apiSecretKeyTips:'API 키를 보호하여 API의 남용을 방지하십시오. 프런트엔드 코드에서 평문으로 사용하지 마세요. :)',
apiSecretKeyTips:'API 키를 보호하여 API의 남용을 방지하십시오. 프런트엔드 코드에서 평문으로 사용하지 마세요. :)',
createNewSecretKey:'새로운 비밀 키 생성',
secretKey:'비밀 키',
created:'생성 날짜',
@ -30,43 +30,43 @@ const translation = {
},
completionMode:{
title:'완성 모드 API',
info:'문서, 요약, 번역 등 고품질 텍스트 생성을 위해 사용자 입력을 사용하는 완성 메시지 API를 사용합니다. 텍스트 생성은 Dify Prompt Engineering에서 설정한 모델 매개변수와 프롬프트 템플릿에 의존합니다.',
info:'문서, 요약, 번역 등 고품질 텍스트 생성을 위해 사용자 입력을 사용하는 완성 메시지 API를 사용합니다. 텍스트 생성은 Dify Prompt Engineering에서 설정한 모델 매개변수와 프롬프트 템플릿에 의존합니다.',
createCompletionApi:'완성 메시지 생성',
createCompletionApiTip:'질의 응답 모드를 지원하기 위해 완성 메시지를 생성합니다.',
inputsTips:
'(선택 사항) Prompt Eng의 변수에 해당하는 키-값 쌍으로 사용자 입력 필드를 제공합니다. 키는 변수 이름이고 값은 매개변수 값입니다. 필드 유형이 Select인 경우 전송되는 값은 미리 설정된 선택 사항 중 하나여야 합니다.',
'(선택 사항) Prompt Eng의 변수에 해당하는 키-값 쌍으로 사용자 입력 필드를 제공합니다. 키는 변수 이름이고 값은 매개변수 값입니다. 필드 유형이 Select인 경우 전송되는 값은 미리 설정된 선택 사항 중 하나여야 합니다.',
queryTips:'사용자 입력 텍스트 내용.',
blocking:'블로킹 유형으로 실행이 완료되고 결과가 반환될 때까지 대기합니다. (처리가 오래 걸리면 요청이 중단될 수 있습니다)',
streaming:'스트리밍 반환. SSE(Server-Sent Events)를 기반으로 하는 스트리밍 반환 구현.',
messageFeedbackApi:'메시지 피드백(좋아요)',
streaming:'스트리밍 반환. SSE(Server-Sent Events)를 기반으로 하는 스트리밍 반환 구현.',
messageFeedbackApi:'메시지 피드백(좋아요)',
messageFeedbackApiTip:'엔드 사용자 대신 수신된 메시지를 "좋아요" 또는 "좋아요"로 평가합니다. 이 데이터는 로그 및 주석 페이지에 표시되며 향후 모델 세부 조정에 사용됩니다.',
messageIDTip:'메시지 ID',
ratingTip:'좋아요 또는 좋아요, null은 취소',
ratingTip:'좋아요 또는 좋아요, null은 취소',
parametersApi:'애플리케이션 매개변수 정보 가져오기',
parametersApiTip:'변수 이름, 필드 이름, 유형, 기본값을 포함한 설정된 입력 매개변수를 가져옵니다. 일반적으로 이러한 필드는 양식에 표시하거나 클라이언트 로드 후에 기본값을 입력하는 데 사용됩니다.',
},
chatMode:{
title:'채팅 모드 API',
info:'질의 응답 형식을 사용하는 다목적 대화형 응용 프로그램에는 채팅 메시지 API를 호출하여 대화를 시작합니다. 반환된 conversation_id를 전달하여 계속된 대화를 유지합니다. 응답 매개변수 및 템플릿은 Dify Prompt Eng의 설정에 의존합니다.',
info:'질의 응답 형식을 사용하는 다목적 대화형 응용 프로그램에는 채팅 메시지 API를 호출하여 대화를 시작합니다. 반환된 conversation_id를 전달하여 계속된 대화를 유지합니다. 응답 매개변수 및 템플릿은 Dify Prompt Eng의 설정에 의존합니다.',
createChatApi:'채팅 메시지 생성',
createChatApiTip:'새로운 대화 메시지를 생성하거나 기존 대화를 계속합니다.',
inputsTips:
