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.', } export default translation