',
      graph: '知識圖譜',
      mind: '心智圖',
    },
    chat: {
      newConversation: '新會話',
      createAssistant: '新建助理',
      assistantSetting: '助理設置',
      promptEngine: '提示引擎',
      modelSetting: '模型設置',
      chat: '聊天',
      newChat: '新建聊天',
      send: '發送',
      sendPlaceholder: '消息概要助手...',
      chatConfiguration: '聊天配置',
      chatConfigurationDescription: '在這裡，為你的專業知識庫裝扮專屬助手！💕',
      assistantName: '助理姓名',
      assistantNameMessage: '助理姓名是必填項',
      namePlaceholder: '例如 賈維斯簡歷',
      assistantAvatar: '助理頭像',
      language: '語言',
      emptyResponse: '空回复',
      emptyResponseTip: `如果在知識庫中沒有檢索到用戶的問題，它將使用它作為答案。如果您希望 LLM 在未檢索到任何內容時提出自己的意見，請將此留空。`,
      setAnOpener: '設置開場白',
      setAnOpenerInitial: `你好！我是你的助理，有什麼可以幫到你的嗎？`,
      setAnOpenerTip: '您想如何歡迎您的客戶？',
      knowledgeBases: '知識庫',
      knowledgeBasesMessage: '請選擇',
      knowledgeBasesTip: '選擇關聯的知識庫。',
      system: '系統',
      systemInitialValue: `你是一個智能助手，請總結知識庫的內容來回答問題，請列舉知識庫中的數據詳細回答。當所有知識庫內容都與問題無關時，你的回答必須包括“知識庫中未找到您要的答案！”這句話。回答需要考慮聊天歷史。
      以下是知識庫：
      {knowledge}
      以上是知識庫。`,
      systemMessage: '請輸入',
      systemTip:
        '當LLM回答問題時，你需要LLM遵循的說明，比如角色設計、答案長度和答案語言等。',
      topN: 'Top N',
      topNTip: `並非所有相似度得分高於“相似度閾值”的塊都會被提供給法學碩士。LLM 只能看到這些“Top N”塊。`,
      variable: '變量',
      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: '關鍵字',
      optional: '可選的',
      operation: '操作',
      model: '模型',
      modelTip: '大語言聊天模型',
      modelMessage: '請選擇',
      freedom: '自由',
      improvise: '即興創作',
      precise: '精確',
      balance: '平衡',
      freedomTip: `“精確”意味著法學碩士會保守並謹慎地回答你的問題。“即興發揮”意味著你希望法學碩士能夠自由地暢所欲言。“平衡”是謹慎與自由之間的平衡。`,
      temperature: '溫度',
      temperatureMessage: '溫度是必填項',
      temperatureTip:
        '該參數控制模型預測的隨機性。較低的溫度使模型對其響應更有信心，而較高的溫度則使其更具創造性和多樣性。',
      topP: '頂級P',
      topPMessage: 'Top P 是必填項',
      topPTip:
        '該參數也稱為“核心採樣”，它設置一個閾值來選擇較小的單詞集進行採樣。它專注於最可能的單詞，剔除不太可能的單詞。',
      presencePenalty: '出席處罰',
      presencePenaltyMessage: '出席處罰是必填項',
      presencePenaltyTip:
        '這會通過懲罰對話中已經出現的單詞來阻止模型重複相同的信息。',
      frequencyPenalty: '頻率懲罰',
      frequencyPenaltyMessage: '頻率懲罰是必填項',
      frequencyPenaltyTip:
        '與存在懲罰類似，這減少了模型頻繁重複相同單詞的傾向。',
      maxTokens: '最大token數',
      maxTokensMessage: '最大token數是必填項',
      maxTokensTip:
        '這設置了模型輸出的最大長度，以標記（單詞或單詞片段）的數量來衡量。',
      quote: '顯示引文',
      quoteTip: '是否應該顯示原文出處？',
      selfRag: 'Self-RAG',
      selfRagTip: '請參考: https://huggingface.co/papers/2310.11511',
      overview: '聊天 ID',
      pv: '消息數',
      uv: '活躍用戶數',
      speed: 'Token 輸出速度',
      tokens: '消耗Token數',
      round: '會話互動數',
      thumbUp: '用戶滿意度',
