dify/web/i18n/es-ES/dataset.ts
2024-08-23 11:16:37 +08:00

77 lines
4.1 KiB
TypeScript

const translation = {
knowledge: 'Conocimiento',
documentCount: ' documentos',
wordCount: ' mil palabras',
appCount: ' aplicaciones vinculadas',
createDataset: 'Crear Conocimiento',
createDatasetIntro: 'Importa tus propios datos de texto o escribe datos en tiempo real a través de Webhook para mejorar el contexto de LLM.',
deleteDatasetConfirmTitle: '¿Eliminar este Conocimiento?',
deleteDatasetConfirmContent:
'Eliminar el Conocimiento es irreversible. Los usuarios ya no podrán acceder a tu Conocimiento y todas las configuraciones y registros de las sugerencias se eliminarán permanentemente.',
datasetUsedByApp: 'El conocimiento está siendo utilizado por algunas aplicaciones. Las aplicaciones ya no podrán utilizar este Conocimiento y todas las configuraciones y registros de las sugerencias se eliminarán permanentemente.',
datasetDeleted: 'Conocimiento eliminado',
datasetDeleteFailed: 'Error al eliminar el Conocimiento',
didYouKnow: '¿Sabías?',
intro1: 'El Conocimiento se puede integrar en la aplicación Dify ',
intro2: 'como contexto',
intro3: ',',
intro4: 'o ',
intro5: 'se puede crear',
intro6: ' como un complemento independiente de ChatGPT para publicar',
unavailable: 'No disponible',
unavailableTip: 'El modelo de incrustación no está disponible, es necesario configurar el modelo de incrustación predeterminado',
datasets: 'CONOCIMIENTO',
datasetsApi: 'ACCESO A LA API',
retrieval: {
semantic_search: {
title: 'Búsqueda Vectorial',
description: 'Genera incrustaciones de consulta y busca el fragmento de texto más similar a su representación vectorial.',
},
full_text_search: {
title: 'Búsqueda de Texto Completo',
description: 'Indexa todos los términos del documento, lo que permite a los usuarios buscar cualquier término y recuperar el fragmento de texto relevante que contiene esos términos.',
},
hybrid_search: {
title: 'Búsqueda Híbrida',
description: 'Ejecuta búsquedas de texto completo y búsquedas vectoriales simultáneamente, reordena para seleccionar la mejor coincidencia para la consulta del usuario. Es necesaria la configuración de las API del modelo de reordenamiento.',
recommend: 'Recomendar',
},
invertedIndex: {
title: 'Índice Invertido',
description: 'El Índice Invertido es una estructura utilizada para la recuperación eficiente. Organizado por términos, cada término apunta a documentos o páginas web que lo contienen.',
},
change: 'Cambiar',
changeRetrievalMethod: 'Cambiar método de recuperación',
},
docsFailedNotice: 'no se pudieron indexar los documentos',
retry: 'Reintentar',
indexingTechnique: {
high_quality: 'AC',
economy: 'ECO',
},
indexingMethod: {
semantic_search: 'VECTOR',
full_text_search: 'TEXTO COMPLETO',
hybrid_search: 'HÍBRIDO',
invertedIndex: 'INVERTIDO',
},
mixtureHighQualityAndEconomicTip: 'Se requiere el modelo de reclasificación para la mezcla de bases de conocimiento de alta calidad y económicas.',
inconsistentEmbeddingModelTip: 'Se requiere el modelo de reclasificación si los modelos de incrustación de las bases de conocimiento seleccionadas son inconsistentes.',
retrievalSettings: 'Configuración de recuperación',
rerankSettings: 'Configuración de reclasificación',
weightedScore: {
title: 'Puntuación ponderada',
description: 'Al ajustar los pesos asignados, esta estrategia de reclasificación determina si se debe priorizar la coincidencia semántica o de palabras clave.',
semanticFirst: 'Semántica primero',
keywordFirst: 'Palabra clave primero',
customized: 'Personalizado',
semantic: 'Semántico',
keyword: 'Palabra clave',
},
nTo1RetrievalLegacy: 'La recuperación N-a-1 será oficialmente obsoleta a partir de septiembre. Se recomienda utilizar la última recuperación de múltiples rutas para obtener mejores resultados.',
nTo1RetrievalLegacyLink: 'Más información',
nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'La recuperación N-a-1 será oficialmente obsoleta en septiembre.',
}
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