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1
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modify jp translation (#122) 

* Fix JP translation

* Modify JP translation
pull/125/head
Hanqing Zhao 2024-06-26 11:12:59 +08:00 committed by GitHub
parent 954d646f56
commit 295ebdaff5
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: B5690EEEBB952194
10 changed files with 156 additions and 149 deletions
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8
jp/README.md
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@ -1,14 +1,14 @@
# ようこそ、Difyへ
**Dify**は、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発プラットフォームです。Backend as Serviceと[LLMOps](learn-more/extended-reading/what-is-llmops.md)の理念を融合し、開発者が迅速に生成AIアプリケーションを構築できるようにします。技術者でなくても、AIアプリケーションの定義やデータ運用に参加することができます。
**Dify**はオープンソースの大規模言語モデル（LLM）開発プラットフォームです。Backend as Serviceと[LLMOps](learn-more/extended-reading/what-is-llmops.md)の理念を融合し、開発者が迅速に生成AIアプリケーションを構築できるようにします。技術者でなくても、AIアプリケーションの定義やデータ運用に参加することができます。
Difyには、LLMアプリケーションの構築に必要な主要なテクノロジースタックが組み込まれており、数百のモデルのサポート、直感的なプロンプトの編成インターフェース、高品質のRAGエンジン、堅牢なエージェントフレームワーク、柔軟なフロー編成が含まれています。また、使いやすいインターフェースとAPIも提供されています。これにより、開発者は重複する作業を省き、イノベーションやビジネスニーズに集中することができます。
### なぜDifyを使うのか？
LangChainのようなライブラリを、ハンマーや釘を含むツールボックスと想像してください。それに対し、Difyは生産に近い完全なソリューションを提供します。Difyはスキャフォルドのようなもので、精密なエンジニアリングデザインとソフトウェアテストを経ています。
Difyは生産に近い完全なソリューションを提供する。もし、LangChainのようなライブラリを、ハンマーや釘を含むツールボックスに例えるなら。Difyは、精密に設計され、テストされたスキャフォルドのようなものです。
重要なのは、Difyは**オープンソース**であり、専門のフルタイムチームとコミュニティによって構築されています。どのモデルでも、Assistants APIやGPTsの能力を自分でデプロイすることができ、柔軟性と安全性を保ちながらデータの完全なコントロールを維持できます。
重要なのは、Difyは専門のフルタイムチームとコミュニティによって構築されていだ**オープンソース**です。どのモデルでも、Assistants APIやGPTsの能力を自分でデプロイすることができ、柔軟性と安全性を保ちながらデータの完全なコントロールを維持できます。
> 私たちのコミュニティユーザーは、Difyの製品を「シンプルで控えめ、迅速に進化する」と評価しています。\
> ——路宇、Dify.AI CEO
@ -31,4 +31,4 @@ Difyという言葉は、Define + Modifyから来ており、あなたのAIア
* [**クイックスタート**](guides/application\_orchestrate/creating-an-application.md)を読んで、Difyのアプリケーション構築プロセスを速覧
* [**Difyをサーバーに自分でデプロイ**](getting-started/install-self-hosted/)する方法と[**オープンソースモデルを接続**](guides/model-configuration/)する方法を学ぶ
* Difyの[**特性仕様**](getting-started/readme/features-and-specifications.md)と**ロードマップ**を理解
* [**GitHub**](https://github.com/langgenius/dify)で私たちにスターを付け、**コントリビューションガイド**を読む
* [**GitHub**](https://github.com/langgenius/dify)で私たちにスターを付け、**コントリビューションガイド**を読む

4
jp/SUMMARY.md
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@ -62,7 +62,7 @@
* [リコールテスト/引用帰属](guides/knowledge-base/retrieval\_test\_and\_citation.md)
* [Notion からデータをインポート](guides/knowledge-base/sync-from-notion.md)
* [ウェブサイトからデータをインポート](guides/knowledge-base/sync\_from\_website.md)
* [API 経由でナレッジベースをメンテナンス](guides/knowledge-base/maintain-dataset-via-api.md)
* [APIによるデータセットの維持](guides/knowledge-base/maintain-dataset-via-api.md)
