# 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.
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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: ja\n"
"Language-Team: ja <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 "埋め込み"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:8
msgid "Learn how to create text embeddings in Xinference."
msgstr "Xinferenceでテキスト埋め込みを作成する方法を学びます。"

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

#: ../../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 "テキスト埋め込みは、異なるテキスト間の関連性を定量化するために使用されます。検索、クラスタリング、レコメンデーション、異常検出、多様性測定、分類など、さまざまなアプリケーションに適用できます。"

#: ../../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 "埋め込みとは、浮動小数点数のベクトル集合です。2つのベクトル間の近接度は、それらの類似性を示す指標として使用できます。距離が小さいほど関連性が高く、距離が大きいほど関連性が低いことを示します。"

#: ../../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 ""
"Embeddings APIにより、Xinference内でモデルを埋め込むことで呼び出し可能となり、埋め込みを作成できます。Embeddings"
" APIはOpenAIの`create embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_を模倣しています。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:27
msgid "API ENDPOINT"
msgstr "API エンドポイント"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:28
msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
msgstr "OpenAI 互換エンドポイント"

#: ../../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 "対応モデル一覧"

#: ../../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 内置中的嵌入模型 <models_embedding_index>` のすべてを確認できます。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:40
msgid "Embedding engines"
msgstr "埋め込みエンジン"

#: ../../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 ""
"埋め込みモデルを起動する際、 ``model_engine`` パラメーター（コマンドラインでは ``--model-"
"engine``）でサービングエンジンを選択できます："

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:45
msgid ""
"``sentence_transformers``: the default engine, available for all "
"embedding models."
msgstr "``sentence_transformers``：デフォルトのエンジンで、すべての埋め込みモデルで利用できます。"

#: ../../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``：対応モデルファミリー向けの高スループットなサービングです。現在は、名前が ``bge``、 ``gte``、 "
"``text2vec``、 ``m3e``、 ``Qwen3``、 ``bce`` で始まるモデル（例： ``bce-embedding-"
"base_v1``）が対象です。"

#: ../../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 ベースのエンジンです。ハイブリッド（スパース + デンス）出力にも対応しています。下記の FAQ "
"を参照してください。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:52
msgid "``llama.cpp``: serve GGUF-format embedding models."
msgstr "``llama.cpp``：GGUF フォーマットの埋め込みモデルを提供します。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:55
msgid "Truncating input"
msgstr "入力の切り詰め"

#: ../../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 API はオプションの ``truncate_prompt_tokens`` "
"パラメーターを受け付けます。これにより、エンコード前に各入力のトークン長に上限を設けられます："

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:60
msgid "unset / ``null``: no truncation."
msgstr "未設定 / ``null``：切り詰めを行いません。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:61
msgid "a positive integer ``N``: truncate each input to at most ``N`` tokens."
msgstr "正の整数 ``N``：各入力を最大 ``N`` トークンに切り詰めます。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:62
msgid "``-1``: truncate to the model's own maximum input length."
msgstr "``-1``：モデル自身の最大入力長に切り詰めます。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:77
msgid "Quickstart"
msgstr "クイックスタート"

#: ../../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、またはXinferenceのPythonクライアントを使用して、Embeddings "
"APIを試すことができます。"

#: ../../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 "LLM は Xinference で Embeddings API をサポートしていますか？"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:145
msgid ""
"No. Xinference doesn't provide embed API for LLMs due to considerations "
"of performance."
msgstr "いいえ。パフォーマンス上の考慮から、Xinference は LLM に対する埋め込み API を提供していません。"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:149
msgid "Does Embeddings API provides integration method for LangChain?"
msgstr "Embeddings API は LangChain との統合方法を提供していますか？"

#: ../../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 ""
"はい、LangChain関連部分の公式Xinferenceドキュメントを参照できます。こちらがリンクです：`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 API はハイブリッドモデルに対応していますか？"

#: ../../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 ""
"はい。エンジンに ``flag`` を指定してモデルをデプロイし、追加パラメーター ``return_parse=True`` を設定して "
"Embeddings API を呼び出すと、スパースベクトルが返されます。"

#~ msgid ""
#~ "You can find more examples of "
#~ "``embed`` ability in the tutorial "
#~ "notebook:"
#~ msgstr "チュートリアルノートブックで ``embed`` 機能に関する詳細な例を見つけることができます。"

#~ msgid "LangChain Streamlit Doc Chat"
#~ msgstr "LangChain Streamlit ドキュメント対話"

#~ msgid "Learn from an example demonstrating how to use embed API via LangChain"
#~ msgstr "LangChainを使って埋め込みAPIを使用する方法を、例題を通して学びましょう。"