'(선택 사항) Prompt Eng의 변수에 해당하는 키-값 쌍으로 사용자 입력 필드를 제공합니다. 키는 변수 이름이고 값은 매개변수 값입니다. 필드 유형이 Select인 경우 전송되는 값은 미리 설정된 선택 사항 중 하나여야 합니다.',
'(선택 사항) Prompt Eng의 변수에 해당하는 키-값 쌍으로 사용자 입력 필드를 제공합니다. 키는 변수 이름이고 값은 매개변수 값입니다. 필드 유형이 Select인 경우 전송되는 값은 미리 설정된 선택 사항 중 하나여야 합니다.',
queryTips:'사용자 입력/질문 내용',
blocking:'블로킹 유형으로 실행이 완료되고 결과가 반환될 때까지 대기합니다. (처리가 오래 걸리면 요청이 중단될 수 있습니다)',
streaming:'스트리밍 반환. SSE(Server-Sent Events)를 기반으로 하는 스트리밍 반환 구현.',
conversationIdTip:'(선택 사항) 대화 ID: 처음 대화의 경우 비워두고, 계속된 경우 컨텍스트에서 conversation_id를 전달합니다.',
messageFeedbackApi:'메시지 피드백(좋아요)',
streaming:'스트리밍 반환. SSE(Server-Sent Events)를 기반으로 하는 스트리밍 반환 구현.',
conversationIdTip:'(선택 사항) 대화 ID: 처음 대화의 경우 비워두고, 계속된 경우 컨텍스트에서 conversation_id를 전달합니다.',
messageFeedbackApi:'메시지 피드백(좋아요)',
messageFeedbackApiTip:'엔드 사용자 대신 수신된 메시지를 "좋아요" 또는 "좋아요"로 평가합니다. 이 데이터는 로그 및 주석 페이지에 표시되며 향후 모델 세부 조정에 사용됩니다.',
messageIDTip:'메시지 ID',
ratingTip:'좋아요 또는 좋아요, null은 취소',
ratingTip:'좋아요 또는 좋아요, null은 취소',
chatMsgHistoryApi:'채팅 메시지 기록 가져오기',
chatMsgHistoryApiTip:'첫 번째 페이지는 최신의 "limit" 바를 반환합니다. 역순입니다.',
chatMsgHistoryConversationIdTip:'대화 ID',
chatMsgHistoryFirstId:'현재 페이지의 첫 번째 채팅 레코드의 ID. 기본값은 없음입니다.',
chatMsgHistoryLimit:'한 번에 반환되는 채팅 수',
conversationsListApi:'대화 목록 가져오기',
conversationsListApiTip:'현재 사용자의 세션 목록을 가져옵니다. 기본적으로 최근 20개의 세션이 반환됩니다.',
conversationsListApiTip:'현재 사용자의 세션 목록을 가져옵니다. 기본적으로 최근 20개의 세션이 반환됩니다.',
conversationsListFirstIdTip:'현재 페이지의 마지막 레코드의 ID, 기본값은 없음입니다.',
vectorSpaceBillingTooltip:'1MB당 약 120만 글자의 벡터화된 데이터를 저장할 수 있습니다 (OpenAI Embeddings을 기반으로 추정되며 모델에 따라 다릅니다).',
vectorSpaceTooltip:'벡터 공간은 LLM이 데이터를 이해하는 데 필요한 장기 기억 시스템입니다.',
vectorSpaceBillingTooltip:'1MB당 약 120만 글자의 벡터화된 데이터를 저장할 수 있습니다 (OpenAI Embeddings을 기반으로 추정되며 모델에 따라 다릅니다).',
vectorSpaceTooltip:'벡터 공간은 LLM이 데이터를 이해하는 데 필요한 장기 기억 시스템입니다.',
documentProcessingPriority:'문서 처리 우선순위',
documentProcessingPriorityTip:'더 높은 문서 처리 우선순위를 원하시면 요금제를 업그레이드하세요.',
documentProcessingPriorityUpgrade:'더 높은 정확성과 빠른 속도로 데이터를 처리합니다.',
@ -74,7 +74,7 @@ const translation = {
title:'주석 응답 쿼터',
tooltip:'수동으로 편집 및 응답 주석 달기로 앱의 사용자 정의 가능한 고품질 질의응답 기능을 제공합니다 (채팅 앱에만 해당).',
},
