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'Rerank模型', rerankPlaceholder: '请选择', rerankTip: `非必选项：若不选择 rerank 模型，系统将默认采用关键词相似度与向量余弦相似度相结合的混合查询方式；如果设置了 rerank 模型，则混合查询中的向量相似度部分将被 rerank 打分替代。请注意：采用 rerank 模型会非常耗时。如需选用 rerank 模型，建议使用 SaaS 的 rerank 模型服务；如果你倾向使用本地部署的 rerank 模型，请务必确保你使用 docker-compose-gpu.yml 启动 RAGFlow。`, topK: 'Top-K', topKTip: `与 Rerank 模型配合使用，用于设置传给 Rerank 模型的文本块数量。`, delimiter: `文本分段标识符`, delimiterTip: '支持多字符作为分隔符，多字符用两个反引号 \\`\\` 分隔符包裹。若配置成：\\n`##`; 系统将首先使用换行符、两个#号以及分号先对文本进行分割，随后再对分得的小文本块按照「建议文本块大小」设定的大小进行拼装。在设置文本分段标识符前请确保理解上述文本分段切片机制。', html4excel: '表格转HTML', html4excelTip: `与 General 切片方法配合使用。未开启状态下，表格文件（XLSX、XLS（Excel 97-2003））会按行解析为键值对。开启后，表格文件会被解析为 HTML 表格。若原始表格超过 12 行，系统会自动按每 12 行拆分为多个 HTML 表格。欲了解更多详情，请参阅 https://ragflow.io/docs/dev/enable_excel2html。`, autoKeywords: '自动关键词提取', autoKeywordsTip: `自动为每个文本块中提取 N 个关键词，用以提升查询精度。请注意：该功能采用“系统模型设置”中设置的默认聊天模型提取关键词，因此也会产生更多 Token 消耗。另外，你也可以手动更新生成的关键词。详情请见 https://ragflow.io/docs/dev/autokeyword_autoquestion。`, autoQuestions: '自动问题提取', autoQuestionsTip: `利用“系统模型设置”中设置的 chat model 对知识库的每个文本块提取 N 个问题以提高其排名得分。请注意，开启后将消耗额外的 token。您可以在块列表中查看、编辑结果。如果自动问题提取发生错误，不会妨碍整个分块过程，只会将空结果添加到原始文本块。详情请见 https://ragflow.io/docs/dev/autokeyword_autoquestion。`, 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。', plainText: 'Naive', reRankModelWaring: '重排序模型非常耗时。', theDocumentBeingParsedCannotBeDeleted: '正在解析的文档不能被删除', }, knowledgeConfiguration: { basicInfo: '基础信息', configSettings: '配置设置', createSuccess: '知识库创建成功，请配置解析设置', configComplete: '知识库配置完成', createFailed: '创建知识库失败', configFailed: '配置知识库失败', skipConfigSuccess: '知识库创建完成，您可以稍后在设置页面配置解析参数', createSuccessConfig: '知识库已创建成功，现在可以配置解析设置', configLaterTip: '您可以现在配置这些设置，也可以稍后在知识库详情页面中修改', skipConfig: '跳过配置', creating: '创建中...', configuring: '配置中...', createAndNext: '创建并下一步', completeCreate: '完成创建', deleteGenerateModalContent: `

删除生成的 {{type}} 结果 将从此数据集中移除所有派生实体和关系。 您的原始文件将保持不变。


是否要继续？ `, extractRaptor: '从文档中提取Raptor', extractKnowledgeGraph: '从文档中提取知识图谱', filterPlaceholder: '请输入', fileFilterTip: '', fileFilter: '正则匹配表达式', setDefaultTip: '', setDefault: '设置默认', eidtLinkDataPipeline: '编辑数据流', linkPipelineSetTip: '管理与此数据集的数据管道链接', default: '默认', dataPipeline: '数据流', linkDataPipeline: '关联数据流', enableAutoGenerate: '是否启用自动生成', teamPlaceholder: '请选择团队', dataFlowPlaceholder: '请选择数据流', buildItFromScratch: '去Scratch构建', dataFlow: '数据流', parseType: '切片方法', manualSetup: '手动设置', builtIn: '内置', titleDescription: '在这里更新您的知识库详细信息，尤其是切片方法。', name: '知识库名称', photo: '知识库图片', photoTip: '你可以上传4MB的文件', description: '描述', language: '文档语言', languageMessage: '请输入语言', languagePlaceholder: '请选择语言', permissions: '权限', embeddingModel: '嵌入模型', chunkTokenNumber: '建议文本块大小', chunkTokenNumberMessage: '块Token数是必填项', embeddingModelTip: '知识库采用的默认嵌入模型。 一旦知识库内已经产生了文本块后，你将无法更改默认的嵌入模型，除非删除知识库内的所有文本块。', permissionsTip: '如果把知识库权限设为“团队”，则所有团队成员都可以操作该知识库。', chunkTokenNumberTip: '建议的生成文本块的 token 数阈值。如果切分得到的小文本段 token 数达不到这一阈值就会不断与之后的文本段合并，直至再合并下一个文本段会超过这一阈值为止，此时产生一个最终文本块。如果系统在切分文本段时始终没有遇到文本分段标识符，即便文本段 token 数已经超过这一阈值，系统也不会生成新文本块。', chunkMethod: '切片方法', 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: '为帮助您更好地理解，我们提供了相关截图供您参考。', 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MD、MDX、DOCX、XLSX、XLS (Excel 97-2003)、PPT、PDF、TXT、JPEG、JPG、PNG、TIF、GIF、CSV、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

