# WARNING: Never edit this file. # It will be overwritten when translations are pulled from Crowdin. # # To work with us on translations, join this project: # https://translate.discourse.org/ zh_CN: discourse_automation: scriptables: llm_triage: title: 使用 AI 对帖子进行分类 description: "使用大语言模型对帖子进行分类" llm_report: title: 使用 AI 的定期报告 description: "基于大语言模型的定期报告" site_settings: discourse_ai_enabled: "启用 Discourse AI 插件。" ai_toxicity_enabled: "启用毒性模块。" ai_toxicity_inference_service_api_endpoint: "为毒性模块运行 API 的 URL" ai_toxicity_inference_service_api_key: "毒性 API 的 API 密钥" ai_toxicity_inference_service_api_model: "用于推断的模型。多语言模型适用于意大利语、法语、俄语、葡萄牙语、西班牙语和土耳其语。" ai_toxicity_flag_automatically: "自动举报高于已配置阈值的帖子/聊天消息。" ai_toxicity_flag_threshold_toxicity: "毒性:粗鲁、无礼或不合理的评论,可能会让您离开讨论或放弃分享您的观点" ai_toxicity_flag_threshold_severe_toxicity: "严重毒性:极度仇恨、激进或无礼的评论,很可能让您离开讨论或放弃分享您的观点" ai_toxicity_flag_threshold_obscene: "淫秽" ai_toxicity_flag_threshold_identity_attack: "身份攻击" ai_toxicity_flag_threshold_insult: "侮辱" 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ai_embeddings_discourse_service_api_endpoint: "为嵌入向量模块运行 API 的 URL" ai_embeddings_discourse_service_api_key: "嵌入向量 API 的 API 密钥" ai_embeddings_model: "将 all-mpnet-base-v2 用于本地快速英语推断,将 text-embedding-ada-002 用于 OpenAI API(需要 API 密钥),将 multilingual-e5-large 用于本地多语言嵌入向量" ai_embeddings_generate_for_pms: "为个人消息生成嵌入向量。" ai_embeddings_semantic_related_topics_enabled: "将语义搜索用于相关话题。" ai_embeddings_semantic_related_topics: "相关话题部分中显示的最大话题数。" ai_embeddings_backfill_batch_size: "每 15 分钟回填的嵌入向量数。" ai_embeddings_pg_connection_string: "嵌入向量模块的 PostgreSQL 连接字符串。需要启用 pgvector 扩展并创建一系列表。请参阅文档来获取更多信息。" ai_embeddings_semantic_search_enabled: "启用全页语义搜索。" ai_embeddings_semantic_quick_search_enabled: "在搜索菜单弹出窗口中启用语义搜索选项。" ai_embeddings_semantic_related_include_closed_topics: "在语义搜索结果中包含已关闭话题" ai_embeddings_semantic_search_hyde_model: "用于在语义搜索中扩展关键字以获得更好结果的模型" ai_embeddings_per_post_enabled: 为每个帖子生成嵌入向量 ai_summarization_enabled: "启用话题总结模块。" ai_summarization_model: "用于总结的模型。" 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