      preview: '預覽',
      embedded: '嵌入',
      serviceApiEndpoint: '服務 API 端點',
      apiKey: 'API KEY',
      apiReference: 'API 文檔',
      dateRange: '日期範圍：',
      backendServiceApi: 'API 伺服器',
      createNewKey: '創建新密鑰',
      created: '創建於',
      action: '操作',
      embedModalTitle: '嵌入網站',
      comingSoon: '即將推出',
      fullScreenTitle: '全屏嵌入',
      fullScreenDescription: '將以下iframe嵌入您的網站處於所需位置',
      partialTitle: '部分嵌入',
      extensionTitle: 'Chrome 插件',
      tokenError: '請先創建 API Token!',
      searching: '搜索中',
      parsing: '解析中',
      uploading: '上傳中',
      uploadFailed: '上傳失敗',
      regenerate: '重新生成',
      read: '朗讀內容',
      tts: '文字轉語音',
      ttsTip: '是否用語音轉換播放語音，請先在設定裡面選擇TTS（語音轉換模型）。',
      relatedQuestion: '相關問題',
      answerTitle: '智慧回答',
      multiTurn: '多輪對話優化',
      multiTurnTip:
        '在多輪對話的中，對去知識庫查詢的問題進行最佳化。會呼叫大模型額外消耗token。',
    },
    setting: {
      profile: '概述',
      profileDescription: '在此更新您的照片和個人詳細信息。',
      password: '密碼',
      passwordDescription: '請輸入您當前的密碼以更改您的密碼。',
      model: '模型提供商',
      modelDescription: '在此設置模型參數和 API KEY。',
      team: '團隊',
      logout: '登出',
      system: '系統',
      username: '使用者名稱',
      usernameMessage: '請輸入用戶名',
      photo: '頭像',
      photoDescription: '這將顯示在您的個人資料上。',
      colorSchema: '主題',
      colorSchemaMessage: '請選擇您的主題！',
      colorSchemaPlaceholder: '請選擇您的主題！',
      bright: '明亮',
      dark: '暗色',
      timezone: '時區',
      timezoneMessage: '請選擇時區',
      timezonePlaceholder: '請選擇時區',
      email: '郵箱地址',
      emailDescription: '一旦註冊，電子郵件將無法更改。',
      currentPassword: '當前密碼',
      currentPasswordMessage: '請輸入當前密碼',
      newPassword: '新密碼',
      newPasswordMessage: '請輸入新密碼',
      newPasswordDescription: '您的新密碼必須超過 8 個字符。',
      confirmPassword: '確認新密碼',
      confirmPasswordMessage: '請確認新密碼',
      confirmPasswordNonMatchMessage: '您輸入的新密碼不匹配！',
      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: '請輸入api key（如果是本地部署的模型，請忽略它）',
      apiKeyTip: 'API key可以通過註冊相應的LLM供應商來獲取。',
      showMoreModels: '展示更多模型',
      baseUrl: 'base-url',
      baseUrlTip:
        '如果您的 API 密鑰來自 OpenAI，請忽略它。任何其他中間提供商都會提供帶有 API 密鑰的基本 URL。',
      modify: '修改',
      systemModelSettings: '系統模型設置',
      chatModel: '聊天模型',
      chatModelTip: '所有新創建的知識庫都會使用默認的聊天LLM。',
      ttsModel: '語音合成模型',
      ttsModelTip: '默認的tts模型會被用於在對話過程中請求語音生成時使用。',
      embeddingModel: '嵌入模型',
      embeddingModelTip: '所有新創建的知識庫都將使用的默認嵌入模型。',
      img2txtModel: 'img2Txt模型',
      img2txtModelTip:
        '所有新創建的知識庫都將使用默認的多模塊模型。它可以描述圖片或視頻。',
      sequence2txtModel: 'sequence2Txt模型',
      sequence2txtModelTip:
