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TypeScript
const translation = {
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knowledge: 'Conocimiento',
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documentCount: ' documentos',
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wordCount: ' mil palabras',
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appCount: ' aplicaciones vinculadas',
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createDataset: 'Crear Conocimiento',
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createDatasetIntro: 'Importa tus propios datos de texto o escribe datos en tiempo real a través de Webhook para mejorar el contexto de LLM.',
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deleteDatasetConfirmTitle: '¿Eliminar este Conocimiento?',
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deleteDatasetConfirmContent:
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'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.',
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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.',
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datasetDeleted: 'Conocimiento eliminado',
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datasetDeleteFailed: 'Error al eliminar el Conocimiento',
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didYouKnow: '¿Sabías?',
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intro1: 'El Conocimiento se puede integrar en la aplicación Dify ',
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intro2: 'como contexto',
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intro3: ',',
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intro4: 'o ',
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intro5: 'se puede crear',
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intro6: ' como un complemento independiente de ChatGPT para publicar',
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unavailable: 'No disponible',
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unavailableTip: 'El modelo de incrustación no está disponible, es necesario configurar el modelo de incrustación predeterminado',
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datasets: 'CONOCIMIENTO',
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datasetsApi: 'ACCESO A LA API',
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retrieval: {
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semantic_search: {
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title: 'Búsqueda Vectorial',
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description: 'Genera incrustaciones de consulta y busca el fragmento de texto más similar a su representación vectorial.',
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},
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full_text_search: {
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title: 'Búsqueda de Texto Completo',
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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.',
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},
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hybrid_search: {
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title: 'Búsqueda Híbrida',
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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.',
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recommend: 'Recomendar',
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},
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invertedIndex: {
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title: 'Índice Invertido',
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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.',
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},
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change: 'Cambiar',
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changeRetrievalMethod: 'Cambiar método de recuperación',
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},
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docsFailedNotice: 'no se pudieron indexar los documentos',
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retry: 'Reintentar',
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indexingTechnique: {
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high_quality: 'AC',
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economy: 'ECO',
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},
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indexingMethod: {
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semantic_search: 'VECTOR',
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full_text_search: 'TEXTO COMPLETO',
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hybrid_search: 'HÍBRIDO',
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invertedIndex: 'INVERTIDO',
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},
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mixtureHighQualityAndEconomicTip: 'Se requiere el modelo de reclasificación para la mezcla de bases de conocimiento de alta calidad y económicas.',
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inconsistentEmbeddingModelTip: 'Se requiere el modelo de reclasificación si los modelos de incrustación de las bases de conocimiento seleccionadas son inconsistentes.',
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retrievalSettings: 'Configuración de recuperación',
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rerankSettings: 'Configuración de reclasificación',
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weightedScore: {
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title: 'Puntuación ponderada',
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description: 'Al ajustar los pesos asignados, esta estrategia de reclasificación determina si se debe priorizar la coincidencia semántica o de palabras clave.',
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semanticFirst: 'Semántica primero',
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keywordFirst: 'Palabra clave primero',
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customized: 'Personalizado',
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semantic: 'Semántico',
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keyword: 'Palabra clave',
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},
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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.',
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nTo1RetrievalLegacyLink: 'Más información',
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nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'La recuperación N-a-1 será oficialmente obsoleta en septiembre.',
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}
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