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Unverified Commit 7def208a authored by Qian Bao's avatar Qian Bao Committed by GitHub
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Update README_ja.md (#228)

Suggested some minor translation updates to improve readability.

### What problem does this PR solve?

Suggested some minor translation updates to improve readability.

Issue link:#[Link the issue here]

### Type of change

- [ ] Bug Fix (non-breaking change which fixes an issue)
- [ ] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
- [ ] Breaking Change (fix or feature that could cause existing
functionality not to work as expected)
- [x] Documentation Update
- [ ] Refactoring
- [ ] Performance Improvement
- [ ] Test cases
- [ ] Python SDK impacted, Need to update PyPI
- [ ] Other (please describe):
parent f2f021bf
No related branches found
No related tags found
No related merge requests found
...@@ -23,35 +23,35 @@ ...@@ -23,35 +23,35 @@
## 💡 RAGFlow とは? ## 💡 RAGFlow とは?
[RAGFlow](https://demo.ragflow.io) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、真実味のある質問応答機能を提供し、あらゆる規模のビジネスに合理化された RAG ワークフローを提供します。 [RAGFlow](https://demo.ragflow.io) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、信頼できる質問応答機能を実現し、あらゆる規模のビジネスに適した RAG ワークフローを提供します。
## 🌟 主な特徴 ## 🌟 主な特徴
### 🍭 **"Quality in, quality out"** ### 🍭 **"Quality in, quality out"**
- 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。 - 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。
- 文字通り無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。 - 無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。
### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化** ### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化**
- 知的で説明しやすい。 - 知的で解釈しやすい。
- 豊富なテンプレートオプション。 - テンプレートオプションが豊富
### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用** ### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用**
- 人間の介入を可能にするテキストチャンキングの視覚化 - 可視化されたテキストチャンキング(text chunking)で人間の介入を可能にする
- 重要な参考文献のクイックビューと、根拠ある答えをサポートする追跡可能な引用 - 重要な参考文献のクイックビューと、追跡可能な引用によって根拠ある答えをサポートする。
### 🍔 **異種のデータソースとの互換性** ### 🍔 **多様なデータソースとの互換性**
- Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。 - Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。
### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー** ### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー**
- 個人から大企業まで対応する合理化されたRAGオーケストレーション。 - 個人から大企業まで対応できる RAG オーケストレーション(orchestration)
- 設定可能な LLM とエンベッディングモデル。 - カスタマイズ可能な LLM とエンベッディングモデル。
- 複数の想起と融合された再ランク付け。 - 複数の想起と融合された再ランク付け。
- ビジネスとのシームレスな統合のための直感的な API - 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレス
## 🔎 システム構成 ## 🔎 システム構成
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<img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/> <img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/>
</div> </div>
## 🎬 始める ## 🎬 初期設定
### 📝 必要条件 ### 📝 必要条件
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> 詳しくは [./docs/llm_api_key_setup.md](./docs/llm_api_key_setup.md) を参照してください。 > 詳しくは [./docs/llm_api_key_setup.md](./docs/llm_api_key_setup.md) を参照してください。
_ショーの開幕です!_ _これで初期設定完了!ショーの開幕です!_
## 🔧 コンフィグ ## 🔧 コンフィグ
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