* [外部データツール](guides/knowledge-base/external\_data\_tool.md)
* [ツール](guides/gong-ju.md)
* [クイック統合ツール](guides/tools/quick-tool-integration.md)
@ -100,7 +100,7 @@
## コミュニティ <a href="#community" id="community"></a>
* [サポートの求め](community/support.md)
* [コントリビューターになる](community/contribution.md)
* [貢献者ガイド](community/contribution.md)
## もっと読む <a href="#learn-more" id="learn-more"></a>

12
jp/community/contribution.md
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@ -1,8 +1,8 @@
# 貢献者になる
Difyに貢献したいと思っているなら、それは素晴らしいことです。私たちはあなたの貢献を心待ちにしています。資金や人員が限られているスタートアップとして、私たちはLLMアプリケーションの構築と管理のための最も直感的なワークフローを設計するという野心的な目標を持っています。コミュニティのあらゆる助けは貴重です。
Difyに貢献したいと思っていることには素晴らしいと思います。私たちはあなたの貢献を心待ちにしております。スタッフも資金も限られた新興企業として、私たちはLLMアプリケーションの構築と管理のための最も直感的なワークフローを設計するという野心的な目標を持っています。そのため、コミュニティからのあらゆるサポートは貴重です。
私たちの現状を考えると、柔軟かつ迅速にデリバリーする必要がありますが、貢献者がスムーズに貢献できるようにしたいとも考えています。そのために、この貢献ガイドを作成しました。このガイドは、あなたがコードベースに慣れ、貢献者としての活動を迅速に開始できるようにすることを目的としています。
我々の現状を考えると、柔軟かつ迅速に更新する必要がありますが、貢献者がスムーズに貢献できるようにしたいとも考えています。そのために、この貢献ガイドを作成しました。このガイドは、あなたがコードベースに慣れ、貢献者としての活動を迅速に開始できるようにすることを目的としています。
このガイドは、Dify自体と同様に、常に改善されています。時折プロジェクトの実態よりも遅れることがあるかもしれませんが、ご理解と改善のためのフィードバックを心から歓迎します。
@ -78,9 +78,9 @@ Difyは以下のツールとライブラリに依存しています：
### 4. インストール
Difyはバックエンドとフロントエンドで構成されています。`cd api/`を使ってバックエンドディレクトリに移動し、[バックエンドREADME](api/README.md)に従ってインストールします。別のターミナルで`cd web/`を使ってフロントエンドディレクトリに移動し、[フロントエンドREADME](web/README.md)に従ってインストールします。
Difyはバックエンドとフロントエンドで構成されています。`cd api/`を使ってバックエンドディレクトリに移動し、次は[バックエンドREADME](api/README.md)に従ってインストールして下さい。別のターミナルで`cd web/`を使ってフロントエンドディレクトリに移動し、そして[フロントエンドREADME](web/README.md)に従ってインストールして下さい。
よくある質問とトラブルシューティングの手順については[インストールFAQ](https://docs.dify.ai/getting-started/faq/install-faq)を参照してください。
一般的な問題とトラブルシューティングの手順については[インストールFAQ](https://docs.dify.ai/getting-started/faq/install-faq)を参照してください。
### 5. ブラウザでDifyにアクセスする
@ -88,9 +88,9 @@ Difyはバックエンドとフロントエンドで構成されています。`
## 開発
モデル提供者を追加する場合は、[このガイド](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/api/core/model_runtime/README.md)を参照してください。
モデルを追加提供する場合は、[このガイド](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/api/core/model_runtime/README.md)を参照してください。
エージェントやワークフローにツール提供者を追加する場合は、[このガイド](./api/core/tools/README.md)を参照してください。
エージェントやワークフローにツールを追加提供する場合は、[このガイド](./api/core/tools/README.md)を参照してください。
貢献する部分を迅速に理解できるように、以下にDifyのバックエンドとフロントエンドの簡単な注釈付きアウトラインを示します：

2
jp/community/support.md
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@ -5,7 +5,7 @@
### コミュニティサポート
{% hint style="info" %}
Difyのアカウント情報やその他のキー情報をコミュニティに投稿しないでください。また、サポートスタッフもアカウント情報を要求することはありません。
Difyのアカウント情報やその他の情報をコミュニティに投稿しないでください。また、サポートスタッフもアカウント情報を要求することはありません。
{% endhint %}
* [Github](https://github.com/langgenius/dify) 上でイシューを提出

14
jp/features/ai-plugins/based-on-frontend-templates.md
