# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version:  Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-07-17 15:37+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language: ko\n"
"Language-Team: ko <LL@li.org>\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:5
msgid "Embeddings"
msgstr "임베딩"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:8
msgid "Learn how to create text embeddings in Xinference."
msgstr "Xinference에서 텍스트 임베딩을 만드는 방법을 알아보세요."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:12
msgid "Introduction"
msgstr "Introduce"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:14
msgid ""
"Text embeddings are used to quantify how related different pieces of text"
" are. They can be used in various applications including search, "
"clustering, recommendations, anomaly detection, diversity measurement, "
"and classification."
msgstr ""
"텍스트 임베딩은 서로 다른 텍스트 간의 상관성을 정량화하는 데 사용됩니다. 이는 검색, 클러스터링, 추천, 이상 탐지, 다양성 측정"
" 및 분류를 포함한 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:17
msgid ""
"An embedding is a vector of floating point numbers. The proximity between"
" two vectors serves as an indicator of their similarity. Less distance "
"implies a higher correlation, while a larger distance indicates reduced "
"correlation."
msgstr ""
"embedding은 부동소수점 숫자로 구성된 벡터입니다. 두 벡터 간의 근접성은 유사성을 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 거리가 "
"작을수록 관련성이 높고, 거리가 클수록 관련성이 낮음을 의미합니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:20
msgid ""
"Embedding models in Xinference can be invoked through the Embeddings API "
"to create embeddings. The Embeddings API mimics OpenAI's `create "
"embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_."
msgstr ""
"Xinference에서 Embeddings API를 통해 모델을 임베딩하여 호출할 수 있습니다. Embeddings API는 "
"OpenAI의 `create embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_ 를 모방합니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:27
msgid "API ENDPOINT"
msgstr "API 엔드포인트"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:28
msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
msgstr "OpenAI 호환 엔드포인트"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:30
msgid "Embeddings API"
msgstr "Embeddings API"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:31
msgid "/v1/embeddings"
msgstr "/v1/embeddings"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:35
msgid "Supported models"
msgstr "지원되는 모델 목록"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:37
msgid ""
"You can examine all the :ref:`builtin embedding models in Xinference "
"<models_embedding_index>`."
msgstr ":ref:`Xinference 내장 임베딩 모델 <models_embedding_index>` 을 모두 확인할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:40
msgid "Embedding engines"
msgstr "임베딩 엔진"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:42
msgid ""
"When launching an embedding model, you can pick the serving engine with "
"the ``model_engine`` parameter (``--model-engine`` on the command line):"
msgstr ""
"임베딩 모델을 시작할 때 ``model_engine`` 매개변수(명령줄에서는 ``--model-engine``)로 서빙 엔진을 "
"선택할 수 있습니다:"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:45
msgid ""
"``sentence_transformers``: the default engine, available for all "
"embedding models."
msgstr "``sentence_transformers``: 기본 엔진으로, 모든 임베딩 모델에서 사용할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:47
msgid ""
"``vllm``: high-throughput serving for supported model families — "
"currently models whose names start with ``bge``, ``gte``, ``text2vec``, "
"``m3e``, ``Qwen3``, or ``bce`` (e.g. ``bce-embedding-base_v1``)."
msgstr ""
"``vllm``: 지원되는 모델 계열을 위한 고처리량 서빙 엔진입니다. 현재 이름이 ``bge``, ``gte``, "
"``text2vec``, ``m3e``, ``Qwen3``, ``bce`` 로 시작하는 모델(예: ``bce-embedding-"
"base_v1``)을 지원합니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:50
msgid ""
"``flag``: FlagEmbedding-based engine; also supports hybrid (sparse+dense)"
" output, see the FAQ below."
msgstr "``flag``: FlagEmbedding 기반 엔진입니다. 하이브리드(희소+밀집) 출력도 지원합니다. 아래 FAQ를 참조하세요."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:52
msgid "``llama.cpp``: serve GGUF-format embedding models."
msgstr "``llama.cpp``: GGUF 형식의 임베딩 모델을 서빙합니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:55
msgid "Truncating input"
msgstr "입력 자르기"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:57
msgid ""
"The Embeddings API accepts an optional ``truncate_prompt_tokens`` "
"parameter to cap the token length of each input before encoding:"
msgstr ""
"Embeddings API는 인코딩 전에 각 입력의 토큰 길이를 제한하는 선택적 ``truncate_prompt_tokens`` "
"매개변수를 지원합니다:"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:60
msgid "unset / ``null``: no truncation."
msgstr "설정하지 않음 / ``null``: 자르지 않습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:61
msgid "a positive integer ``N``: truncate each input to at most ``N`` tokens."
msgstr "양의 정수 ``N``: 각 입력을 최대 ``N`` 토큰으로 자릅니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:62
msgid "``-1``: truncate to the model's own maximum input length."
msgstr "``-1``: 모델 자체의 최대 입력 길이에 맞춰 자릅니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:77
msgid "Quickstart"
msgstr "빠른 시작"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:79
msgid ""
"We can try Embeddings API out either via cURL, OpenAI Client, or "
"Xinference's python client:"
msgstr ""
"cURL, OpenAI Client 또는 Xinference의 Python 클라이언트를 통해 Embeddings API를 시도할 수"
" 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:140
msgid "FAQ"
msgstr "FAQ"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:143
msgid "Does the LLM in Xinference support Embeddings API?"
msgstr "LLM은 Xinference에서 Embeddings API를 지원합니까?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:145
msgid ""
"No. Xinference doesn't provide embed API for LLMs due to considerations "
"of performance."
msgstr "아니요. Xinference는 성능상의 이유로 LLM에 대한 임베딩 API를 제공하지 않습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:149
msgid "Does Embeddings API provides integration method for LangChain?"
msgstr "Embeddings API는 LangChain과의 통합 방법을 제공합니까?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:151
msgid ""
"Yes, you can refer to the related sections in LangChain's respective "
"official Xinference documentation. Here is the link: `Text Embedding "
"Models: Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"
msgstr ""
"네, LangChain 관련 부분의 공식 Xinference 문서를 참고할 수 있습니다. 링크는 다음과 같습니다: `Text "
"Embedding Models: Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:156
msgid "Does Embeddings API support hrbrid model?"
msgstr "Embeddings API는 하이브리드 모델을 지원하나요?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:158
msgid ""
"Yes, you can use ``flag`` as the engine to deploy the model and call "
"Embeddings API by setting the extra parameter ``return_parse=True`` which"
" will return sparse vectors."
msgstr ""
"네. ``flag`` 엔진으로 모델을 배포한 뒤 추가 매개변수 ``return_parse=True`` 를 설정하여 "
"Embeddings API를 호출하면 희소 벡터를 반환받을 수 있습니다."

#~ msgid ""
#~ "You can find more examples of "
#~ "``embed`` ability in the tutorial "
#~ "notebook:"
#~ msgstr "튜토리얼 노트북에서 ``embed`` 기능에 대한 더 많은 예제를 찾을 수 있습니다."

#~ msgid "LangChain Streamlit Doc Chat"
#~ msgstr "LangChain Streamlit 문서 대화"

#~ msgid "Learn from an example demonstrating how to use embed API via LangChain"
#~ msgstr "LangChain을 통해 임베딩 API를 사용하는 방법을 예제 하나로 배워보세요."