ragAPIRequestTooltip:'Dify의 지식베이스 처리 기능을 호출하는 API 호출 수를 나타냅니다.',
ragAPIRequestTooltip:'Dify의 지식베이스 처리 기능을 호출하는 API 호출 수를 나타냅니다.',
receiptInfo:'팀 소유자 및 팀 관리자만 구독 및 청구 정보를 볼 수 있습니다',
annotationQuota:'Annotation Quota(주석 할당량)',
documentsUploadQuota:'문서 업로드 할당량',
@ -84,7 +84,7 @@ const translation = {
apiRateLimit:'API 요금 한도',
cloud:'클라우드 서비스',
unlimitedApiRate:'API 호출 속도 제한 없음',
freeTrialTip:'200회의 OpenAI 호출에 대한 무료 체험.',
freeTrialTip:'200회의 OpenAI 호출에 대한 무료 체험.',
annualBilling:'연간 청구',
getStarted:'시작하기',
apiRateLimitUnit:'{{count,number}}/일',
@ -94,15 +94,15 @@ const translation = {
teamMember_other:'{{count,number}} 팀원',
teamMember_one:'{{count,number}} 팀원',
priceTip:'작업 공간당/',
apiRateLimitTooltip:'Dify API를 통한 모든 요청에는 API 요금 한도가 적용되며, 여기에는 텍스트 생성, 채팅 대화, 워크플로 실행 및 문서 처리가 포함됩니다.',
apiRateLimitTooltip:'Dify API를 통한 모든 요청에는 API 요금 한도가 적용되며, 여기에는 텍스트 생성, 채팅 대화, 워크플로 실행 및 문서 처리가 포함됩니다.',
documentsRequestQuota:'{{count,number}}/분 지식 요청 비율 제한',
documentsTooltip:'지식 데이터 소스에서 가져올 수 있는 문서 수에 대한 쿼터.',
documentsRequestQuotaTooltip:'지식 기반 내에서 작업 공간이 분당 수행할 수 있는 총 작업 수를 지정합니다. 여기에는 데이터 세트 생성, 삭제, 업데이트, 문서 업로드, 수정, 보관 및 지식 기반 쿼리가 포함됩니다. 이 지표는 지식 기반 요청의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 샌드박스 사용자가 1분 이내에 10회의 연속 히트 테스트를 수행하면, 해당 작업 공간은 다음 1분 동안 데이터 세트 생성, 삭제, 업데이트 및 문서 업로드 또는 수정과 같은 작업을 수행하는 것이 일시적으로 제한됩니다.',
documentsRequestQuotaTooltip:'지식 기반 내에서 작업 공간이 분당 수행할 수 있는 총 작업 수를 지정합니다. 여기에는 데이터 세트 생성, 삭제, 업데이트, 문서 업로드, 수정, 보관 및 지식 기반 쿼리가 포함됩니다. 이 지표는 지식 기반 요청의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 샌드박스 사용자가 1분 이내에 10회의 연속 히트 테스트를 수행하면, 해당 작업 공간은 다음 1분 동안 데이터 세트 생성, 삭제, 업데이트 및 문서 업로드 또는 수정과 같은 작업을 수행하는 것이 일시적으로 제한됩니다.',
temperatureTip:'랜덤성을 제어합니다. 온도를 낮추면 더 랜덤한 결과물을 얻을 수 있습니다. 온도가 0에 가까워질수록 모델은 결정적이고 반복적으로 작동합니다.',
top_p:'상위P',
top_pTip:'뉴클리어스 샘플링에 의한 다양성 제어: 0.5는 모든 확률 가중 옵션의 절반을 고려함을 의미합니다.',
temperatureTip:'랜덤성을 제어합니다. 온도를 낮추면 더 랜덤한 결과물을 얻을 수 있습니다. 온도가 0에 가까워질수록 모델은 결정적이고 반복적으로 작동합니다.',
top_p:'상위P',
top_pTip:'뉴클리어스 샘플링에 의한 다양성 제어: 0.5는 모든 확률 가중 옵션의 절반을 고려함을 의미합니다.',
presence_penalty:'존재 페널티',