        '所有新創建的知識庫都將使用默認的 ASR 模型。使用此模型將語音翻譯為相應的文本。',
      rerankModel: 'rerank模型',
      rerankModelTip: `默認的重讀模型用於用戶問題檢索到重讀塊。`,
      workspace: '工作空間',
      upgrade: '升級',
      addLlmTitle: '添加Llm',
      modelName: '模型名稱',
      modelID: '模型ID',
      modelUid: '模型uid',
      modelType: '模型類型',
      addLlmBaseUrl: '基礎 Url',
      vision: '是否支持Vision',
      modelNameMessage: '請輸入模型名稱！',
      modelTypeMessage: '請輸入模型類型！',
      baseUrlNameMessage: '請輸入基礎 Url！',
      ollamaLink: '如何集成 {{name}}',
      FishAudioLink: '如何使用Fish Audio',
      TencentCloudLink: '如何使用騰訊雲語音識別',
      volcModelNameMessage: '請輸入模型名稱！',
      addEndpointID: '模型 EndpointID',
      endpointIDMessage: '請輸入模型對應的EndpointID',
      addArkApiKey: '火山 ARK_API_KEY',
      ArkApiKeyMessage: '請輸入火山創建的ARK_API_KEY',
      bedrockModelNameMessage: '請輸入名稱！',
      addBedrockEngineAK: 'ACCESS KEY',
      bedrockAKMessage: '請輸入 ACCESS KEY',
      addBedrockSK: 'SECRET KEY',
      bedrockSKMessage: '請輸入 SECRET KEY',
      bedrockRegion: 'AWS Region',
      bedrockRegionMessage: '請選擇！',
      'us-east-1': '美國東部 (維吉尼亞北部)',
      'us-west-2': '美國西部 (俄勒岡州)',
      'ap-southeast-1': '亞太地區 (新加坡)',
      'ap-northeast-1': '亞太地區 (東京)',
      'eu-central-1': '歐洲 (法蘭克福)',
      'us-gov-west-1': 'AWS GovCloud (US-West)',
      'ap-southeast-2': '亞太地區 (雪梨)',
      addHunyuanSID: '混元 Secret ID',
      HunyuanSIDMessage: '請輸入 Secret ID',
      addHunyuanSK: '混元 Secret Key',
      HunyuanSKMessage: '請輸入 Secret Key',
      addTencentCloudSID: '騰訊雲 Secret ID',
      TencentCloudSIDMessage: '請輸入 Secret ID',
      addTencentCloudSK: '騰訊雲 Secret Key',
      TencentCloudSKMessage: '請輸入 Secret Key',
      SparkModelNameMessage: '請選擇星火模型!',
      addSparkAPIPassword: '星火 APIPassword',
      SparkAPIPasswordMessage: '請輸入 APIPassword',
      addSparkAPPID: '星火 APPID',
      SparkAPPIDMessage: '請輸入 APPID',
      addSparkAPISecret: '星火 APISecret',
      SparkAPISecretMessage: '請輸入 APISecret',
      addSparkAPIKey: '星火 APIKey',
      SparkAPIKeyMessage: '請輸入 APIKey',
      yiyanModelNameMessage: '輸入模型名稱',
      addyiyanAK: '一言 API KEY',
      yiyanAKMessage: '請輸入 API KEY',
      addyiyanSK: '一言 Secret KEY',
      yiyanSKMessage: '請輸入 Secret KEY',
      FishAudioModelNameMessage: '請為你的TTS模型起名',
      addFishAudioAK: 'Fish Audio API KEY',
      addFishAudioAKMessage: '請輸入 API KEY',
      addFishAudioRefID: 'FishAudio Refrence ID',
      addFishAudioRefIDMessage: '請輸入引用模型的ID（留空表示使用默認模型）',
      GoogleModelIDMessage: '請輸入 model ID!',
      addGoogleProjectID: 'Project ID',
      GoogleProjectIDMessage: '請輸入 Project ID',
      addGoogleServiceAccountKey:
