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zh_CN:
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    admin:
      site_settings:
        categories:
          discourse_ai: "Discourse AI"
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    discourse_automation:
      scriptables:
        llm_report:
          fields:
            sender:
              label: "发送人"
              description: "将发送报告的用户"
            receivers:
              label: "接收人"
              description: "将收到报告的用户（电子邮件地址将收到直接电子邮件，用户名将收到私信）"
            topic_id:
              label: "话题 ID"
              description: "要将报告发布到的话题 ID"
            title:
              label: "标题"
              description: "报告的标题"
            days:
              label: "天数"
              description: "报告的时间范围"
            offset:
              label: "偏移"
              description: "在测试时，您可能希望运行历史报告，请使用“偏移”启动较早日期的报告"
            instructions:
              label: "指令"
              description: "提供给大语言模型的指令"
            sample_size:
              label: "样本大小"
              description: "要为报告抽样的帖子数"
            tokens_per_post:
              label: "每个帖子的词例数"
              description: "每个帖子要使用的 LLM 词例数"
            model:
              label: "模型"
              description: "用于生成报告的 LLM"
            categories:
              label: "类别"
              description: "仅筛选这些类别的话题"
            tags:
              label: "标签"
              description: "仅筛选这些标签的话题"
            exclude_tags:
              label: "排除标签"
              description: "排除带有这些标签的话题"
            exclude_categories:
              label: "排除类别"
              description: "排除这些类别的话题"
            allow_secure_categories:
              label: "允许安全类别"
              description: "允许为安全类别中的话题生成报告"
            suppress_notifications:
              label: "禁止通知"
              description: "通过转换为内容来禁止报告可能生成的通知。这将重新映射提及和内部链接。"
            debug_mode:
              label: "调试模式"
              description: "启用调试模式以查看 LLM 的原始输入和输出"
            priority_group:
              label: "优先群组"
              description: "在报告中优先考虑来自此群组的内容"
            temperature:
              label: "温度"
              description: "用于 LLM 的温度，增大可以提升随机性（0 表示使用模型默认值）"
            top_p:
              label: "Top P"
              description: "用于 LLM 的 Top P，增大可以提升随机性（0 表示使用模型默认值）"
        llm_triage:
          fields:
            system_prompt:
              label: "系统提示"
              description: "将用于分类的提示，请确保它回复一个您可用于触发操作的字词"
            search_for_text:
              label: "搜索文本"
              description: "如果 LLM 回复中出现以下文本，则应用此操作"
            category:
              label: "类别"
              description: "应用于话题的类别"
            tags:
              label: "标签"
              description: "应用于话题的标签"
            canned_reply:
              label: "回复"
              description: "要为话题发布的预设回复的原始文本"
            canned_reply_user:
              label: "回复用户"
              description: "发布预设回复的用户的用户名"
            hide_topic:
              label: "隐藏话题"
              description: "如果触发，使话题对公众不可见"
            flag_post:
              label: "发送审核"
              description: "如果触发，则将帖子置入审核队列，供版主进行分类"
            model:
              label: "模型"
              description: "用于分类的语言模型"
    discourse_ai:
      title: "AI"
      modals:
        select_option: "选择一个选项…"
      ai_persona:
        back: 返回
        name: 名称
        edit: 编辑
        description: 描述
        no_llm_selected: "未选择语言模型"
        max_context_posts: "最大上下文帖子数"
        max_context_posts_help: "AI 在回复用户时用作上下文的最大帖子数。（默认为空）"
        vision_enabled: 启用视觉
        vision_enabled_help: 如果启用，AI 将尝试理解用户在话题中发布的图片，这取决于使用的模型是否支持视觉。Anthropic、Google 和 OpenAI 的最新模型支持该功能。
        vision_max_pixels: 支持的图片大小
        vision_max_pixel_sizes:
          low: 低质量 - 最便宜 (256x256)
          medium: 中等质量 (512x512)
          high: 高品质 - 最慢 (1024x1024)
        tool_details: 显示工具详细信息
