### What problem does this PR solve?
This PR updates and extends the german language support in the frontend.
Additionally two more elements are handled dynamically now. The
interactive Agent is also titled and described in german now.
### Type of change
- [x] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
Co-authored-by: Jakob <16180662+hauberj@users.noreply.github.com>
'Feldname darf nur Buchstaben oder Unterstriche enthalten.',
builtIn:'Eingebaut',
generation:'Generierung',
toMetadataSetting:'Generierungseinstellungen',
toMetadataSettingTip:'Auto-Metadaten in der Konfiguration festlegen.',
descriptionTip:
'Geben Sie Beschreibungen oder Beispiele an, um das LLM beim Extrahieren von Werten für dieses Feld zu unterstützen. Wenn leer gelassen, wird der Feldname verwendet.',
restrictDefinedValuesTip:
'Enum-Modus: Beschränkt die LLM-Extraktion darauf, nur voreingestellte Werte abzugleichen. Definieren Sie Werte unten.',
valueExists:
'Wert existiert bereits. Bestätigen Sie, um Duplikate zusammenzuführen und alle zugehörigen Dateien zu kombinieren.',
fieldNameExists:
'Feld existiert bereits. Bestätigen Sie, um Duplikate zusammenzuführen und alle zugehörigen Dateien zu kombinieren.',
valueSingleExists:
'Wert existiert bereits. Bestätigen Sie, um Duplikate zusammenzuführen.',
fieldSingleNameExists:
'Feldname existiert bereits. Bestätigen Sie, um Duplikate zusammenzuführen.',
fieldExists:'Feld existiert bereits.',
fieldSetting:'Feldeinstellungen',
deleteWarn:
'Dieses {{field}} wird aus allen zugehörigen Dateien entfernt',
deleteManageFieldAllWarn:
'Dieses Feld und alle zugehörigen Werte werden aus allen zugehörigen Dateien gelöscht.',
deleteManageValueAllWarn:
'Dieser Wert wird aus allen zugehörigen Dateien gelöscht.',
deleteManageFieldSingleWarn:
'Dieses Feld und alle zugehörigen Werte werden aus diesen Dateien gelöscht.',
deleteManageValueSingleWarn:
'Dieser Wert wird aus diesen Dateien gelöscht.',
deleteSettingFieldWarn:`Dieses Feld wird gelöscht; vorhandene Metadaten sind davon nicht betroffen.`,
deleteSettingValueWarn:`Dieser Wert wird gelöscht; vorhandene Metadaten sind davon nicht betroffen.`,
changesAffectNewParses:'Änderungen betreffen nur neue Analysen.',
editMetadataForDataset:'Metadaten anzeigen und bearbeiten für ',
'Führen Sie einen Abruftest durch, um zu prüfen, ob RAGFlow die beabsichtigten Inhalte für das LLM wiederherstellen kann.',
similarityThreshold:'Ähnlichkeitsschwelle',
similarityThresholdTip:
'RAGFlow verwendet entweder eine Kombination aus gewichteter Schlüsselwortähnlichkeit und gewichteter Vektorkosinus-Ähnlichkeit oder eine Kombination aus gewichteter Schlüsselwortähnlichkeit und gewichteter Neuordnungsbewertung während des Abrufs. Dieser Parameter legt den Schwellenwert für Ähnlichkeiten zwischen der Benutzeranfrage und den Chunks fest. Jeder Chunk mit einer Ähnlichkeitsbewertung unter diesem Schwellenwert wird von den Ergebnissen ausgeschlossen. Standardmäßig ist der Schwellenwert auf 0,2 festgelegt. Das bedeutet, dass nur Textblöcke mit einer hybriden Ähnlichkeitsbewertung von 20 oder höher abgerufen werden.',
'RAGFlow verwendet entweder eine Kombination aus gewichteter Schlüsselwortähnlichkeit und gewichteter Vektorkosinus-Ähnlichkeit oder eine Kombination aus gewichteter Schlüsselwortähnlichkeit und gewichteter Rerank-bewertung während des Abrufs. Dieser Parameter legt den Schwellenwert für Ähnlichkeiten zwischen der Benutzeranfrage und den Chunks fest. Jeder Chunk mit einer Ähnlichkeitsbewertung unter diesem Schwellenwert wird von den Ergebnissen ausgeschlossen. Standardmäßig ist der Schwellenwert auf 0,2 festgelegt. Das bedeutet, dass nur Textblöcke mit einer hybriden Ähnlichkeitsbewertung von 20 oder höher abgerufen werden.',
'Dies legt das Gewicht der Schlüsselwortähnlichkeit im kombinierten Ähnlichkeitswert fest, entweder in Verbindung mit der Vektorkosinus-Ähnlichkeit oder mit der Neuordnungsbewertung. Die Summe der beiden Gewichte muss 1,0 ergeben.',
