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TypeScript
const translation = {
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knowledge: 'Wiedza',
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documentCount: ' documentos',
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wordCount: ' k palavras',
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appCount: ' aplicativos vinculados',
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createDataset: 'Criar Conhecimento',
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createDatasetIntro: 'Importe seus próprios dados de texto ou escreva dados em tempo real via Webhook para aprimoramento de contexto LLM.',
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deleteDatasetConfirmTitle: 'Excluir este Conhecimento?',
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deleteDatasetConfirmContent:
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'A exclusão do Conhecimento é irreversível. Os usuários não poderão mais acessar seu Conhecimento e todas as configurações e registros de prompt serão excluídos permanentemente.',
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datasetUsedByApp: 'O conhecimento está sendo usado por alguns aplicativos. Os aplicativos não poderão mais usar esse Conhecimento, e todas as configurações de prompt e logs serão excluídos permanentemente.',
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datasetDeleted: 'Conhecimento excluído',
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datasetDeleteFailed: 'Falha ao excluir o Conhecimento',
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didYouKnow: 'Você sabia?',
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intro1: 'O Conhecimento pode ser integrado ao aplicativo Dify ',
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intro2: 'como um contexto',
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intro3: ',',
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intro4: 'ou pode ser criado',
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intro5: ' como um plug-in de índice ChatGPT independente para publicação',
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unavailable: 'Indisponível',
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unavailableTip: 'O modelo de incorporação não está disponível, o modelo de incorporação padrão precisa ser configurado',
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datasets: 'CONHECIMENTO',
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datasetsApi: 'API',
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retrieval: {
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semantic_search: {
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title: 'Pesquisa Vetorial',
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description: 'Gere incorporações de consulta e pesquise o trecho de texto mais semelhante à sua representação vetorial.',
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},
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full_text_search: {
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title: 'Pesquisa de Texto Completo',
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description: 'Indexe todos os termos no documento, permitindo que os usuários pesquisem qualquer termo e recuperem trechos de texto relevantes contendo esses termos.',
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},
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hybrid_search: {
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title: 'Pesquisa Híbrida',
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description: 'Execute pesquisas de texto completo e pesquisas vetoriais simultaneamente, reclassifique para selecionar a melhor correspondência para a consulta do usuário. A configuração da API do modelo de reclassificação é necessária.',
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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: 'O Índice Invertido é uma estrutura usada para recuperação eficiente. Organizado por termos, cada termo aponta para documentos ou páginas da web que o contêm.',
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},
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change: 'Alterar',
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changeRetrievalMethod: 'Alterar método de recuperação',
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},
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docsFailedNotice: 'documentos falharam ao serem indexados',
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retry: 'Tentar novamente',
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indexingTechnique: {
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high_quality: 'AQ',
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economy: 'ECO',
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},
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indexingMethod: {
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semantic_search: 'VETOR',
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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: 'O modelo de reclassificação é necessário para a mistura de bases de conhecimento de alta qualidade e econômicas.',
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inconsistentEmbeddingModelTip: 'O modelo de reclassificação é necessário se os modelos de incorporação das bases de conhecimento selecionadas forem inconsistentes.',
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retrievalSettings: 'Configurações de Recuperação',
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rerankSettings: 'Configurações de Reclassificação',
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weightedScore: {
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title: 'Pontuação Ponderada',
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description: 'Ao ajustar os pesos atribuídos, esta estratégia de reclassificação determina se deve priorizar a correspondência semântica ou por palavras-chave.',
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semanticFirst: 'Semântica primeiro',
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keywordFirst: 'Palavra-chave primeiro',
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customized: 'Personalizado',
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semantic: 'Semântico',
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keyword: 'Palavra-chave',
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},
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nTo1RetrievalLegacy: 'A recuperação N-para-1 será oficialmente descontinuada a partir de setembro. Recomenda-se usar a recuperação de múltiplos caminhos mais recente para obter melhores resultados.',
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nTo1RetrievalLegacyLink: 'Saiba mais',
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nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'A recuperação N-para-1 será oficialmente descontinuada em setembro.',
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}
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