pengjunjie/ragflow
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@ -541,7 +541,7 @@ export default {
descriptionPlaceholder: 'z.B. Ein Chat-Assistent für Lebensläufe.',
useKnowledgeGraph: 'Wissensgraph verwenden',
useKnowledgeGraphTip:
'Es werden Beschreibungen relevanter Entitäten, Beziehungen und Gemeinschaftsberichte abgerufen, was die Inferenz von mehrschrittigen und komplexen Fragen verbessert.',
'Ob ein Wissensgraph im angegebenen Wissensspeicher während der Wiederherstellung für die Beantwortung von Fragen mit mehreren Schritten verwendet werden soll. Wenn aktiviert, beinhaltet dies iterative Suchen über Entitäten-, Beziehungs- und Gemeinschaftsberichtssegmente, was die Wiederherstellungszeit erheblich verlängert.',
keyword: 'Schlüsselwortanalyse',
keywordTip:
'LLM anwenden, um die Fragen des Benutzers zu analysieren und Schlüsselwörter zu extrahieren, die während der Relevanzberechnung hervorgehoben werden.',
@ -552,7 +552,7 @@ export default {
selectLanguage: 'Sprache auswählen',
reasoning: 'Schlussfolgerung',
reasoningTip:
'Es wird ein Schlussfolgerungsprozess wie bei Deepseek-R1/OpenAI o1 ausgelöst. Integriert einen agentischen Suchprozess in den Schlussfolgerungsworkflow, der es Modellen ermöglicht, dynamisch externes Wissen abzurufen, wenn sie auf unsichere Informationen stoßen.',
'Ob Antworten durch Denkprozesse wie DeepSeek-R1/OpenAI o1 generiert werden sollen. Wenn aktiviert, integriert das Chat-Modell Deep Research autonom während der Beantwortung von Fragen, wenn es auf ein unbekanntes Thema trifft. Dies beinhaltet, dass das Chat-Modell dynamisch externe Kenntnisse durchsucht und endgültige Antworten durch Denkprozesse generiert.',
tavilyApiKeyTip:
'Wenn hier ein API-Schlüssel korrekt eingestellt ist, werden Tavily-basierte Websuchen verwendet, um den Abruf aus der Wissensdatenbank zu ergänzen.',
tavilyApiKeyMessage: 'Bitte geben Sie Ihren Tavily-API-Schlüssel ein',