# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2023.
#
msgid ""
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"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2023-11-01 10:48+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: ja <LL@li.org>\n"
"Language: ja\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:5
msgid "Example: PDF Chatbot📚"
msgstr "例：PDFチャットボット📚"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:7
msgid "**Description**:"
msgstr "**説明**:"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:9
msgid ""
"This example showcases how to build a PDF chatbot with local LLM and "
"Embedding models"
msgstr "この例では、ローカルのLLMと埋め込みモデルを使用してPDFチャットボットを構築する方法を示しています。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:11
msgid "**Used Technology**:"
msgstr "**関与技术**："

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:13
msgid ""
"@ `Xinference <https://github.com/xorbitsai/inference>`_ as a LLM model "
"hosting service"
msgstr ""
"@ `Xinference <https://github.com/xorbitsai/inference>`_ "
"をLLMモデルホスティングサービスとして"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:15
msgid ""
"@ `LlamaIndex <https://github.com/run-llama/llama_index>`_ for orchestrating"
" the entire RAG pipeline"
msgstr ""
"@ `LlamaIndex <https://github.com/run-llama/llama_index>`_ "
"は、RAGパイプライン全体をオーケストレーションするために使用されます。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:17
msgid "@ `Streamlit <https://streamlit.io/>`_ for interactive UI"
msgstr "@ `Streamlit <https://streamlit.io/>`_ はインタラクティブなユーザーインターフェースに使用されます。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:19
msgid "**Detailed Explanation on the Demo Functionality** :"
msgstr "**デモ機能に関する詳細説明**："

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:21
msgid ""
"Crafted a Dockerfile to simplify the process and ensure easy "
"reproducibility."
msgstr "Dockerfileを作成し、dockerを通じてデプロイプロセスを簡素化し、再現性を確保しました。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:23
msgid "Set up models with Xinference and expose two ports for accessing them."
msgstr "Xinference を使用して LLM と埋め込みモデルを起動し、それらにアクセスするために 2 つのポートを公開します。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:25
msgid ""
"Leverage Streamlit for seamless file uploads and interactive communication "
"with the chat engine."
msgstr "Streamlitを利用して、シームレスなファイルアップロードとチャットエンジンとの対話通信を実現する。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:27
msgid "5x faster doc embedding than OpenAI's API."
msgstr "ドキュメントの埋め込み速度は、OpenAIのAPIよりも5倍速い。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:29
msgid ""
"Leveraging the power of GGML to offload models to the GPU, ensuring swift "
"acceleration. Less long waits for returns."
msgstr "GGMLの強力な機能を活用してモデルをGPU上で実行し、加速を確保し、応答待ち時間を短縮します。"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:31
msgid "**Source Code** :"
msgstr "**ソースコード**"

#: ../../source/examples/pdf_chatbot.rst:32
msgid ""
"`PDF Chatbot <https://github.com/onesuper/PDF-Chatbot-Local-LLM-"
"Embeddings>`_"
msgstr ""