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@ -1,18 +1,18 @@
# Webアプリテンプレートに基づく
もし開発者がゼロから新しい製品を開発する場合や、製品のプロトタイプ設計段階にある場合、Difyを使用して人工知能サイトを迅速に立ち上げることができます。同時に、Difyは開発者がさまざまな形式のフロントエンドアプリケーションを自由に作成できることを望んでいます。そのため、以下のものを提供しています:
開発者がゼロから新しい製品を開発する場合、もしくは製品のプロトタイプを設計するの段階、Difyを使用して人工知能サイトを迅速に立ち上げることができます。同時に、Difyは開発者がさまざまな形式のフロントエンドアプリケーションを自由に作成できることを望んでいます。そのため、以下のものを提供しています:
* **SDK** 各種言語のDify APIに迅速にアクセスするためのもの
* **Webアプリテンプレート** さまざまなタイプのアプリケーションのためのWebアプリ開発フレームワーク
* **SDK** 様々な言語でDify APIを迅速にアクセスするために使用される
* **Webアプリテンプレート** 様々アプリケーションの種類ごとにWebApp開発のフレームワーク構築するために使用される
マサチューセッツ工科大学のライセンスに基づき、Webアプリテンプレートはオープンソースです。これらを自由に修正・デプロイしてDifyの全機能を実現することができ、またはあなた自身のアプリケーションの参考コードとして利用することもできます。
ウェブアプリテンプレートはMITライセンスの下で公開されているオープンソースソです。difyのすべての機能を実現するために、これらを自由に修正とデプロイできます、もしくは開発者が独自のアプリケーションの参考コードとして利用もできます。
これらのテンプレートはGitHubで見つけることができます:
* [会話型アプリ](https://github.com/langgenius/webapp-conversation)
* [テキスト生成アプリ](https://github.com/langgenius/webapp-text-generator)
Webアプリテンプレートを使用する最も迅速な方法は、GitHubで "**Use this template**" をクリックすることです。これにより、新しいリポジトリが派生されます。その後、DifyアプリケーションIDとAPIキーを設定する必要があります。例として:
ウェブアプリテンプレートを使用する最も迅速な方法は、GitHubの上にある "**Use this template**" をクリックすることです。これにより、新しいリポジトリが派生されます。その後、DifyアプリケーションIDとAPIキーを設定する必要があります。例として:
```javascript
export const APP_ID = ''
@ -34,6 +34,6 @@ export const isShowPrompt = true
export const promptTemplate = ''
```
各Webアプリテンプレートにはデプロイ手順を含むリードミーが提供されています。通常、Webアプリテンプレートには軽量なバックエンドサービスが含まれており、開発者のAPIキーがユーザーに直接露出しないようにします。
各ウェブアプリテンプレートには、デプロイ手順が記載された Readme ファイルが付属しています。通常、ウェブアプリテンプレートには軽量なバックエンドサービスが含まれており、開発者のAPIキーがユーザーに直接公開しないようにします。
これらのWebアプリテンプレートは、AIアプリケーションのプロトタイプを迅速に構築し、Difyのすべての機能を使用するのに役立ちます。もしこれを基に自分自身のアプリケーションや新しいテンプレートを開発した場合、ぜひ私たちと共有してください。
これらのウェブアプリテンプレートは、AIアプリケーションのプロトタイプを迅速に構築し、Difyのすべての機能を使用するのに役立ちます。もしこれを基に独自のアプリケーションや新たなテンプレートを開発した場合、ぜひ私たちと共有してください。

8
jp/features/datasets/maintain-dataset-via-api.md
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@ -1,11 +1,11 @@
# ナレッジAPIの維持
# APIによるデータセットの維持
> 認証、メソッド呼び出し、アプリケーションサービスAPIは一貫性を保ちます。ナレッジAPIトークンの違いは、すべてのナレッジベースで操作できることです。
### ナレッジAPIを使用する利点
* データシステムを同期してナレッジを分散し、強力なワークフローを作成します。
* ナレッジリストとドキュメントリストAPIおよび詳細クエリインターフェイスを提供し、自分のデータ管理ページを生成しやすくします。
* 同期プロセスを簡素化するため、プレーンテキストやファイルのアップロード/更新ドキュメント、バッチ追加および変更をサポートします。
* Difyデータセットを使ってデータシステムを同期化し、強力なワークフローを作成します。
* データセットリスト、ドキュメントリスト、詳細クエリを提供し、独自のデータ管理ページを生成しやすくします。
* プレーンテキストとファイルのアップロード、ドキュメントの更新。セグメントレベルでの一括追加・変更に対応し、同期プロセスをします。
* Difyソフトウェアおよびサービスの可視性を向上させ、手動でのドキュメント処理や同期の時間を短縮します。
### 使用方法

31
jp/getting-started/install-self-hosted/docker-compose.md
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@ -2,30 +2,30 @@
### 前提条件
| オペレーティングシステム | ソフトウェア | 説明 |
| オペレーティング·システム | ソフトウェア | 説明 |