'Dies legt das Gewicht der Schlüsselwortähnlichkeit im kombinierten Ähnlichkeitswert fest, entweder in Verbindung mit der Vektorkosinus-Ähnlichkeit oder mit der Rerank-bewertung. Die Summe der beiden Gewichte muss 1,0 ergeben.',
'Dies legt das Gewicht der Schlüsselwortähnlichkeit im kombinierten Ähnlichkeitswert fest, entweder in Verbindung mit der Vektorkosinus-Ähnlichkeit oder mit der Neuordnungsbewertung. Die Summe der beiden Gewichte muss 1,0 ergeben.',
'Dies legt das Gewicht der Schlüsselwortähnlichkeit im kombinierten Ähnlichkeitswert fest, entweder in Verbindung mit der Vektorkosinus-Ähnlichkeit oder mit der Rerank-bewertung. Die Summe der beiden Gewichte muss 1,0 ergeben.',
testText:'Testtext',
testTextPlaceholder:'Geben Sie hier Ihre Frage ein!',
'Wenn leer gelassen, verwendet RAGFlow eine Kombination aus gewichteter Schlüsselwortähnlichkeit und gewichteter Vektorkosinus-Ähnlichkeit; wenn ein Neuordnungsmodell ausgewählt wird, ersetzt eine gewichtete Neuordnungsbewertung die gewichtete Vektorkosinus-Ähnlichkeit. Bitte beachten Sie, dass die Verwendung eines Neuordnungsmodells die Antwortzeit des Systems erheblich erhöht.',
'Wenn leer gelassen, verwendet RAGFlow eine Kombination aus gewichteter Schlüsselwortähnlichkeit und gewichteter Vektorkosinus-Ähnlichkeit; wenn ein Rerank-modell ausgewählt wird, ersetzt eine gewichtete Rerank-bewertung die gewichtete Vektorkosinus-Ähnlichkeit. Bitte beachten Sie, dass die Verwendung eines Rerank-modells die Antwortzeit des Systems erheblich erhöht.',
topK:'Top-K',
topKTip:
'In Verbindung mit dem Rerank model wird mit dieser Einstellung die Anzahl der Textblöcke festgelegt, die an das angegebene reranking model gesendet werden.',
reRankModelWaring:'Das Rerank-Modell ist sehr zeitaufwendig.',
},
knowledgeConfiguration:{
globalIndexModelTip:
'Wird verwendet, um Wissensgraphen, RAPTOR, Auto-Metadaten, Auto-Schlüsselwörter und Auto-Fragen zu generieren. Die Modellleistung beeinflusst die Generierungsqualität.',
globalIndexModel:'Indizierungsmodell',
settings:'Einstellungen',
autoMetadataTip:
'Automatische Generierung von Metadaten. Gilt für neue Dateien während der Analyse. Vorhandene Dateien müssen neu analysiert werden, um aktualisiert zu werden (Chunks bleiben erhalten). Beachten Sie, dass zusätzliche Tokens vom in der "Konfiguration" angegebenen Indizierungsmodell verbraucht werden.',
dataFlowPlaceholder:'Bitte wählen Sie eine Pipeline.',
buildItFromScratch:'Von Grund auf neu erstellen',
dataFlow:'Pipeline',
parseType:'Analysetyp',
parseType:'Art der Dateneingabe',
manualSetup:'Pipeline wählen',
builtIn:'Eingebaut',
builtIn:'eingebaute Dateneingabe',
imageTableContextWindow:'Kontextfenster für Bild und Tabelle',
imageTableContextWindowTip:
'Erfasst N Token Text ober- und unterhalb von Bild und Tabelle, um reicheren Kontext bereitzustellen.',
@ -634,30 +693,7 @@ Diese Auto-Tag-Funktion verbessert den Abruf, indem sie eine weitere Schicht dom
'In einem Wissensgraphen ist eine Gemeinschaft ein Cluster von Entitäten, die durch Beziehungen verbunden sind. Sie können das LLM eine Zusammenfassung für jede Gemeinschaft erstellen lassen, bekannt als Gemeinschaftsbericht. Weitere Informationen finden Sie hier: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-improving-global-search-via-dynamic-community-selection/',
theDocumentBeingParsedCannotBeDeleted:
'Das Dokument, das gerade analysiert wird, kann nicht gelöscht werden',
mcp:'MCP',
mineru:{
modelNameRequired:'Modellname ist erforderlich',
apiServerRequired:'MinerU API-Server-Konfiguration ist erforderlich',
serverUrlBackendLimit:
'MinerU Server-URL-Adresse ist nur für das HTTP-Client-Backend verfügbar',
apiserver:'MinerU API-Server-Konfiguration',
outputDir:'MinerU Ausgabeverzeichnispfad',
backend:'MinerU Verarbeitungs-Backend-Typ',