        'Service Account Key(Leave blank if you use Application Default Credentials)',
      GoogleServiceAccountKeyMessage:
        '請輸入 Google Cloud Service Account Key in base64 format',
      addGoogleRegion: 'Google Cloud 區域',
      GoogleRegionMessage: '請輸入 Google Cloud 區域',
      modelProvidersWarn: `請先在<b>設定>模型提供者</b>中新增嵌入模型和LLM。然後，在「系統模型設定」中設定它們。`,
      add: '添加',
      updateDate: '更新日期',
      role: '角色',
      invite: '邀請',
      agree: '同意',
      refuse: '拒絕',
      teamMembers: '團隊成員',
      joinedTeams: '加入的團隊',
    },
    message: {
      registered: '註冊成功',
      logout: '登出成功',
      logged: '登錄成功',
      pleaseSelectChunk: '請選擇解析塊',
      modified: '更新成功',
      created: '創建成功',
      deleted: '刪除成功',
      renamed: '重命名成功',
      operated: '操作成功',
      updated: '更新成功',
      uploaded: '上傳成功',
      200: '服務器成功返回請求的數據。',
      201: '新建或修改數據成功。',
      202: '一個請求已經進入後台排隊（異步任務）。',
      204: '刪除數據成功。',
      400: '發出的請求有錯誤，服務器沒有進行新建或修改數據的操作。',
      401: '用戶沒有權限（Token、用戶名、密碼錯誤）。',
      403: '用戶得到授權，但是訪問是被禁止的。',
      404: '發出的請求針對的是不存在的記錄，服務器沒有進行操作。',
      406: '請求的格式不可得。',
      410: '請求的資源被永久刪除，且不會再得到的。',
      413: '上傳的檔案總大小太大',
      422: '當創建一個對象時，發生一個驗證錯誤。',
      500: '服務器發生錯誤，請檢查服務器。',
      502: '網關錯誤。',
      503: '服務不可用，服務器暫時過載或維護。',
      504: '網關超時。',
      requestError: '請求錯誤',
      networkAnomalyDescription: '您的網絡發生異常，無法連接服務器',
      networkAnomaly: '網絡異常',
      hint: '提示',
    },
    fileManager: {
      name: '名稱',
      uploadDate: '上傳日期',
      knowledgeBase: '知識庫',
      size: '大小',
      action: '操作',
      addToKnowledge: '鏈接知識庫',
      pleaseSelect: '請選擇',
      newFolder: '新建文件夾',
      uploadFile: '上傳文件',
      uploadTitle: '點擊或拖拽文件至此區域即可上傳',
      uploadDescription: '支持單次或批量上傳。嚴禁上傳公司數據或其他違禁文件。',
      file: '文件',
      directory: '文件夾',
      local: '本地上傳',
      s3: 'S3 上傳',
      preview: '預覽',
      fileError: '文件錯誤',
      uploadLimit: '文件大小不能超過10M，文件總數不超過128個',
      destinationFolder: '目標資料夾',
    },
    flow: {
      cite: '引用',
      citeTip: 'citeTip',
      name: '名稱',
      nameMessage: '請輸入名稱',
      description: '描述',
      examples: '範例',
      to: '下一步',
      msg: '訊息',
      messagePlaceholder: '訊息',
      messageMsg: '請輸入訊息或刪除此欄位。',
      addField: '新增字段',
      addMessage: '新增訊息',
      loop: '循環上限',
      loopTip:
        'loop為目前元件循環次數上限，當循環次數超過loop的值時，表示元件無法完成目前任務，請重新最佳化agent',
      yes: '是',
      no: '否',
      key: 'key',
      componentId: '組件ID',
      add: '新增',
      operation: '操作',
      run: '運行',
      save: '儲存',
      title: 'ID：',

      beginDescription: '這是流程開始的地方',
      answerDescription: `該組件用作機器人與人類之間的介面。它接收使用者的輸入並顯示機器人的計算結果。`,
