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Build and Push API & Web / build (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, linux/amd64, build-api-amd64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, linux/arm64, build-api-arm64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, linux/amd64, build-web-amd64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, linux/arm64, build-web-arm64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / create-manifest (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, merge-api-images) (push) Blocked by required conditions
Build and Push API & Web / create-manifest (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, merge-web-images) (push) Blocked by required conditions
77 lines
3.9 KiB
TypeScript
77 lines
3.9 KiB
TypeScript
const translation = {
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knowledge: 'Wissen',
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documentCount: ' Dokumente',
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wordCount: ' k Wörter',
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appCount: ' verknüpfte Apps',
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createDataset: 'Wissen erstellen',
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createDatasetIntro: 'Importiere deine eigenen Textdaten oder schreibe Daten in Echtzeit über Webhook für die LLM-Kontextverbesserung.',
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deleteDatasetConfirmTitle: 'Dieses Wissen löschen?',
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deleteDatasetConfirmContent:
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'Das Löschen des Wissens ist unwiderruflich. Benutzer werden nicht mehr auf Ihr Wissen zugreifen können und alle Eingabeaufforderungen, Konfigurationen und Protokolle werden dauerhaft gelöscht.',
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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.',
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datasetDeleted: 'Wissen gelöscht',
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datasetDeleteFailed: 'Löschen des Wissens fehlgeschlagen',
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didYouKnow: 'Wusstest du schon?',
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intro1: 'Das Wissen kann in die Dify-Anwendung ',
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intro2: 'als Kontext',
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intro3: ',',
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intro4: 'oder es ',
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intro5: 'kann erstellt werden',
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intro6: ' als ein eigenständiges ChatGPT-Index-Plugin zum Veröffentlichen',
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unavailable: 'Nicht verfügbar',
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unavailableTip: 'Einbettungsmodell ist nicht verfügbar, das Standard-Einbettungsmodell muss konfiguriert werden',
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datasets: 'WISSEN',
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datasetsApi: 'API',
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retrieval: {
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semantic_search: {
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title: 'Vektorsuche',
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description: 'Erzeuge Abfrage-Einbettungen und suche nach dem Textstück, das seiner Vektorrepräsentation am ähnlichsten ist.',
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},
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full_text_search: {
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title: 'Volltextsuche',
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description: 'Indiziere alle Begriffe im Dokument, sodass Benutzer jeden Begriff suchen und den relevanten Textabschnitt finden können, der diese Begriffe enthält.',
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},
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hybrid_search: {
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title: 'Hybridsuche',
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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.',
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recommend: 'Empfehlen',
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},
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invertedIndex: {
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title: 'Invertierter Index',
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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.',
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},
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change: 'Ändern',
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changeRetrievalMethod: 'Abfragemethode ändern',
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},
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docsFailedNotice: 'Dokumente konnten nicht indiziert werden',
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retry: 'Wiederholen',
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indexingTechnique: {
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high_quality: 'HQ',
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economy: 'ECO',
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},
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indexingMethod: {
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semantic_search: 'VEKTOR',
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full_text_search: 'VOLLTEXT',
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hybrid_search: 'HYBRID',
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invertedIndex: 'INVERTIERT',
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},
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mixtureHighQualityAndEconomicTip: 'Für die Mischung von hochwertigen und wirtschaftlichen Wissensbasen ist das Rerank-Modell erforderlich.',
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inconsistentEmbeddingModelTip: 'Das Rerank-Modell ist erforderlich, wenn die Embedding-Modelle der ausgewählten Wissensbasen inkonsistent sind.',
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retrievalSettings: 'Abrufeinstellungen',
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rerankSettings: 'Rerank-Einstellungen',
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weightedScore: {
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title: 'Gewichtete Bewertung',
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description: 'Durch Anpassung der zugewiesenen Gewichte bestimmt diese Rerank-Strategie, ob semantische oder Schlüsselwort-Übereinstimmung priorisiert werden soll.',
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semanticFirst: 'Semantik zuerst',
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keywordFirst: 'Schlüsselwort zuerst',
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customized: 'Angepasst',
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semantic: 'Semantisch',
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keyword: 'Schlüsselwort',
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},
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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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nTo1RetrievalLegacyLink: 'Mehr erfahren',
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nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'N-zu-1-Abruf wird im September offiziell eingestellt.',
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}
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