| -------------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| macOS 10.14以降 | Docker Desktop | Docker仮想マシン (VM) を少なくとも2つの仮想CPU (vCPU) と8 GBの初期メモリを使用するように設定してください。そうしないと、インストールが失敗する可能性があります。詳細については[MacにDocker Desktopをインストール](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)を参照してください。 |
| macOS 10.14またはそれ以降 | Docker Desktop | Docker仮想マシン (VM) を少なくとも2つの仮想CPU (vCPU) と8 GBの初期メモリを使用するように設定してください。そうしないと、インストールが失敗する可能性があります。詳細については[MacにDocker Desktopをインストール](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)を参照してください。 |
| Linuxプラットフォーム | <p>Docker 19.03以降<br>Docker Compose 1.25.1以降</p> | 詳細については[Dockerのインストール](https://docs.docker.com/engine/install/)および[Docker Composeのインストール](https://docs.docker.com/compose/install/)を参照してください。 |
| WSL 2を有効にしたWindows | <p>Docker Desktop<br></p> | ソースコードやその他のデータをLinuxコンテナにバインドする際には、それらをWindowsファイルシステムではなくLinuxファイルシステムに保存することをお勧めします。詳細については[WSL 2バックエンドを使用してWindowsにDocker Desktopをインストール](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/#wsl-2-backend)を参照してください。 |
### Clone Dify
### Difyのクローン
Difyのソースコードをローカルにクローン
Difyのソースコードをローカルにクローンします
```bash
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
```
### Difyを開始
### Difyの開始
difyソースコードのdockerディレクトリに入り、一括起動コマンドを実行：
difyソースコードのdockerディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してdifyを起動する：
```Shell
cd dify/docker
docker compose up -d
```
> システムにDocker Compose V1ではなくV2がインストールされている場合は、`docker-compose`ではなく`docker compose`を使用してください。このことは`$ docker compose version`で確認できます。詳細については[こちら](https://docs.docker.com/compose/#compose-v2-and-the-new-docker-compose-command)を参照してください。
> システムにDocker Compose V2をインストールされている場合は、`docker-compose`ではなく`docker compose`を使用してください。`$ docker compose version`を使っで確認できます。詳細については[こちら](https://docs.docker.com/compose/#compose-v2-and-the-new-docker-compose-command)を参照してください。
デプロイメント結果：
@ -46,7 +46,7 @@ docker compose up -d
docker compose ps
```
3つのビジネスサービス `api / worker / web` と4つの基礎コンポーネント `weaviate / db / redis / nginx` が含まれます。
これは3つのビジネスサービス `api / worker / web` と4つの基礎コンポーネント `weaviate / db / redis / nginx` を含まれます。
```bash
NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS
@ -59,7 +59,7 @@ docker-web-1 langgenius/dify-web:0.3.2 "/entrypoint.sh"
docker-worker-1 langgenius/dify-api:0.3.2 "/entrypoint.sh" worker 4 seconds ago Up 2 seconds 80/tcp, 5001/tcp
```
### Difyをアップグレード
### Difyの更新
difyソースコードのdockerディレクトリに入り、以下のコマンドを順に実行：
@ -70,6 +70,15 @@ docker compose down
docker compose pull
docker compose up -d
```
### Difyにアクセス
### Difyへのアクセス
ブラウザで `http://localhost` を入力してDifyにアクセス。
`http://localhost`にアクセスして、Difyを使用します。
### Difyのカスタマイズ
環境変数は docker/dotenvs にあります。もし変数を変更するには、対応する`.env.example` ファイル名の接尾辞 `.example` を削除し、ファイル中の変数を直接編集してください。その後、以下のコマンドを順に実行：
```
docker compose down
docker compose up -d
```

212
jp/getting-started/install-self-hosted/environments.md