    XLSX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“Tag”分块方法的知识库用作标签集.其他知识库可以把标签集当中的标签按照相似度匹配到自己对应的文本块中，对这些知识库的查询也将根据此标签集对自己进行标记。

    标签集不会直接参与 RAG 检索过程。

    标签集中的每个文本分块是都是相互独立的标签和标签描述的文本对。

    Tag 分块方法支持XLSX和CSV/TXT文件格式。

    如果文件为XLSX格式，则它应该包含两列无标题：一列用于标签描述，另一列用于标签，标签描述列位于标签列之前。支持多个工作表，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分隔。

    不符合上述规则的文本行将被忽略。 `, useRaptor: '使用召回增强 RAPTOR 策略', useRaptorTip: '为多跳问答任务启用 RAPTOR，详情请见 : https://ragflow.io/docs/dev/enable_raptor。', 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: '系统提示为大模型提供任务描述、规定回复方式，以及设置其他各种要求。系统提示通常与 key （变量）合用，通过变量设置大模型的输入数据。你可以通过斜杠或者 (x) 按钮显示可用的 key。', maxTokenTip: '用于设定每个被总结的文本块的最大 token 数。', thresholdTip: '在 RAPTOR 中，数据块会根据它们的语义相似性进行聚类。阈值设定了数据块被分到同一组所需的最小相似度。阈值越高，每个聚类中的数据块越少；阈值越低，则每个聚类中的数据块越多。', maxClusterTip: '最多可创建的聚类数。', entityTypes: '实体类型', pageRank: '页面排名', pageRankTip: `知识库检索时，你可以为特定知识库设置较高的 PageRank 分数，该知识库中匹配文本块的混合相似度得分会自动叠加 PageRank 分数，从而提升排序权重。详见 https://ragflow.io/docs/dev/set_page_rank。`, tagName: '标签', frequency: '频次', searchTags: '搜索标签', tagCloud: '云', tagTable: '表', tagSet: '标签集', topnTags: 'Top-N 标签', tagSetTip: `

