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  1. const translation = {
  2. knowledge: '지식',
  3. documentCount: ' 문서',
  4. wordCount: ' k 단어',
  5. appCount: ' 연결된 앱',
  6. createDataset: '지식 생성',
  7. createDatasetIntro: '자체 텍스트 데이터를 가져오거나 LLM 컨텍스트를 강화하기 위해 웹훅을 통해 실시간 데이터를 기록할 수 있습니다.',
  8. deleteDatasetConfirmTitle: '이 지식을 삭제하시겠습니까?',
  9. deleteDatasetConfirmContent: '지식을 삭제하면 다시 되돌릴 수 없습니다. 사용자는 더 이상 귀하의 지식에 액세스할 수 없으며 모든 프롬프트 설정과 로그가 영구적으로 삭제됩니다.',
  10. datasetUsedByApp: '이 지식은 일부 앱에서 사용 중입니다. 앱에서 더 이상 이 지식을 사용할 수 없게 되며, 모든 프롬프트 구성 및 로그가 영구적으로 삭제됩니다.',
  11. datasetDeleted: '지식이 삭제되었습니다',
  12. datasetDeleteFailed: '지식 삭제에 실패했습니다',
  13. didYouKnow: '알고 계셨나요?',
  14. intro1: '지식을 Dify 애플리케이션에 ',
  15. intro2: '컨텍스트로',
  16. intro3: ' 통합할 수 있습니다.',
  17. intro4: '혹은, ',
  18. intro5: '이처럼',
  19. intro6: ' 독립적인 ChatGPT 인덱스 플러그인으로 공개할 수 있습니다',
  20. unavailable: '사용 불가',
  21. unavailableTip: '임베딩 모델을 사용할 수 없습니다. 기본 임베딩 모델을 설정해야 합니다.',
  22. datasets: '지식',
  23. datasetsApi: 'API',
  24. retrieval: {
  25. semantic_search: {
  26. title: '벡터 검색',
  27. description: '쿼리의 임베딩을 생성하고, 해당 벡터 표현에 가장 유사한 텍스트 청크를 검색합니다.',
  28. },
  29. full_text_search: {
  30. title: '전체 텍스트 검색',
  31. description: '문서 내 모든 용어를 인덱싱하여 사용자가 원하는 용어를 검색하고 관련 텍스트 청크를 가져올 수 있게 합니다.',
  32. },
  33. hybrid_search: {
  34. title: '하이브리드 검색',
  35. description: '전체 텍스트 검색과 벡터 검색을 동시에 실행하고 사용자 쿼리에 가장 적합한 매치를 선택하기 위해 다시 랭크를 매깁니다. 재랭크 모델 API 설정이 필요합니다.',
  36. recommend: '추천',
  37. },
  38. invertedIndex: {
  39. title: '역 인덱스',
  40. description: '효율적인 검색에 사용되는 구조입니다. 각 용어는 문서나 웹 페이지에 포함된 것을 가리키며, 용어마다 체계적으로 정리되어 있습니다.',
  41. },
  42. change: '변경',
  43. changeRetrievalMethod: '검색 방법 변경',
  44. },
  45. docsFailedNotice: '문서 인덱스에 실패했습니다',
  46. retry: '재시도',
  47. indexingTechnique: {
  48. high_quality: 'HQ',
  49. economy: '이코노미',
  50. },
  51. indexingMethod: {
  52. semantic_search: '벡터',
  53. full_text_search: '전체 텍스트',
  54. hybrid_search: '하이브리드',
  55. invertedIndex: '역인덱스',
  56. },
  57. mixtureHighQualityAndEconomicTip: '고품질과 경제적 지식 베이스의 혼합을 위해서는 재순위 모델이 필요합니다.',
  58. inconsistentEmbeddingModelTip: '선택된 지식 베이스의 임베딩 모델이 일관되지 않은 경우 재순위 모델이 필요합니다.',
  59. retrievalSettings: '검색 설정',
  60. rerankSettings: '재순위 설정',
  61. weightedScore: {
  62. title: '가중 점수',
  63. description: '할당된 가중치를 조정함으로써, 이 재순위 전략은 의미론적 일치 또는 키워드 일치 중 어느 것을 우선시할지 결정합니다.',
  64. semanticFirst: '의미론 우선',
  65. keywordFirst: '키워드 우선',
  66. customized: '사용자 정의',
  67. semantic: '의미론적',
  68. keyword: '키워드',
  69. },
  70. nTo1RetrievalLegacy: 'N-대-1 검색은 9월부터 공식적으로 더 이상 사용되지 않습니다. 더 나은 결과를 얻으려면 최신 다중 경로 검색을 사용하는 것이 좋습니다.',
  71. nTo1RetrievalLegacyLink: '자세히 알아보기',
  72. nTo1RetrievalLegacyLinkText: 'N-대-1 검색은 9월에 공식적으로 더 이상 사용되지 않습니다.',
  73. }
  74. export default translation