pengjunjie/ragflow
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Add language portugese br (#4550)

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### What problem does this PR solve?

Add language Portugese from Brazil

### Type of change

- [X] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
This commit is contained in:
Henrique
2025-01-21 00:22:29 -03:00
committed by GitHub
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commit 5632613eb5
18 changed files with 1663 additions and 144 deletions
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55
README_ja.md
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@ -9,7 +9,8 @@
<a href="./README_zh.md">简体中文</a> |
<a href="./README_ja.md">日本語</a> |
<a href="./README_ko.md">한국어</a> |
<a href="./README_id.md">Bahasa Indonesia</a>
<a href="./README_id.md">Bahasa Indonesia</a> |
<a href="/README_pt_br.md">Português (Brasil)</a>
</p>
<p align="center">
@ -30,7 +31,6 @@
</a>
</p>
<h4 align="center">
<a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Document</a> |
<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214">Roadmap</a> |
@ -46,12 +46,12 @@
## 🎮 Demo
デモをお試しください：[https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io)。
<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
<img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/7248/2f6baa3e-1092-4f11-866d-36f6a9d075e5" width="1200"/>
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/504bbbf1-c9f7-4d83-8cc5-e9cb63c26db6" width="1200"/>
</div>
## 🔥 最新情報
- 2024-12-18 Deepdoc のドキュメント レイアウト分析モデルをアップグレードします。
@ -62,7 +62,9 @@
- 2024-08-02 [graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) からインスピレーションを得た GraphRAG とマインド マップをサポートします。
## 🎉 続きを楽しみに
⭐️ リポジトリをスター登録して、エキサイティングな新機能やアップデートを最新の状態に保ちましょう！すべての新しいリリースに関する即時通知を受け取れます！ 🌟
<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/18c9707e-b8aa-4caf-a154-037089c105ba" width="1200"/>
</div>
@ -142,7 +144,7 @@
3. ビルド済みの Docker イメージをビルドし、サーバーを起動する:
> 以下のコマンドは、RAGFlow Dockerイメージの v0.15.1-slim エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.15.1-slim とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。例えば、完全版 v0.15.1 をダウンロードするには、RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.15.1 と設定します。
> 以下のコマンドは、RAGFlow Docker イメージの v0.15.1-slim エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.15.1-slim とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。例えば、完全版 v0.15.1 をダウンロードするには、RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.15.1 と設定します。
```bash
$ cd ragflow
@ -151,10 +153,10 @@
| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? |
| ----------------- | --------------- | --------------------- | ------------------------ |
| v0.15.1 | &approx;9 | :heavy_check_mark: | Stable release |
| v0.15.1 | &approx;9 | :heavy_check_mark: | Stable release |
| v0.15.1-slim | &approx;2 | ❌ | Stable release |
| nightly | &approx;9 | :heavy_check_mark: | *Unstable* nightly build |
| nightly-slim | &approx;2 | ❌ | *Unstable* nightly build |
| nightly | &approx;9 | :heavy_check_mark: | _Unstable_ nightly build |
| nightly-slim | &approx;2 | ❌ | _Unstable_ nightly build |
4. サーバーを立ち上げた後、サーバーの状態を確認する:
@ -165,17 +167,18 @@
_以下の出力は、システムが正常に起動したことを確認するものです:_
```bash
____ ___ ______ ______ __
____ ___ ______ ______ __
/ __ \ / | / ____// ____// /____ _ __
/ /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / /
/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
* Running on all addresses (0.0.0.0)
* Running on http://127.0.0.1:9380
* Running on http://x.x.x.x:9380
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit
```
> もし確認ステップをスキップして直接 RAGFlow にログインした場合、その時点で RAGFlow が完全に初期化されていない可能性があるため、ブラウザーがネットワーク異常エラーを表示するかもしれません。
5. ウェブブラウザで、プロンプトに従ってサーバーの IP アドレスを入力し、RAGFlow にログインします。
@ -214,16 +217,16 @@ RAGFlow はデフォルトで Elasticsearch を使用して全文とベクトル
```bash
$ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v
```
2. **docker/.env** の「DOC _ ENGINE」を「infinity」に設定します。
2. **docker/.env** の「DOC \_ ENGINE」を「infinity」に設定します。
3. 起動コンテナ：
```bash
$ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
```
> [!WARNING]
> Linux/arm64 マシンでの Infinity への切り替えは正式にサポートされていません。
> [!WARNING]
> Linux/arm64 マシンでの Infinity への切り替えは正式にサポートされていません。
## 🔧 ソースコードでDockerイメージを作成（埋め込みモデルなし）
## 🔧 ソースコードで Docker イメージを作成（埋め込みモデルなし）
この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。
@ -233,7 +236,7 @@ cd ragflow/
docker build --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim .
```
## 🔧 ソースコードをコンパイルしたDockerイメージ（埋め込みモデルを含む）
## 🔧 ソースコードをコンパイルした Docker イメージ（埋め込みモデルを含む）
この Docker のサイズは約 9GB で、埋め込みモデルを含むため、外部の大モデルサービスのみが必要です。
@ -246,11 +249,13 @@ docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
## 🔨 ソースコードからサービスを起動する方法
1. uv をインストールする。すでにインストールされている場合は、このステップをスキップしてください:
```bash
pipx install uv
```
2. ソースコードをクローンし、Python の依存関係をインストールする:
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
@ -258,39 +263,43 @@ docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
```
3. Docker Compose を使用して依存サービス（MinIO、Elasticsearch、Redis、MySQL）を起動する:
```bash
docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
```
`/etc/hosts` に以下の行を追加して、**conf/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します:
`/etc/hosts` に以下の行を追加して、**conf/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します:
```
127.0.0.1 es01 infinity mysql minio redis
```
```
4. HuggingFace にアクセスできない場合は、`HF_ENDPOINT` 環境変数を設定してミラーサイトを使用してください:
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```
5. バックエンドサービスを起動する:
```bash
source .venv/bin/activate
export PYTHONPATH=$(pwd)
bash docker/launch_backend_service.sh
```
6. フロントエンドの依存関係をインストールする:
6. フロントエンドの依存関係をインストールする:
```bash
cd web
npm install
```
7. フロントエンドサービスを起動する:
```
7. フロントエンドサービスを起動する:
```bash
npm run dev
npm run dev
```
_以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_
_以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_
![](https://github.com/user-attachments/assets/0daf462c-a24d-4496-a66f-92533534e187)