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# Japanese translations for Groonga package.
# Copyright (C) 2009-2024 Groonga Project
# This file is distributed under the same license as the Groonga package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
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"Project-Id-Version: Groonga 14.1.0\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"PO-Revision-Date: 2024-10-29 13:29+0900\n"
"Language-Team: Japanese\n"
"Language: \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"

msgid "Execution example:"
msgstr "実行例："

msgid "`language_model_vectorize`"
msgstr ""

msgid "This is an experimental feature. Currently, this feature is still not stable."
msgstr "これは実験的な機能です。現時点ではまだ安定しきっていません。"

msgid "Summary"
msgstr "概要"

msgid "`language_model_vectorize` generates a normalized embedding from the given text."
msgstr "`language_model_vectorize`は指定されたテキストの正規化されたエンべディングを返します。"

msgid "See also {doc}`../language_model` how to prepare a language model."
msgstr "言語モデルの準備方法は{doc}`../language_model`を参照してください。"

msgid "You can use {ref}`generated-column` to automate embeddings generation."
msgstr "エンべディングを自動生成するために{ref}`generated-column`を使うことができます。"

msgid "To enable this function, register `functions/language_model` plugin by the following command:"
msgstr "この関数を有効にするには次のコマンドで`functions/language_model`プラグインを有効にしてください。"

msgid "Syntax"
msgstr "構文"

msgid "`language_model_vectorize` requires two parameters:"
msgstr "`language_model_vectorize`には必須の引数が2つあります。"

msgid "`mode_name` is the name of language mode to be used. It's associated with file name. If `${PREFIX}/share/groonga/language_models/mistral-7b-v0.1.Q4_K_M.gguf` exists, you can refer it by `mistral-7b-v0.1.Q4_K_M`. It's computed by removing directory and `.gguf` extension."
msgstr "`mode_name`は使用する言語モデルの名前です。この名前はファイル名と紐付いています。もし`${PREFIX}/share/groonga/language_models/mistral-7b-v0.1.Q4_K_M.gguf`が存在している場合、この言語モデルは`mistral-7b-v0.1.Q4_K_M`という名前で参照できます。この名前はディレクトリー部分と`.gguf`拡張子を削除することで計算できます。"

msgid "`text` is the input text."
msgstr "`text`は入力テキストです。"

msgid "Requirements"
msgstr "必要条件"

msgid "You need llama.cpp enabled Groonga. The official packages enable it."
msgstr "llama.cppを有効にしたGroongaが必要です。公式パッケージでは有効になっています。"

msgid "You need enough CPU/memory resources to use this feature. Language model related features require more resources than other features."
msgstr "この機能を使うには十分なCPU・メモリーリソースが必要です。言語モデル関連の機能は他の機能よりも多くのリソースを必要とします。"

msgid "You can use GPU in the feature."
msgstr "将来的にはGPUも使えるようになります。"

msgid "Usage"
msgstr "使い方"

msgid "You need to register `functions/language_model` plugin at first:"
msgstr "最初に`functions/language_model`プラグインを登録する必要があります。"

msgid "Here is a schema definition and sample data."
msgstr "スキーマ定義とサンプルデータは次のとおりです。"

msgid "Sample schema:"
msgstr "サンプルスキーマ："

msgid "Sample data:"
msgstr "サンプルデータ："

msgid "Here is a schema that creates a {ref}`generated-column` that generates embeddings of `Memos.content` automatically:"
msgstr "`Memos.content`のエンべディングを自動生成する{ref}`generated-column`の定義は次のとおりです。"

msgid "You can re-rank matched records by using `distance_inner_product()` not `distance_cosine()` because `language_model_vectorize()` returns a normalized embedding. The following example uses all records instead of filtered records to show this usage simply:"
msgstr "`language_model_vectorize()`は正規化されたエンべディングを返すので、`distance_cosine()`ではなく`distance_inner_product()`を使ってマッチしたレコードを類似度で並び替えることができます。以下の例ではわかりやすさのために絞り込まれたレコードではなくすべてのレコードを対象にしています。"

msgid "Parameters"
msgstr "引数"

msgid "There are two required parameters."
msgstr "必須の引数が2つあります。"

msgid "`model_name`"
msgstr ""

msgid "`text`"
msgstr ""

msgid "Return value"
msgstr "戻り値"

msgid "`language_model_vectorize` returns `Float32` vector which as a normalized embedding."
msgstr "`language_model_vectorize`は`Float32`のベクターとして正規化されたエンべディングを返します。"