    请选择一个或多个标签集或标签知识库，用于对知识库中的每个文本块进行标记。

    对这些文本块的查询也将自动关联相应标签。

    此功能基于文本相似度，能够为数据集的文本块批量添加更多领域知识，从而显著提高检索准确性。该功能还能提升大量文本块的操作效率。

    为了更好地理解标签集的作用，以下是标签集和关键词之间的主要区别：

    详见：https://ragflow.io/docs/dev/use_tag_sets

    `, tags: '标签', addTag: '增加标签', useGraphRag: '提取知识图谱', useGraphRagTip: '基于知识库内所有切好的文本块构建知识图谱，用以提升多跳和复杂问题回答的正确率。请注意：构建知识图谱将消耗大量 token 和时间。详见 https://ragflow.io/docs/dev/construct_knowledge_graph。', 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。`, chunkResult: '切片结果', chunkResultTip: `查看用于嵌入和召回的切片段落。`, enable: '启用', disable: '禁用', delete: '删除', }, setting: { profile: '概要', avatarTip: '这会在你的个人主页展示', profileDescription: '在此更新您的照片和个人详细信息。', accountSecurity: '账户安全', 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tencentSecretIdHelperText: '腾讯云 Secret ID', tencentSecretKeyHelperText: '腾讯云 Secret KEY', // 腾讯混元 hunyuanSecretId: '混元 Secret ID', hunyuanSecretKey: '混元 Secret KEY', hunyuanSecretIdHelperText: '混元 Secret ID', hunyuanSecretKeyHelperText: '混元 Secret KEY', // 讯飞星火 xunfeiSparkAPIPassword: '讯飞星火 API Password', apiPasswordPlaceholder: '请输入 API Password', xunfeiSparkAPIPasswordHelperText: '讯飞星火 API Password', // 火山引擎 modelEndpointId: '模型 EndpointID', endpointIdPlaceholder: '请输入 EndpointID', modelEndpointIdHelperText: '模型 EndpointID', volcEngineARKAPIKey: '火山 ARK_API_KEY', arkApiKeyPlaceholder: '请输入 ARK_API_KEY', modelARKAPIKeyHelperText: '模型 ARK_API_KEY', accessKey: 'ACCESS KEY', secretKey: 'SECRET KEY', awsRegion: 'AWS Region', maxTokensValidation: '请输入有效数字', maxTokensMin: '最大token数必须大于0', documentationLink: '查看文档', confirm: '确定', required: '此项为必填项', baseUrlPlaceholder: '请输入基础 URL', systemModelName: '系统模型名称', systemModelNamePlaceholder: '请输入系统模型名称', submitFailed: '提交失败', modify: '修改', 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    您即将从 {{step}} 步骤开始重新运行该过程

    这将:

    `, changeStepModalTitle: '切换步骤警告', changeStepModalContent: `

    您目前正在编辑此阶段的结果。

    如果您切换到后续阶段，您的更改将会丢失。

    要保留这些更改，请点击“重新运行”以重新运行当前阶段。

    `, changeStepModalConfirmText: '继续切换', changeStepModalCancelText: '取消', unlinkPipelineModalTitle: '解绑数据流', unlinkPipelineModalContent: `

    一旦取消链接，该数据集将不再连接到当前数据管道。

    正在解析的文件将继续解析，直到完成。

    尚未解析的文件将不再被处理。


    你确定要继续吗?