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@ -2,29 +2,29 @@
### 公共変数
#### CONSOLE_API_URL
#### CONSOLE\_API\_URL
コンソールAPIバックエンドのURL。認証コールバックを組み合わせるために使用され、空の場合は同じドメインになります。例：`https://api.console.dify.ai`。
コンソールAPIのバックエンドのURLです。認証コールバックを組み合わせるために使用され、空の場合は同じドメインになります。例：`https://api.console.dify.ai`。
#### CONSOLE_WEB_URL
#### CONSOLE\_WEB\_URL
コンソールのウェブ**フロントエンド**URL。フロントエンドアドレスの一部を組み合わせたり、CORS設定に使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://console.dify.ai`
コンソールウェブの**フロントエンド**のURLです。フロントエンドアドレスの一部を組み合わせたり、CORS設定に使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://console.dify.ai`
#### SERVICE_API_URL
#### SERVICE\_API\_URL
サービスAPIのURL。**フロントエンド**にサービスAPIのベースURLを表示するために使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://api.dify.ai`
サービスAPIのURLです。**フロントエンド**にサービスAPIのベースURLを表示するために使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://api.dify.ai`
#### APP_API_URL
#### APP\_API\_URL
WebアプリAPIのバックエンドURL。**フロントエンド**APIのバックエンドアドレスを宣言するために使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://app.dify.ai`
WebアプリAPIのバックエンドURLです。**フロントエンド**APIのバックエンドアドレスを宣言するために使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://app.dify.ai`
#### APP_WEB_URL
#### APP\_WEB\_URL
WebアプリのURL。**フロントエンド**にWebアプリAPIのベースURLを表示するために使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://api.app.dify.ai`
WebアプリのURLです。**フロントエンド**にWebアプリAPIのベースURLを表示するために使用されます。空の場合は同じドメインになります。例：`https://api.app.dify.ai`
#### FILES_URL
#### FILES\_URL
ファイルプレビューまたはダウンロード用のURLプレフィックス。ファイルプレビューやダウンロードURLをフロントエンドに表示したり、マルチモーダルモデルの入力として使用します。他人による偽造を防ぐため、画像プレビューURLは署名付きで、5分の有効期限があります。
ファイルプレビューまたはダウンロード用のURLプレフィックスです。ファイルプレビューやダウンロードURLをフロントエンドに表示したり、マルチモーダルモデルの入力として使用します。他人による偽造を防ぐため、画像プレビューURLは署名付きで、5分の有効期限があります。
***
@ -32,7 +32,7 @@ WebアプリのURL。**フロントエンド**にWebアプリAPIのベースURL
#### MODE
起動モード。dockerによる起動時にのみ有効で、ソースコード起動では無効です。
起動モードです。dockerによる起動時にのみ有効で、ソースコード起動では無効です。
* api
@ -45,11 +45,11 @@ WebアプリのURL。**フロントエンド**にWebアプリAPIのベースURL
デバッグモード。デフォルトはfalse。ローカル開発時にはこの設定をオンにすることをお勧めします。これにより、モンキーパッチによって発生する問題を防ぐことができます。
#### FLASK_DEBUG
#### FLASK\_DEBUG
Flaskのデバッグモード。オンにすると、インターフェースでトレース情報が出力され、デバッグが容易になります。
#### SECRET_KEY
#### SECRET\_KEY
セッションクッキーを安全に署名し、データベース上の機密情報を暗号化するためのキー。初回起動時にこの変数を設定する必要があります。`openssl rand -base64 42`を使用して強力なキーを生成できます。
@ -64,15 +64,15 @@ Flaskのデバッグモード。オンにすると、インターフェースで
テスト環境。フロントエンドページにはテスト環境を示す明確な色の識別が表示されます。
#### LOG_LEVEL
#### LOG\_LEVEL
ログ出力レベル。デフォルトはINFO。プロダクション環境ではERRORに設定することをお勧めします。
#### MIGRATION_ENABLED
#### MIGRATION\_ENABLED
trueに設定した場合、コンテナ起動時に自動的にデータベースのマイグレーションが実行されます。dockerによる起動時にのみ有効で、ソースコード起動では無効です。ソースコード起動の場合、apiディレクトリで手動で`flask db upgrade`を実行する必要があります。
#### CHECK_UPDATE_URL
#### CHECK\_UPDATE\_URL
バージョンチェックポリシーを有効にするかどうか。falseに設定した場合、`https://updates.dify.ai`を呼び出してバージョンチェックを行いません。現在、国内から直接CloudFlare Workerのバージョンインターフェースにアクセスできないため、この変数を空に設定すると、このインターフェースの呼び出しをブロックできます。