presence_penaltyTip:'이전 텍스트에서 토큰이 나타나는지 여부에 따라 새로운 토큰에 얼마나 많은 페널티를 부여할지 제어합니다. 모델이 새로운 주제에 대해 말할 가능성이 높아집니다.',
frequency_penalty:'빈도 페널티',
frequency_penaltyTip:'이전 텍스트 내 토큰의 기존 빈도에 따라 새로운 토큰에 얼마나 많은 페널티를 부여할지 제어합니다. 모델이 같은 문구를 글자 그대로 반복할 가능성이 줄어듭니다.',
max_tokens:'최대 토큰',
max_tokensTip:
'응답의 최대 길이를 토큰 단위로 제한하는 데 사용됩니다. 큰 값은 프롬프트, 채팅 로그 및 남은 공간에 대한 제한을 가질 수 있습니다. 2/3 이하로 설정하는 것이 좋습니다. gpt-4-1106-preview, gpt-4-vision-preview의 최대 토큰 (입력 128k 출력 4k)보다 작게 설정하는 것이 좋습니다.',
'응답의 최대 길이를 토큰 단위로 제한하는 데 사용됩니다. 큰 값은 프롬프트, 채팅 로그 및 남은 공간에 대한 제한을 가질 수 있습니다. 2/3 이하로 설정하는 것이 좋습니다. gpt-4-1106-preview, gpt-4-vision-preview의 최대 토큰 (입력 128k 출력 4k)보다 작게 설정하는 것이 좋습니다.',
maxTokenSettingTip:'최대 토큰 설정이 높아서 프롬프트, 쿼리 및 데이터 공간에 제한이 생길 수 있습니다. 현재 모델의 최대 토큰의 80% 이하로 설정해주세요.',
setToCurrentModelMaxTokenTip:'최대 토큰이 현재 모델의 최대 토큰의 80%로 업데이트되었습니다 {{maxToken}}.',
setToCurrentModelMaxTokenTip:'최대 토큰이 현재 모델의 최대 토큰의 80%로 업데이트되었습니다 {{maxToken}}.',
stop_sequences:'중단 시퀀스',
stop_sequencesTip:'API가 진행 중인 토큰 생성을 중단하는 최대 4개의 시퀀스입니다. 반환된 텍스트에는 중단 시퀀스가 포함되지 않습니다.',
stop_sequencesTip:'API가 진행 중인 토큰 생성을 중단하는 최대 4개의 시퀀스입니다. 반환된 텍스트에는 중단 시퀀스가 포함되지 않습니다.',
stop_sequencesPlaceholder:'시퀀스를 입력하고 탭 키를 누르세요',
},
tone:{
@ -201,7 +201,7 @@ const translation = {
deletePlaceholder:'이메일을 입력해 주세요',
sendVerificationButton:'인증 코드 보내기',
verificationLabel:'인증 코드',
verificationPlaceholder:'6자리 코드를 붙여넣습니다.',
verificationPlaceholder:'6자리 코드를 붙여넣습니다.',
permanentlyDeleteButton:'계정 영구 삭제',
feedbackTitle:'피드백',
feedbackLabel:'계정을 삭제한 이유를 알려주시겠습니까?',
@ -234,7 +234,7 @@ const translation = {
sendInvite:'초대 보내기',
invitedAsRole:'{{role}} 사용자로 초대되었습니다',
invitationSent:'초대가 전송되었습니다',
invitationSentTip:'초대가 전송되었으며, 그들은 Dify에 로그인하여 당신의 팀 데이터에 액세스할 수 있습니다.',
invitationSentTip:'초대가 전송되었으며, 그들은 Dify에 로그인하여 당신의 팀 데이터에 액세스할 수 있습니다.',
invitationLink:'초대 링크',
failedInvitationEmails:'다음 사용자들은 성공적으로 초대되지 않았습니다',
ok:'확인',
@ -271,7 +271,7 @@ const translation = {
validatedError:'검증 실패:',
validating:'키를 확인하는 중...',
saveFailed:'API 키 저장 실패',
apiKeyExceedBill:'이 API KEY에는 사용 가능한 할당량이 없습니다. 자세한 내용은',
apiKeyExceedBill:'이 API KEY에는 사용 가능한 할당량이 없습니다. 자세한 내용은',
addKey:'키 추가',
comingSoon:'곧 출시됨',