serverUrl:'MinerU Server-URL-Adresse',
deleteOutput:'Ausgabedateien nach Verarbeitung löschen',
selectBackend:'Verarbeitungs-Backend auswählen',
backendOptions:{
pipeline:'Standard-Pipeline-Verarbeitung',
vlmTransformers:'Vision Language Model mit Transformers',
vlmVllmEngine:'Vision Language Model mit vLLM Engine',
vlmHttpClient:'Vision Language Model über HTTP-Client',
vlmMlxEngine:'Vision Language Model mit MLX Engine',
vlmVllmAsyncEngine:
'Vision Language Model mit vLLM Async Engine (Experimentell)',
vlmLmdeployEngine:
'Vision Language Model mit LMDeploy Engine (Experimentell)',
},
},
lastWeek:'von letzter Woche',
},
chunk:{
type:'Typ',
@ -873,6 +909,8 @@ Diese Auto-Tag-Funktion verbessert den Abruf, indem sie eine weitere Schicht dom
tocEnhance:'Inhaltsverzeichnis verbessern',
tocEnhanceTip:
'Während der Analyse des Dokuments wurden Inhaltsverzeichnisinformationen generiert (siehe Option "Inhaltsverzeichnis-Extraktion aktivieren" in der allgemeinen Methode). Dies ermöglicht es dem großen Modell, Inhaltsverzeichniselemente zurückzugeben, die für die Abfrage des Benutzers relevant sind, und diese Elemente zu verwenden, um verwandte Chunks abzurufen und diese Chunks während des Sortiervorgangs zu gewichten. Dieser Ansatz leitet sich von der Nachahmung der Verhaltenslogik ab, wie Menschen in Büchern nach Wissen suchen.',
@ -1988,6 +2044,8 @@ Dieser Prozess aggregiert Variablen aus mehreren Zweigen in eine einzelne Variab
beginInputTip:
'Durch Definieren von Eingabeparametern kann auf diesen Inhalt von anderen Komponenten in nachfolgenden Prozessen zugegriffen werden.',
query:'Abfragevariablen',
switchPromptMessage:
'Die Prompt-Wörter werden geändert. Bitte bestätigen Sie, ob Sie die vorhandenen Prompt-Wörter verwerfen möchten?',
queryRequired:'Abfrage ist erforderlich',
queryTip:'Wählen Sie die Variable, die Sie verwenden möchten',
agent:'Agent',
@ -2054,7 +2112,7 @@ Dieser Prozess aggregiert Variablen aus mehreren Zweigen in eine einzelne Variab
createFromTemplate:'Aus Vorlage erstellen',
importJsonFile:'JSON-Datei importieren',
ceateAgent:'Agenten-Flow',
createPipeline:'Ingestion-Pipeline',
createPipeline:' Dateneingabe-Pipeline',
chooseAgentType:'Agententyp wählen',
parser:'Parser',
parserDescription:
@ -2089,7 +2147,7 @@ Dieser Prozess aggregiert Variablen aus mehreren Zweigen in eine einzelne Variab
addParser:'Parser hinzufügen',
hierarchy:'Hierarchie',
regularExpressions:'Reguläre Ausdrücke',
overlappedPercent:'Überlappungsprozent (%)',
overlappedPercent:'Chunk-Überlappung (%)',
searchMethod:'Suchmethode',
searchMethodTip:`Definiert, wie der Inhalt durchsucht werden kann — durch Volltext, Embedding oder beides.
Der Indexer speichert den Inhalt in den entsprechenden Datenstrukturen für die ausgewählten Methoden.`,
@ -2143,6 +2201,7 @@ Wichtige Anweisungen:
metadata:`Extrahiere wichtige strukturierte Informationen aus dem gegebenen Inhalt. Gib NUR einen gültigen JSON-String ohne zusätzlichen Text aus. Wenn keine wichtigen strukturierten Informationen gefunden werden, gib ein leeres JSON-Objekt aus: {}.
Wichtige strukturierte Informationen können sein: Namen, Daten, Orte, Ereignisse, wichtige Fakten, numerische Daten oder andere extrahierbare Entitäten.`,
'Sign up for free to explore top RAG technology. Create knowledge bases and AIs to empower your business.',
review:'from 500+ reviews',
seeAll:'See all',
},
header:{
knowledgeBase:'Dataset',
@ -669,6 +670,7 @@ This auto-tagging feature enhances retrieval by adding another layer of domain-s
'In a knowledge graph, a community is a cluster of entities linked by relationships. You can have the LLM generate an abstract for each community, known as a community report. See here for more information: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-improving-global-search-via-dynamic-community-selection/',
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Jonah Hartmann