@ -80,31 +80,31 @@ trueに設定した場合、コンテナ起動時に自動的にデータベー
dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です。
* DIFY_BIND_ADDRESS
* DIFY\_BIND\_ADDRESS
APIサービスのバインドアドレス。デフォルト：0.0.0.0、すべてのアドレスからアクセス可能にします。
* DIFY_PORT
* DIFY\_PORT
APIサービスのバインドポート番号。デフォルト5001。
* SERVER_WORKER_AMOUNT
* SERVER\_WORKER\_AMOUNT
APIサービスのServer worker数。すなわちgevent workerの数。公式：`CPUのコア数 x 2 + 1`。詳細はこちら：https://docs.gunicorn.org/en/stable/design.html#how-many-workers
* SERVER_WORKER_CLASS
* SERVER\_WORKER\_CLASS
デフォルトはgevent。Windowsの場合、syncまたはsoloに切り替えることができます。
* GUNICORN_TIMEOUT
リクエスト処理のタイムアウト時間。デフォルト200。360に設定することをお勧めします。これにより、長時間のSSE接続をサポートできます。
* CELERY_WORKER_CLASS
* CELERY\_WORKER\_CLASS
`SERVER_WORKER_CLASS`と同様に、デフォルトはgevent。Windowsの場合、syncまたはsoloに切り替えることができます。
* CELERY_WORKER_AMOUNT
* CELERY\_WORKER\_AMOUNT
Celery workerの数。デフォルトは1。必要に応じて設定します。
* HTTP_PROXY
* HTTP\_PROXY
HTTPプロキシのアドレス。国内からOpenAIやHuggingFaceにアクセスできない問題を解決するために使用されます。注意：プロキシがホストマシンにデプロイされている場合（例：`http://127.0.0.1:7890`）、このプロキシアドレスはローカルモデルに接続する場合と同様に、dockerコンテナ内のホストマシンアドレスを使用する必要があります（例：`http://192.168.1.100:7890`または`http://172.17.0.1:7890`）。
* HTTPS_PROXY
* HTTPS\_PROXY
HTTPSプロキシのアドレス。国内からOpenAIやHuggingFaceにアクセスできない問題を解決するために使用されます。HTTPプロキシと同様に設定します。
@ -112,29 +112,29 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
データベースにはPostgreSQLを使用します。public schemaを使用してください。
* DB_USERNAME：ユーザー名
* DB_PASSWORD：パスワード
* DB_HOST：データベースホスト
* DB_PORT：データベースポート番号。デフォルト5432
* DB_DATABASE：データベース名
* SQLALCHEMY_POOL_SIZE：データベース接続プールのサイズ。デフォルトは30接続。必要に応じて増やせます。
* SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE：データベース接続プールのリサイクル時間。デフォルト3600秒。
* SQLALCHEMY_ECHO：SQLを出力するかどうか。デフォルトはfalse。
* DB\_USERNAME：ユーザー名
* DB\_PASSWORD：パスワード
* DB\_HOST：データベースホスト
* DB\_PORT：データベースポート番号。デフォルト5432
* DB\_DATABASE：データベース名
* SQLALCHEMY\_POOL\_SIZE：データベース接続プールのサイズ。デフォルトは30接続。必要に応じて増やせます。
* SQLALCHEMY\_POOL\_RECYCLE：データベース接続プールのリサイクル時間。デフォルト3600秒。
* SQLALCHEMY\_ECHO：SQLを出力するかどうか。デフォルトはfalse。
#### Redis 設定
このRedis設定はキャッシュおよび対話時のpub/subに使用されます。
* REDIS_HOST：Redisホスト
* REDIS_PORT：Redisポート。デフォルト6379
* REDIS_DB：Redisデータベース。デフォルトは0。セッションRedisおよびCeleryブローカーとは異なるデータベースを使用してください。
* REDIS_USERNAME：Redisユーザー名。デフォルトは空
* REDIS_PASSWORD：Redisパスワード。デフォルトは空。パスワードを設定することを強くお勧めします。
* REDIS_USE_SSL：SSLプロトコルを使用して接続するかどうか。デフォルトはfalse
* REDIS\_HOST：Redisホスト
* REDIS\_PORT：Redisポート。デフォルト6379
* REDIS\_DB：Redisデータベース。デフォルトは0。セッションRedisおよびCeleryブローカーとは異なるデータベースを使用してください。
* REDIS\_USERNAME：Redisユーザー名。デフォルトは空
* REDIS\_PASSWORD：Redisパスワード。デフォルトは空。パスワードを設定することを強くお勧めします。
* REDIS\_USE\_SSL：SSLプロトコルを使用して接続するかどうか。デフォルトはfalse
#### Celery 設定
* CELERY_BROKER_URL
* CELERY\_BROKER\_URL
フォーマットは以下の通りです。
@ -143,7 +143,7 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