        tool_details_help: 将向最终用户显示语言模型触发了哪些工具的详细信息。
        mentionable: 允许提及
        mentionable_help: 如果启用，允许的群组中的用户可以在帖子中提及此用户，AI 将以此角色的身份进行回复。
        user: 用户
        create_user: 创建用户
        create_user_help: 您可以选择为此角色附加一个用户。如果这样做，AI 将使用此用户来回复请求。
        default_llm: 默认语言模型
        default_llm_help: 用于此角色的默认语言模型。如果您希望在公开帖子中提及该角色，则为必选项。
        question_consolidator_llm: 问题整合器的语言模型
        question_consolidator_llm_help: 用于问题整合器的语言模型，您可以选择功能较弱的模型来节省成本。
        system_prompt: 系统提示
        show_indexing_options: "显示上传选项"
        hide_indexing_options: "隐藏上传选项"
        allow_chat: "允许聊天"
        allow_chat_help: "如果启用，允许的群组中的用户可以向此角色发送私信"
        save: 保存
        saved: AI 角色已保存
        enabled: "已启用？"
        tools: 启用的工具
        allowed_groups: 允许的群组
        confirm_delete: 确定要删除此角色吗？
        new: "新角色"
        title: "AI 角色"
        short_title: "角色"
        delete: 删除
        temperature: 温度
        temperature_help: 用于 LLM 的温度，增大可以提升创造力（留空将使用模型默认值，通常为 0.0 到 2.0 之间的值）
        top_p: Top P
        top_p_help: 用于 LLM 的 Top P，增大可以提升随机性（留空将使用模型默认值，通常为 0.0 到 1.0 之间的值）
        priority: 优先
        priority_help: 优先角色会在角色列表的顶部向用户显示。如果多个角色都具有优先级，将按字母顺序排序。
        tool_options: "工具选项"
        rag_chunk_tokens: "上传分块词元"
        rag_chunk_tokens_help: "RAG 模型中为每个分块使用的词元数。增大词元数会增加 AI 可以使用的上下文数量。（更改词元数将为所有上传内容重新编制索引）"
        rag_chunk_overlap_tokens: "上传分块重叠词元"
        rag_chunk_overlap_tokens_help: "RAG 模型中分块之间重叠的词元数。（更改词元数将为所有上传内容重新编制索引）"
        rag_conversation_chunks: "搜索对话分块"
        rag_conversation_chunks_help: "为 RAG 模型搜索使用的分块数。增加分块数会增加 AI 可以使用的上下文数量。"
        what_are_personas: "什么是 AI 角色？"
        no_persona_selected: |
          AI 角色是一项强大的功能，让您可以在 Discourse 论坛中自定义 AI 引擎的行为。这些角色作为“系统消息”，指导 AI 的响应和交互，帮助打造更加个性化和引人入胜的用户体验。

          #### 为何使用 AI 角色？

          借助 AI 角色，您可以定制 AI 的行为，以更好地适应论坛的环境和基调。无论您是希望 AI 在专业环境中显得更正式，还是在社区论坛中显得更随意，甚至是在角色扮演游戏中体现特定角色，您都可以灵活地通过 AI 角色来实现。

          #### 对 AI 角色的群组特定的访问

          此外，您还可以对其进行设置，以便某些用户群组可以访问特定角色。这意味着您可以为论坛的不同版块设置不同的 AI 行为，从而进一步增强社区互动的多元化和丰富性。
        uploads:
          title: "上传"
          description: "您的 AI 角色将能够搜索和引用所包含文件的内容。上传的文件应格式化为纯文本 (.txt) 或 markdown (.md)。"
          button: "添加文件"
          filter: "筛选上传"
          indexed: "已编制索引"
          indexing: "正在编制索引"
          uploaded: "准备好编制索引"
          uploading: "正在上传…"
          remove: "移除上传"
      tools:
        back: "返回"
        short_title: "工具"
        new: "新建工具"
        name: "名称"
        name_help: "由语言模型使用的工具的唯一名称"
        description: "描述"
        description_help: "向语言模型介绍工具用途的清晰描述"
        summary: "摘要"
        summary_help: "显示给最终用户的工具用途摘要"
        script: "脚本"
        parameters: "参数"
        save: "保存"
        add_parameter: "添加参数"
        parameter_required: "必选"
        parameter_enum: "枚举"
        parameter_name: "参数名称"
        parameter_description: "参数描述"
        enum_value: "枚举值"
        add_enum_value: "添加枚举值"
        edit: "编辑"
        test: "运行测试"
        delete: "删除"
        saved: "工具已保存"
        presets: "选择一个预设…"
        confirm_delete: 确定要删除此工具吗？
        next:
          title: "下一步"
        test_modal:
          title: "测试 AI 工具"
          run: "运行测试"
          result: "测试结果"
      llms:
        short_title: "LLM"
        no_llms: "没有 LLM"
        new: "新建模型"
        display_name: "用于显示的名称"
        name: "模型名称"
        provider: "托管模型的服务"
        tokenizer: "词元生成器"
        max_prompt_tokens: "提示的词元数"
        url: "托管模型的服务的 URL"
        api_key: "托管模型的服务的 API 密钥"
        enabled_chat_bot: "允许 AI 机器人"
        vision_enabled: "启用视觉"
        ai_bot_user: "AI 机器人用户"
        save: "保存"
        edit: "编辑"
        saved: "LLM 模型已保存"
        back: "返回"
        confirm_delete: 确定要删除此模型吗？
        delete: 删除
        preconfigured_llms: "选择您的 LLM"
        preconfigured:
          none: "手动配置..."
        next:
          title: "下一步"
        tests:
          title: "运行测试"
          running: "正在运行测试..."