    `, unlinkPipelineModalConfirmText: '解绑', }, dataflow: { parser: '解析器', parserDescription: '从文件中提取原始文本和结构以供下游处理。', tokenizer: '分词器', tokenizerRequired: '请先添加Tokenizer节点', tokenizerDescription: '根据所选的搜索方法，将文本转换为所需的数据结构（例如，用于嵌入搜索的向量嵌入）。', splitter: '分词器拆分器', splitterDescription: '根据分词器长度将文本拆分成块，并带有可选的分隔符和重叠。', hierarchicalMergerDescription: '使用正则表达式规则按标题层次结构将文档拆分成多个部分，以实现更精细的控制。', hierarchicalMerger: '标题拆分器', extractor: '提取器', extractorDescription: '使用 LLM 从文档块（例如摘要、分类等）中提取结构化见解。', outputFormat: '输出格式', lang: '语言', fileFormats: '文件格式', fields: '字段', addParser: '增加解析器', hierarchy: '层次结构', regularExpressions: '正则表达式', overlappedPercent: '重叠百分比', searchMethod: '搜索方法', begin: '文件', parserMethod: '解析方法', systemPrompt: '系统提示词', systemPromptPlaceholder: '请输入用于图像分析的系统提示词，若为空则使用系统缺省值', exportJson: '导出 JSON', viewResult: '查看结果', running: '运行中', summary: '增强上下文', keywords: '关键词', questions: '问题', metadata: '元数据', fieldName: '结果目的地', prompts: { system: { keywords: `角色 你是一名文本分析员。 任务 从给定的文本内容中提取最重要的关键词/短语。 要求 - 总结文本内容，并给出最重要的5个关键词/短语。 - 关键词必须与给定的文本内容使用相同的语言。 - 关键词之间用英文逗号分隔。 - 仅输出关键词。`, questions: `角色 你是一名文本分析员。 任务 针对给定的文本内容提出3个问题。 要求 - 理解并总结文本内容，并提出最重要的3个问题。 - 问题的含义不应重叠。 - 问题应尽可能涵盖文本的主要内容。 - 问题必须与给定的文本内容使用相同的语言。 - 每行一个问题。 - 仅输出问题。`, summary: `扮演一个精准的摘要者。你的任务是为提供的内容创建一个简洁且忠实于原文的摘要。 关键说明： 1. 准确性：摘要必须严格基于所提供的信息。请勿引入任何未明确说明的新事实、结论或解释。 2. 语言：摘要必须使用与原文相同的语言。 3. 客观性：不带偏见地呈现要点，保留内容的原始意图和语气。请勿进行编辑。 4. 简洁性：专注于最重要的思想，省略细节和多余的内容。`, metadata: `从给定内容中提取重要的结构化信息。仅输出有效的 JSON 字符串，不包含任何附加文本。如果未找到重要的结构化信息，则输出一个空的 JSON 对象：{}。 重要的结构化信息可能包括：姓名、日期、地点、事件、关键事实、数字数据或其他可提取实体。`, }, user: { keywords: `文本内容 [在此处插入文本]`, questions: `文本内容 [在此处插入文本]`, summary: `要总结的文本： [在此处插入文本]`, metadata: `内容：[在此处插入内容]`, }, }, cancel: '取消', filenameEmbeddingWeight: '文件名嵌入权重', switchPromptMessage: '提示词将发生变化，请确认是否放弃已有提示词？', fileFormatOptions: { pdf: 'PDF', spreadsheet: '电子表格', image: '图片', email: '邮件', 'text&markdown': '文本和标记', word: 'Word', slides: 'PPT', audio: '音频', }, tokenizerSearchMethodOptions: { full_text: '全文', embedding: '嵌入', }, tokenizerFieldsOptions: { text: '处理后的文本', keywords: '关键词', questions: '问题', summary: '增强上下文', }, imageParseMethodOptions: { ocr: 'OCR', }, }, datasetOverview: { downloadTip: '正在从数据源下载文件。', processingTip: '正在由数据流处理文件。', totalFiles: '文件总数', downloading: '正在下载', processing: '正在处理', }, chunkPage: { loadingChunkData: '正在加载块数据...', noChunkData: '无块数据', noChunkDataDescription: '没有找到块数据', selectAll: '全选', selected: '已选择', items: '项', enable: '启用', disable: '禁用', clearSelection: '清除选择', chunkList: '块列表', page: '页', pageOf: '页，共', pages: '页', total: '总计', chunks: '块', containsImage: '包含图片', enabled: '已启用', disabled: '已禁用', contentPreview: '内容预览', noContent: '无内容', relatedImage: '相关图片', chunkRelatedImage: '块相关图片', keywordInfo: '关键词信息', important: '重要', question: '问题', tag: '标签', deleting: '删除中', confirmDeleteChunks: '确认删除选中的块', fetchDataFailed: '获取数据失败', fileFormatNotSupported: '不支持的文件格式', getDocumentFileFailed: '获取文档文件失败', fileTypeNotSupportedPreview: '不支持预览的文件类型', filePreview: '文件预览', loadingFile: '正在加载文件', missingParams: '缺少必要的参数：知识库ID或文档ID', knowledgeBase: '知识库', knowledgeBaseDetail: '知识库详情', documentDetail: '文档详情', documentChunkResult: '文档Chunk解析结果', viewDocument: '查看文档', allChunkData: '的所有chunk数据', totalChunkCount: '总Chunk数量', viewFile: '查看文件', searchChunkPlaceholder: '搜索chunk内容...', chunkContent: 'Chunk内容', chunkIndex: 'Chunk索引', chunkScore: 'Chunk评分', chunkKeywords: 'Chunk关键词', chunkQuestions: 'Chunk问题', noChunksFound: '未找到chunk数据', loadingChunks: '正在加载chunk数据...', chunkDetails: 'Chunk详情', documentPreview: '文档预览', previewNotAvailable: '预览不可用', fileNotFound: '文件未找到', unsupportedFileType: '不支持的文件类型', loadingPreview: '正在加载预览...', downloadFile: '下载文件', openInNewTab: '在新标签页中打开', editChunk: '编辑Chunk', content: '内容', saving: '保存中...', }, fileUpload: { uploadFiles: '上传文件', fileSizeExceeded: '文件大小超出限制', unsupportedFileType: '不支持的文件类型', maxFilesExceeded: '超出最大文件数量限制', duplicateFile: '重复文件', uploadFailed: '上传失败', dropFilesHere: '将文件拖拽到此处', dragOrClickToUpload: '拖拽文件到此处或点击上传', supportedFormats: '支持的格式：.pdf, .docx, .txt, .md, .png, .jpg, .jpeg, .mp4, .wav', fileLimits: '文件限制', selectedFiles: '已选择的文件', uploading: '上传中...', }, dialog: { confirm: '确认', cancel: '取消', delete: '删除', save: '保存', close: '关闭', warning: '警告', error: '错误', success: '成功', info: '信息', confirmDelete: '确认删除', confirmDeleteMessage: '此操作不可撤销，确定要删除吗？', operationSuccess: '操作成功', operationFailed: '操作失败', pleaseConfirm: '请确认', areYouSure: '您确定吗？', }, }, };