      retrievalDescription: `此元件用於從知識庫中檢索相關資訊。選擇知識庫。如果沒有檢索到任何內容，將傳回「空響應」。`,
      generateDescription: `此元件用於呼叫LLM生成文本，請注意提示的設定。`,
      categorizeDescription: `此組件用於對文字進行分類。請指定類別的名稱、描述和範例。每個類別都指向不同的下游組件。`,
      relevantDescription: `此元件用來判斷upstream的輸出是否與使用者最新的問題相關，『是』代表相關，『否』代表不相關。`,
      rewriteQuestionDescription: `此元件用於細化使用者的提問。通常，當使用者的原始提問無法從知識庫中檢索相關資訊時，此元件可協助您將問題變更為更符合知識庫表達方式的適當問題。只有「檢索」可作為其下游。`,
      messageDescription:
        '此元件用於向使用者發送靜態訊息。您可以準備幾條訊息，這些訊息將隨機選擇。',
      keywordDescription: `該組件用於從用戶的問題中提取關鍵字。 Top N指定需要提取的關鍵字數量。`,
      switchDescription: `該組件用於根據前面組件的輸出評估條件，並相應地引導執行流程。通過定義各種情況並指定操作，或在不滿足條件時採取默認操作，實現複雜的分支邏輯。`,
      wikipediaDescription: `此元件用於從 https://www.wikipedia.org/ 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。`,
      promptText: `請總結以下段落。注意數字，不要胡編亂造。段落如下：
{input}
以上就是你需要總結的內容。`,
      createGraph: '建立 Agent',
      createFromTemplates: '從模板創建',
      retrieval: '知識檢索',
      generate: '生成回答',
      answer: '人機交互',
      categorize: '問題分類',
      relevant: '是否相關',
      rewriteQuestion: '問題最佳化',
      begin: '開始',
      message: '靜態訊息',
      blank: '空',
      createFromNothing: '從無到有',
      addItem: '新增',
      addSubItem: '新增子項',
      nameRequiredMsg: '名稱不能為空',
      nameRepeatedMsg: '名稱不能重複',
      keywordExtract: '關鍵字',
      keywordExtractDescription: `該組件用於從用戶的問題中提取關鍵字。 Top N指定需要提取的關鍵字數量。`,
      baidu: '百度',
      baiduDescription: `此組件用於取得www.baidu.com的搜尋結果，一般作為知識庫的補充，Top N指定需要採納的搜尋結果數。`,
      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 指定您需要採用的搜尋結果數。',
      channel: '頻道',
      channelTip: '針對該組件的輸入進行文字搜尋或新聞搜索',
      text: '文字',
      news: '新聞',
      messageHistoryWindowSize: '歷史訊息視窗大小',
      messageHistoryWindowSizeTip:
        'LLM需要查看的對話記錄的視窗大小。越大越好。但要注意LLM的最大內容長度。',
      wikipedia: '維基百科',
      pubMed: 'PubMed',
      pubMedDescription:
        '此元件用於從 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ 取得搜尋結果。通常，它充當知識庫的補充。 Top N 指定您需要適應的搜尋結果的數量。電子郵件是必填欄位。',
      email: '信箱',
      emailTip:
        '此元件用於從 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ 取得搜尋結果。通常，它充當知識庫的補充。 Top N 指定您需要適應的搜尋結果的數量。電子郵件是必填欄位。',
      arXiv: 'ArXiv',
      arXivDescription:
        '此元件用於從 https://arxiv.org/ 取得搜尋結果。通常，它充當知識庫的補充。 Top N 指定您需要適應的搜尋結果的數量。',
      sortBy: '排序方式',
      submittedDate: '提交日期',
      lastUpdatedDate: '最後更新日期',
      relevance: '關聯',
      google: 'Google',
      googleDescription:
        '此元件用於從https://www.google.com/取得搜尋結果。通常，它作為知識庫的補充。 Top N 和 SerpApi API 金鑰指定您需要調整的搜尋結果數量。',
      bing: 'Bing',
      bingDescription:
        '此元件用於從 https://www.bing.com/ 取得搜尋結果。通常，它充當知識庫的補充。 Top N 和 Bing Subscription-Key 指定您需要適配的搜尋結果數量。',