          success: "成功！"
          failure: "尝试联系模型时返回此错误：%{error}"
        hints:
          max_prompt_tokens: "提示的最大词元数。根据经验，此值应为模型上下文窗口的 50%。"
          name: "我们将其包含在 API 调用中以指定我们将使用哪个模型。"
          vision_enabled: "如果启用，AI 将尝试理解图片，这取决于使用的模型是否支持视觉。Anthropic、Google 和 OpenAI 的最新模型支持该功能。"
        providers:
          aws_bedrock: "AWS Bedrock"
          anthropic: "Anthropic"
          vllm: "vLLM"
          hugging_face: "Hugging Face"
          cohere: "Cohere"
          open_ai: "OpenAI"
          google: "Google"
          azure: "Azure"
          ollama: "Ollama"
        provider_fields:
          access_key_id: "AWS Bedrock 访问密钥 ID"
          region: "AWS Bedrock 区域"
          organization: "可选 OpenAI 组织 ID"
      related_topics:
        title: "相关话题"
        pill: "相关"
      ai_helper:
        title: "使用 AI 提出更改建议"
        description: "选择以下选项之一，AI 将向您推荐新版本文本。"
        selection_hint: "提示：您也可以在打开助手之前选择文本的一部分来仅重写该文本。"
        suggest: "通过 AI 提出建议"
        missing_content: "请输入一些内容以生成建议。"
        context_menu:
          trigger: "询问 AI"
          loading: "AI 正在生成"
          cancel: "取消"
          regen: "重试"
          confirm: "确认"
          discard: "舍弃"
          custom_prompt:
            title: "自定义提示"
            placeholder: "输入自定义提示…"
            submit: "发送提示"
          translate_prompt: "翻译为%{language}"
        post_options_menu:
          trigger: "询问 AI"
          title: "询问 AI"
          loading: "AI 正在生成"
          close: "关闭"
          copy: "复制"
          copied: "已复制！"
          cancel: "取消"
          insert_footnote: "添加脚注"
          footnote_credits: "AI 的解释"
        fast_edit:
          suggest_button: "建议编辑"
        thumbnail_suggestions:
          title: "建议缩略图"
          select: "选择"
          selected: "已选择"
        image_caption:
          button_label: "使用 AI 生成标题"
          generating: "正在生成标题…"
          credits: "由 AI 生成标题"
          save_caption: "保存"
          automatic_caption_setting: "启用自动 AI 图片标题"
          automatic_caption_loading: "正在为图片生成标题…"
          automatic_caption_dialog:
            prompt: "此帖子包含无标题的图片。要在图片上传时启用自动 AI 标题吗？（稍后可以在您的偏好设置中更改）"
            confirm: "启用"
            cancel: "不再询问"
      reviewables:
        model_used: "使用的模型："
        accuracy: "准确性："
      embeddings:
        semantic_search: "话题（语义）"
        semantic_search_loading: "正在使用 AI 搜索更多结果"
        semantic_search_results:
          toggle: "显示使用 AI 找到的 %{count} 个结果"
          toggle_hidden: "隐藏使用 AI 找到的 %{count} 个结果"
          none: "抱歉，我们的 AI 搜索没有找到匹配的话题。"
          new: "按“搜索”开始使用 AI 查找新结果"
        ai_generated_result: "使用 AI 找到的搜索结果"
        quick_search:
          suffix: "在所有话题和帖子中使用 AI 搜索"
      ai_bot:
        pm_warning: "版主会定期监控 AI 聊天机器人消息。"
        cancel_streaming: "停止回复"
        default_pm_prefix: "[无标题 AI 机器人私信]"
        shortcut_title: "使用 AI 机器人启动私信"
        share: "分享 AI 对话"
        conversation_shared: "对话已复制"
        debug_ai: "查看原始 AI 请求和响应"
        debug_ai_modal:
          title: "查看 AI 交互"
          copy_request: "复制请求"
          copy_response: "复制响应"
          request_tokens: "请求令牌："
          response_tokens: "响应令牌："
          request: "请求"
          response: "响应"
        share_full_topic_modal:
          title: "公开分享对话"
          share: "分享并复制链接"
          update: "更新并复制链接"
          delete: "删除分享"
        share_ai_conversation:
          name: "分享 AI 对话"
          title: "公开分享此 AI 对话"
        ai_label: "AI"
        ai_title: "与 AI 的对话"
        share_modal:
          title: "复制 AI 对话"
          copy: "复制"
          context: "要分享的互动："
          share_tip: 或者，您可以分享整个对话。
        bot_names:
          fake: "假测试机器人"
          claude-3-opus: "Claude 3 Opus"
          claude-3-sonnet: "Claude 3 Sonnet"
          claude-3-haiku: "Claude 3 Haiku"
          cohere-command-r-plus: "Cohere Command R Plus"
          gpt-4: "GPT-4"
          gpt-4-turbo: "GPT-4 Turbo"
          gpt-4o: "GPT-4 Omni"
          gpt-3:
            5-turbo: "GPT-3.5"
          claude-2: "Claude 2"
          gemini-1:
            5-pro: "Gemini"
          mixtral-8x7B-Instruct-V0:
            "1": "Mixtral-8x7B V0.1"
      sentiments:
        dashboard:
          title: "情绪"
      summarization:
        chat:
          title: "总结消息"
          description: "选择以下选项，以总结在所需时间范围内发送的对话。"
          summarize: "总结"
          since:
            other: "过去 %{count} 小时"
    review:
      types:
        reviewable_ai_post:
          title: "AI 举报的帖子"
        reviewable_ai_chat_message:
          title: "AI 举报的聊天消息"