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"Firecrawl", jina: "Jina", urlHelp: "・Firecrawlは有料サービス（無料枠あり）で非常に強力です。・Jinaも良いオプションで無料枠があります。・シンプルは基本的なHTTP抽出を使用し、JavaScriptベースのウェブサイトのコンテンツを取得できない場合があります。・自動（推奨）はFirecrawl、Jina、最後にシンプルの順で試みます。", embeddingAndSearch: "Embeddingと検索", embeddingAndSearchDesc: "検索とEmbeddingオプションを設定", defaultEmbeddingOption: "デフォルトEmbeddingオプション", embeddingOptionPlaceholder: "Embeddingオプションを選択", ask: "確認する", always: "常に実行", never: "実行しない", embeddingHelp: "コンテンツをEmbeddingすると、あなたやAIエージェントが見つけやすくなります。ローカルのEmbeddingモデル（Ollamaなど）を使用している場合はコストを気にせずすべてをEmbeddingできます。", fileManagement: "ファイル管理", fileManagementDesc: "ファイルの処理とストレージオプションを設定", autoDeleteFiles: "ファイル自動削除", autoDeletePlaceholder: "自動削除オプションを選択", filesHelp: "ファイルがアップロードされて処理されると、ファイル自体は不要になります。ほとんどのユーザーはOpen Notebookがアップロードフォルダから自動的にファイルを削除することを許可すべきです。", loadFailed: "設定の読み込みに失敗しました", }, advanced: { title: "詳細ツール", desc: "パワーユーザー向けの詳細ツールとユーティリティ", systemInfo: "システム情報", rebuildEmbeddings: "Embeddingを再構築", rebuildEmbeddingsDesc: "すべてのソースのベクトル検索インデックスを再構築", 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"処理時間はアイテム数、モデル速度、APIレート制限によって異なります。ローカルモデルは通常非常に高速です。", isSafe: "アプリ使用中に再構築しても安全？", isSafeAns: "はい、再構築は安全です！コンテンツは削除されず、Embeddingのみが置き換えられ、エラーは適切に処理されます。", }, }, transformations: { title: "トランスフォーメーション", desc: "トランスフォーメーションはLLMがソースを処理してインサイト、要約などを抽出するためのプロンプトです。", workspace: "ワークスペースを選択", playground: "プレイグラウンド", defaultPrompt: "デフォルトトランスフォーメーションプロンプト", defaultPromptDesc: "これはすべてのトランスフォーメーションプロンプトに追加されます", defaultPromptPlaceholder: "デフォルトのトランスフォーメーション指示を入力...", listTitle: "カスタムトランスフォーメーション", createNew: "新規作成", inputLabel: "入力テキスト", inputPlaceholder: "変換するテキストを入力...", outputLabel: "出力", runTest: "トランスフォーメーションを実行", running: "実行中...", selectToStart: "トランスフォーメーションを選択して開始", name: "名前", namePlaceholder: "一意の識別子、例: key_topics", titlePlaceholder: "表示タイトル、空欄の場合は名前を使用", promptPlaceholder: "このトランスフォーメーションを実行するプロンプトを書いてください...", descriptionPlaceholder: "このトランスフォーメーションの機能を説明してください。", suggestDefault: "新しいソースでデフォルトで提案", promptHint: "プロンプトはソースコンテンツを念頭に置いて書いてください。モデルに要約、インサイトの抽出、テーブルなどの構造化出力の生成を依頼できます。", createSuccess: "トランスフォーメーションを作成しました", updateSuccess: "トランスフォーメーションを更新しました", deleteSuccess: "トランスフォーメーションを削除しました", noTransformations: "トランスフォーメーションがまだありません", createOne: "開始するにはトランスフォーメーションを作成してください", selectModel: "モデルを選択", deleteConfirm: "このトランスフォーメーションを削除しますか？", model: "モデル", systemPrompt: "システムプロンプト", overrideModelDesc: "このチャットセッションのデフォルトモデルを上書きします。空欄の場合はシステムデフォルトを使用します。", sessionUseReplacement: "このセッションはデフォルトモデルの代わりに{name}を使用します。", systemDefault: "システムデフォルト", }, models: { embedding: "Embeddingモデル", tts: "音声合成（TTS）", stt: "音声認識（STT）", provider: "プロバイダー", apiKey: "APIキー", deleteSuccess: "モデルを削除しました", saveSuccess: "モデルを保存しました", noModels: "モデルなし", discoverModels: "モデルを検出", noModelsFound: "このプロバイダーからモデルが見つかりません", modelType: "モデルタイプ", modelTypeHint: "追加するモデルのタイプを選択してください。異なるタイプが必要な場合は、別々のバッチで追加してください。", deleteModel: "モデルを削除", defaultAssignments: "デフォルトモデル割り当て", defaultAssignmentsDesc: "Open 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"Embeddingモデルを変更する場合、一貫性を維持するためにすべての既存Embeddingを再構築する必要があります。再構築しないと、検索結果が不正確または不完全になる可能性があります。", whatHappensNext: "次に起こること：", step1: "デフォルトのEmbeddingモデルが更新されます", step2: "既存のEmbeddingは再構築するまで変更されません", step3: "新しいコンテンツは新しいEmbeddingモデルを使用します", step4: "できるだけ早くEmbeddingを再構築してください", proceedToRebuildPrompt: "今すぐ詳細設定ページで再構築を開始しますか？", changeModelOnly: "モデルのみ変更", changeAndRebuild: "変更して再構築へ", autoAssign: "デフォルトを自動割り当て", autoAssigning: "割り当て中...", autoAssignSuccess: "{count}件のデフォルトモデルを自動的に割り当てました", autoAssignNoModels: "割り当て可能なモデルがありません。先にモデルを同期してください。", autoAssignAlreadySet: "すべてのデフォルトモデルは既に設定されています", testModel: "モデルをテスト", testModelSuccess: "モデルテスト成功", testModelFailed: "モデルテスト失敗", searchOrAddModel: "検索またはモデル名を入力...", addCustomModel: "\"{name}\" を追加", }, apiKeys: { title: "独自のAPIキーでAIを設定", description: "APIキーをデータベースに安全に保存し、Open NotebookでAIプロバイダーを有効にします。", encryptionRequired: "暗号化キーが設定されていません", encryptionRequiredDescription: "OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY 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