editKey:'편집',
@ -287,7 +287,7 @@ const translation = {
openaiHosted:'호스팅된 OpenAI',
onTrial:'트라이얼 중',
exhausted:'할당량이 다 사용되었습니다',
desc:'Dify가 제공하는 OpenAI 호스팅 서비스를 사용하면 GPT-3.5와 같은 모델을 사용할 수 있습니다. 트라이얼 할당량이 다 사용되기 전에 다른 모델 제공자를 설정해야 합니다.',
desc:'Dify가 제공하는 OpenAI 호스팅 서비스를 사용하면 GPT-3.5와 같은 모델을 사용할 수 있습니다. 트라이얼 할당량이 다 사용되기 전에 다른 모델 제공자를 설정해야 합니다.',
callTimes:'호출 횟수',
usedUp:'트라이얼 할당량이 다 사용되었습니다. 다른 모델 제공자를 추가하세요.',
useYourModel:'현재 사용자 정의 모델 제공자를 사용 중입니다.',
@ -308,10 +308,10 @@ const translation = {
using:'임베드 기능을 사용 중입니다',
enableTip:'Anthropic 모델을 활성화하려면 먼저 OpenAI 또는 Azure OpenAI 서비스에 바인딩해야 합니다.',
sideTipP4:'적절한 청크와 클리닝은 모델의 성능을 향상시키고 정확하고 가치 있는 결과를 제공합니다.',
previewTitle:'미리보기',
previewTitleButton:'미리보기',
previewButton:'질문-답변 형식으로 전환',
previewButton:'질문-답변 형식으로 전환',
previewSwitchTipStart:'현재 청크 미리보기는 텍스트 형식입니다. 질문과 답변 형식 미리보기로 전환하면',
previewSwitchTipEnd:' 추가 토큰이 소비됩니다',
characters:'문자',
@ -151,25 +151,25 @@ const translation = {
datasetSettingLink:'지식 설정',
webpageUnit:'페이지',
websiteSource:'웹 사이트 전처리',
separatorTip:'구분 기호는 텍스트를 구분하는 데 사용되는 문자입니다. \\n\\n 및 \\n은 단락과 줄을 구분하는 데 일반적으로 사용되는 구분 기호입니다. 쉼표(\\n\\n,\\n)와 함께 사용하면 최대 청크 길이를 초과할 경우 단락이 줄로 분할됩니다. 직접 정의한 특수 구분 기호(예: ***)를 사용할 수도 있습니다.',
separatorTip:'구분 기호는 텍스트를 구분하는 데 사용되는 문자입니다. \\n\\n 및 \\n은 단락과 줄을 구분하는 데 일반적으로 사용되는 구분 기호입니다. 쉼표(\\n\\n,\\n)와 함께 사용하면 최대 청크 길이를 초과할 경우 단락이 줄로 분할됩니다. 직접 정의한 특수 구분 기호(예: ***)를 사용할 수도 있습니다.',
previewChunkTip:'왼쪽의 \'Preview Chunk\' 버튼을 클릭하여 프리뷰를 로드합니다',
general:'일반',
fullDoc:'전체 문서',
previewChunk:'프리뷰 청크(Preview Chunk)',
previewChunk:'프리뷰 청크(Preview Chunk)',
parentChunkForContext:'컨텍스트에 대한 Parent-chunk',
parentChildDelimiterTip:'구분 기호는 텍스트를 구분하는 데 사용되는 문자입니다. \\n\\n은 원본 문서를 큰 부모 청크로 분할하는 데 권장됩니다. 직접 정의한 특수 구분 기호를 사용할 수도 있습니다.',
paragraph:'단락',
parentChild:'부모-자식',
parentChild:'부모-자식',
useQALanguage:'Q&A 형식을 사용하는 청크',
highQualityTip:'고품질 모드에서 삽입을 마치면 경제적 모드로 되돌릴 수 없습니다.',
notAvailableForQA:'Q&A 인덱스에는 사용할 수 없습니다.',
qaSwitchHighQualityTipTitle:'Q&A 형식에는 고품질 인덱싱 방법이 필요합니다.',
notAvailableForParentChild:'부모-자식 인덱스에는 사용할 수 없습니다.',
notAvailableForParentChild:'부모-자식 인덱스에는 사용할 수 없습니다.',
