From 7def208a5cb4531e1c8de1fc3dc5a3cd3e742c90 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Qian Bao <houkensjtu@gmail.com>
Date: Thu, 4 Apr 2024 13:55:08 +0800
Subject: [PATCH] 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):
---
 README_ja.md | 24 ++++++++++++------------
 1 file changed, 12 insertions(+), 12 deletions(-)

diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
index bd64189..ffe979d 100644
--- a/README_ja.md
+++ b/README_ja.md
@@ -23,35 +23,35 @@
 
 ## 💡 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
 
 ### 🍭 **"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。
-- 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**
 
-- 知的で説明しやすい。
-- 豊富なテンプレートオプション。
+- 知的で解釈しやすい。
+- 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**
 
-- 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。
-- 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。
+- 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、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。
 
 ### 🛀 **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。
-- 設定可能な LLM とエンベッディングモデル。
+- 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）。
+- 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。
-- 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に。
 
 ## 🔎 システム構成
 
@@ -59,7 +59,7 @@
 <img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/>
 </div>
 
-## 🎬 始める
+## 🎬 初期設定
 
 ### 📝 必要条件
 
@@ -134,7 +134,7 @@
 
    > 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
 
-- 
GitLab