      apiKey: 'API KEY',
      country: '國家',
      language: '語言',
      googleScholar: '谷歌學術',
      googleScholarDescription: `該元件用於從 https://scholar.google.com/ 取得搜尋結果。通常，它充當知識庫的補充。 Top N 指定您需要調整的搜尋結果的數量。`,
      yearLow: '開始年份',
      yearHigh: '結束年份',
      patents: '專利',
      data: '數據',
      deepL: 'DeepL',
      deepLDescription:
        '此元件用於從 https://www.deepl.com/ 取得翻譯。通常，它提供更專業的翻譯結果。',
      authKey: '授權鍵',
      sourceLang: '原始語言',
      targetLang: '目標語言',
      gitHub: 'GitHub',
      gitHubDescription:
        '此元件用於從 https://github.com/ 搜尋儲存庫。 Top N 指定要調整的搜尋結果的數量。',
      baiduFanyi: '百度翻譯',
      baiduFanyiDescription:
        '此組件用於從https://fanyi.baidu.com/取得翻譯。通常，它提供更專業的翻譯結果',
      appid: 'App id',
      secretKey: '秘鑰',
      domain: '領域',
      transType: '翻譯類型',
      baiduSecretKeyOptions: {
        translate: '一般翻譯',
        fieldtranslate: '領域翻譯',
      },
      baiduDomainOptions: {
        it: '資訊科技領域',
        finance: '金融財經領域',
        machinery: '機械製造領域',
        senimed: '生物醫藥領域',
        novel: '網路文學領域',
        academic: '學術論文領域',
        aerospace: '航空航太領域',
        wiki: '人文社科領域',
        news: '新聞資訊領域',
        law: '法律法規領域',
        contract: '合約領域',
      },
      baiduSourceLangOptions: {
        auto: '自動偵測',
        zh: '中文',
        en: '英語',
        yue: '粵語',
        wyw: '文言文',
        jp: '日文',
        kor: '韓文',
        fra: '法文',
        spa: '西班牙文',
        th: '泰語',
        ara: '阿拉伯語',
        ru: '俄文',
        pt: '葡萄牙語',
        de: '德語',
        it: '義大利語',
        el: '希臘文',
        nl: '荷蘭語',
        pl: '波蘭語',
        bul: '保加利亞語',
        est: '愛沙尼亞語',
        dan: '丹麥語',
        fin: '芬蘭語',
        cs: '捷克語',
        rom: '羅馬尼亞語',
        slo: '斯洛維尼亞語',
        swe: '瑞典語',
        hu: '匈牙利語',
        cht: '繁體中文',
        vie: '越南語',
      },
      qWeather: '和風天氣',
      qWeatherDescription:
        '此元件用於從 https://www.qweather.com/ 取得天氣相關資訊。您可以獲得天氣、指數、空氣品質。',
      lang: '語言',
      type: '類型',
      webApiKey: 'Web API 密鑰',
      userType: '使用者類型',
      timePeriod: '時間段',
      qWeatherLangOptions: {
        zh: '簡體中文',
        'zh-hant': '繁體中文',
        en: '英文',
        de: '德語',
        es: '西班牙語',
        fr: '法文',
        it: '義大利語',
        ja: '日文',
        ko: '韓語',
        ru: '俄文',
        hi: '印地語',
        th: '泰語',
        ar: '阿拉伯語',
        pt: '葡萄牙語',
        bn: '孟加拉語',
        ms: '馬來語',
        nl: '荷蘭語',
        el: '希臘文',
        la: '拉丁文',
        sv: '瑞典語',
        id: '印尼語',
        pl: '波蘭語',
        tr: '土耳其語',
        cs: '捷克語',
        et: '愛沙尼亞語',
        vi: '越南語',
        fil: '菲律賓語',