previewChunkCount:'{{개수}} 추정된 청크',
parentChildTip:'부모-자식 모드를 사용할 때 자식 청크는 검색에 사용되고 부모 청크는 컨텍스트로 회수에 사용됩니다.',
parentChildTip:'부모-자식 모드를 사용할 때 자식 청크는 검색에 사용되고 부모 청크는 컨텍스트로 회수에 사용됩니다.',
generalTip:'일반적인 텍스트 청크 모드에서는 검색된 청크와 회수된 청크가 동일합니다.',
fullDocTip:'전체 문서가 상위 청크로 사용되며 직접 검색됩니다. 성능상의 이유로 10000 토큰을 초과하는 텍스트는 자동으로 잘립니다.',
parentChildChunkDelimiterTip:'구분 기호는 텍스트를 구분하는 데 사용되는 문자입니다. \\n 은 부모 청크를 작은 자식 청크로 분할하는 데 권장됩니다. 직접 정의한 특수 구분 기호를 사용할 수도 있습니다.',
@ -207,12 +207,12 @@ const translation = {
otherDataSource:{
learnMore:'더 알아보세요',
title:'다른 데이터 소스에 연결하시겠습니까?',
description:'현재 Dify의 기술 자료에는 제한된 데이터 소스만 있습니다. Dify 기술 자료에 데이터 소스를 제공하는 것은 모든 사용자를 위해 플랫폼의 유연성과 기능을 향상시키는 데 도움이 되는 환상적인 방법입니다. 기여 가이드를 통해 쉽게 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 클릭하십시오.',
description:'현재 Dify의 기술 자료에는 제한된 데이터 소스만 있습니다. Dify 기술 자료에 데이터 소스를 제공하는 것은 모든 사용자를 위해 플랫폼의 유연성과 기능을 향상시키는 데 도움이 되는 환상적인 방법입니다. 기여 가이드를 통해 쉽게 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 클릭하십시오.',
},
watercrawl:{
getApiKeyLinkText:'watercrawl.dev에서 API 키를 얻으세요.',
getApiKeyLinkText:'watercrawl.dev에서 API 키를 얻으세요.',
'Our system will be unavailable from 19:00 to 24:00 UTC on August 28 for an upgrade. For questions, kindly contact our support team (support@dify.ai). We value your patience.',
ko_KR:
'시스템이 업그레이드를 위해 UTC 시간대로 8월 28일 19:00 ~ 24:00에 사용 불가될 예정입니다. 질문이 있으시면 지원 팀에 연락주세요 (support@dify.ai). 최선을 다해 답변해드리겠습니다.',
'시스템이 업그레이드를 위해 UTC 시간대로 8월 28일 19:00 ~ 24:00에 사용 불가될 예정입니다. 질문이 있으시면 지원 팀에 연락주세요 (support@dify.ai). 최선을 다해 답변해드리겠습니다.',
pl_PL:
'Nasz system będzie niedostępny od 19:00 do 24:00 UTC 28 sierpnia w celu aktualizacji. W przypadku pytań prosimy o kontakt z naszym zespołem wsparcia (support@dify.ai). Doceniamy Twoją cierpliwość.',
vectorSpaceBillingTooltip:'向量儲存是將知識庫向量化處理後為讓 LLMs 理解資料而使用的長期記憶儲存,1MB 大約能滿足1.2 million character 的向量化後資料儲存(以 OpenAI Embedding 模型估算,不同模型計算方式有差異)。在向量化過程中,實際的壓縮或尺寸減小取決於內容的複雜性和冗餘性。',
vectorSpaceBillingTooltip:'向量儲存是將知識庫向量化處理後為讓 LLMs 理解資料而使用的長期記憶儲存,1MB 大約能滿足1.2 million character 的向量化後資料儲存(以 OpenAI Embedding 模型估算,不同模型計算方式有差異)。在向量化過程中,實際的壓縮或尺寸減小取決於內容的複雜性和冗餘性。',