</strong></code></pre>
例：`redis://:difyai123456@redis:6379/1`
* BROKER_USE_SSL
* BROKER\_USE\_SSL
trueに設定した場合、SSLプロトコルを使用して接続します。デフォルトはfalse。
@ -151,10 +151,10 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
フロントエンドのクロスオリジンアクセスポリシーを設定するために使用します。
* CONSOLE_CORS_ALLOW_ORIGINS
* CONSOLE\_CORS\_ALLOW\_ORIGINS
コンソールのCORSクロスオリジンポリシー。デフォルトは`*`、すべてのドメインがアクセス可能です。
* WEB_API_CORS_ALLOW_ORIGINS
* WEB\_API\_CORS\_ALLOW\_ORIGINS
WebアプリのCORSクロスオリジンポリシー。デフォルトは`*`、すべてのドメインがアクセス可能です。
@ -164,35 +164,35 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
データセットのアップロードファイル、チーム/テナントの暗号化キーなどのファイルを保存するために使用します。
* STORAGE_TYPE
* STORAGE\_TYPE
ストレージ施設のタイプ
* local（デフォルト）
ローカルファイルストレージ。この場合、以下の`STORAGE_LOCAL_PATH`設定を設定する必要があります。
ローカルファイルストレージ。この場合、以下の`STORAGE\_LOCAL\_PATH`設定を設定する必要があります。
* s3
S3オブジェクトストレージ。この場合、以下のS3_プレフィックスの設定を設定する必要があります。
S3オブジェクトストレージ。この場合、以下のS3\_プレフィックスの設定を設定する必要があります。
* azure-blob
Azure Blobストレージ。この場合、以下のAZURE_BLOB_プレフィックスの設定を設定する必要があります。
* STORAGE_LOCAL_PATH
Azure Blobストレージ。この場合、以下のAZURE\_BLOB\_プレフィックスの設定を設定する必要があります。
* STORAGE\_LOCAL\_PATH
デフォルトはstorage、すなわち現在のディレクトリのstorageディレクトリに保存します。dockerまたはdocker-composeでデプロイする場合、2つのコンテナにある`/app/api/storage`ディレクトリを同じローカルディレクトリにマウントする必要があります。そうしないと、ファイルが見つからないエラーが発生する可能性があります。
* S3_ENDPOINT：S3エンドポイントアドレス
* S3_BUCKET_NAME：S3バケット名
* S3_ACCESS_KEY：S3アクセスキー
* S3_SECRET_KEY：S3シークレットキー
* S3_REGION：S3リージョン情報（例：us-east-1）
* AZURE_BLOB_ACCOUNT_NAME: アカウント名（例：'difyai'）
* AZURE_BLOB_ACCOUNT_KEY: アカウントキー（例：'difyai'）
* AZURE_BLOB_CONTAINER_NAME: コンテナ名（例：'difyai-container'）
* AZURE_BLOB_ACCOUNT_URL: 'https://\\<your_account_name>.blob.core.windows.net'
* S3\_ENDPOINT：S3エンドポイントアドレス
* S3\_BUCKET\_NAME：S3バケット名
* S3\_ACCESS\_KEY：S3アクセスキー
* S3\_SECRET\_KEY：S3シークレットキー
* S3\_REGION：S3リージョン情報（例：us-east-1）
* AZURE\_BLOB\_ACCOUNT_NAME: アカウント名（例：'difyai'）
* AZURE\_BLOB\_ACCOUNT_KEY: アカウントキー（例：'difyai'）
* AZURE\_BLOB\_CONTAINER_NAME: コンテナ名（例：'difyai-container'）
* AZURE\_BLOB\_ACCOUNT\_URL: 'https://\<your_account_name>.blob.core.windows.net'
#### ベクトルデータベース設定
* VECTOR_STORE
* VECTOR\_STORE
**使用可能な列挙型は以下を含みます：**
@ -202,71 +202,71 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
* `zilliz`（`milvus`と同じ）
* `pinecone`（現在未公開）
* `tidb_vector`
* WEAVIATE_ENDPOINT
* WEAVIATE\_ENDPOINT
Weaviateエンドポイントアドレス（例：`http://weaviate:8080`）。
* WEAVIATE_API_KEY
* WEAVIATE\_API\_KEY
Weaviateに接続するために使用するapi-keyの資格情報。
* WEAVIATE_BATCH_SIZE
* WEAVIATE\_BATCH\_SIZE
Weaviateでオブジェクトのバッチ作成数。デフォルトは100。詳細はこちらのドキュメントを参照してください：https://weaviate.io/developers/weaviate/manage-data/import#how-to-set-batch-parameters
* WEAVIATE_GRPC_ENABLED
* WEAVIATE\_GRPC\_ENABLED
Weaviateとの通信にgRPC方式を使用するかどうか。オンにすると性能が大幅に向上しますが、ローカルでは使用できない可能性があります。デフォルトはtrueです。
* QDRANT_URL
* QDRANT\_URL
Qdrantエンドポイントアドレス（例：`https://your-qdrant-cluster-url.qdrant.tech/`）。