        fi: '芬蘭語',
        he: '希伯來文',
        is: '冰島語',
        nb: '挪威語',
      },
      qWeatherTypeOptions: {
        weather: '天氣預報',
        indices: '天氣生活指數',
        airquality: '空氣品質',
      },
      qWeatherUserTypeOptions: {
        free: '免費訂閱用戶',
        paid: '付費訂閱用戶',
      },
      qWeatherTimePeriodOptions: {
        now: '現在',
        '3d': '3天',
        '7d': '7天',
        '10d': '10天',
        '15d': '12天',
        '30d': '30天',
      },
      publish: 'API',
      exeSQL: 'ExeSQL',
      exeSQLDescription:
        '此元件透過SQL語句從對應的關聯式資料庫中查詢結果。支援 MySQL、PostgreSQL、MariaDB。 ',
      dbType: '資料庫類型',
      database: '資料庫',
      username: '使用者名稱',
      host: '主機',
      port: '端口',
      password: '密碼',
      switch: '條件',
      logicalOperator: '操作符',
      switchOperatorOptions: {
        equal: '等於',
        notEqual: '不等於',
        gt: '大於',
        ge: '大於等於',
        lt: '小於',
        le: '小於等於',
        contains: '包含',
        notContains: '不包含',
        startWith: '開始是',
        endWith: '結束是',
        empty: '為空',
        notEmpty: '不為空',
      },
      switchLogicOperatorOptions: {
        and: '與',
        or: '或',
      },
      operator: '操作符',
      value: '值',
      useTemplate: '使用該模板',
      wenCai: '問財',
      queryType: '查詢類型',
      wenCaiDescription:
        '該組件可用於獲取廣泛的金融領域的o息，包括但不限於股票、基金等...',
      wenCaiQueryTypeOptions: {
        stock: '股票',
        zhishu: '指數',
        fund: '基金',
        hkstock: '港股',
        usstock: '美股',
        threeboard: '新三板',
        conbond: '可轉債',
        insurance: '保險',
        futures: '期貨',
        lccp: '理財',
        foreign_exchange: '外匯',
      },
      akShare: 'AkShare',
      akShareDescription: '此組件可用於從東方財富網取得對應股票的新聞資訊。',
      yahooFinance: '雅虎財經',
      yahooFinanceDescription: '該組件根據提供的股票代碼查詢有關公司的資訊。',
      crawler: '網頁爬蟲',
      crawlerDescription: '該組件可用於從指定url爬取HTML源碼。',
      proxy: '代理',
      crawlerResultOptions: {
        html: 'Html',
        markdown: 'Markdown',
        content: '文本',
      },
      extractType: '提取類型',
      info: '訊息',
      history: '歷史',
      financials: '財務',
      balanceSheet: '資產負債表',
      cashFlowStatement: '現金流量表',
      jin10: '金十',
      jin10Description:
        '此組件可用於從金十開放平台獲取金融領域的信息，包括快訊、日曆、行情、參考。 ',
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        '此組件可用於連接多個下游組件。它接收來自上游組件的輸入並將其傳遞給每個下游組件。 ',
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        '該組件可用於從主流金融網站獲取金融新聞簡報，輔助行業和量化研究。 ',
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        '此元件可以呼叫遠端端點呼叫。將其他元件的輸出作為參數或設定常數參數來呼叫遠端函數。',
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