* QDRANT_API_KEY
* QDRANT\_API\_KEY
Qdrantに接続するために使用するapi-keyの資格情報。
* PINECONE_API_KEY
* PINECONE\_API\_KEY
Pineconeに接続するために使用するapi-keyの資格情報。
* PINECONE_ENVIRONMENT
* PINECONE\_ENVIRONMENT
Pineconeの環境（例：`us-east4-gcp`）。
* MILVUS_HOST
* MILVUS\_HOST
Milvusホストの設定。
* MILVUS_PORT
* MILVUS\_PORT
Milvusポートの設定。
* MILVUS_USER
* MILVUS\_USER
Milvusユーザーの設定。デフォルトは空。
* MILVUS_PASSWORD
* MILVUS\_PASSWORD
Milvusパスワードの設定。デフォルトは空。
* MILVUS_SECURE
* MILVUS\_SECURE
MilvusがSSL接続を使用するかどうか。デフォルトはfalse。
* TIDB_VECTOR_HOST
* TIDB\_VECTOR\_HOST
TiDB Vectorホスト設定（例：`xxx.eu-central-1.xxx.tidbcloud.com`）
* TIDB_VECTOR_PORT
* TIDB\_VECTOR\_PORT
TiDB Vectorポート番号設定（例：`4000`）
* TIDB_VECTOR_USER
* TIDB\_VECTOR\_USER
TiDB Vectorユーザー設定（例：`xxxxxx.root`）
* TIDB_VECTOR_PASSWORD
* TIDB\_VECTOR\_PASSWORD
TiDB Vectorパスワード設定
* TIDB_VECTOR_DATABASE
* TIDB\_VECTOR\_DATABASE
TiDB Vectorデータベース設定（例：`dify`）
#### ナレッジベース設定
* UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT
* UPLOAD\_FILE\_SIZE\_LIMIT
アップロードファイルのサイズ制限。デフォルトは15M。
* UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT
* UPLOAD\_FILE\_BATCH\_LIMIT
一度にアップロードできるファイル数の上限。デフォルトは5個。
* ETL_TYPE
* ETL\_TYPE
**使用可能な列挙型は以下を含みます：**
@ -276,18 +276,18 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
* Unstructured
Unstructured.ioのファイル抽出ソリューション
* UNSTRUCTURED_API_URL
* UNSTRUCTURED\_API\_URL
ETL_TYPEがUnstructuredの場合、Unstructured APIパスの設定が必要です。
ETL\_TYPEがUnstructuredの場合、Unstructured APIパスの設定が必要です。
例：`http://unstructured:8000/general/v0/general`
#### マルチモーダルモデル設定
* MULTIMODAL_SEND_IMAGE_FORMAT
* MULTIMODAL\_SEND\_IMAGE\_FORMAT
マルチモーダルモデルの入力時に画像を送信する形式。デフォルトは`base64`、オプションで`url`。`url`モードでは呼び出しの遅延が`base64`モードよりも少なく、一般的には互換性が高い`base64`モードをお勧めします。`url`に設定する場合、`FILES_URL`を外部からアクセス可能なアドレスに設定する必要があります。これにより、マルチモーダルモデルが画像にアクセスできるようになります。
* UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT
マルチモーダルモデルの入力時に画像を送信する形式。デフォルトは`base64`、オプションで`url`。`url`モードでは呼び出しの遅延が`base64`モードよりも少なく、一般的には互換性が高い`base64`モードをお勧めします。`url`に設定する場合、`FILES\_URL`を外部からアクセス可能なアドレスに設定する必要があります。これにより、マルチモーダルモデルが画像にアクセスできるようになります。
* UPLOAD\_IMAGE\_FILE\_SIZE\_LIMIT
アップロード画像ファイルのサイズ制限。デフォルトは10M。
@ -295,13 +295,13 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
アプリケーションの監視およびエラーログトラッキングに使用されます。
* SENTRY_DSN
* SENTRY\_DSN
Sentry DSNアドレス。デフォルトは空。空の場合、すべての監視情報はSentryに報告されません。
* SENTRY_TRACES_SAMPLE_RATE
* SENTRY\_TRACES\_SAMPLE\_RATE
Sentryイベントの報告割合。例えば、0.01に設定すると1%となります。
* SENTRY_PROFILES_SAMPLE_RATE
* SENTRY\_PROFILES\_SAMPLE\_RATE
Sentryプロファイルの報告割合。例えば、0.01に設定すると1%となります。
@ -309,36 +309,36 @@ dockerイメージまたはdocker-composeによる起動時にのみ有効です
Notion統合設定。変数はNotion integrationを申請することで取得できます：[https://www.notion.so/my-integrations](https://www.notion.so/my-integrations)
* NOTION_CLIENT_ID
* NOTION_CLIENT_SECRET
* NOTION\_CLIENT\_ID
* NOTION\_CLIENT\_SECRET
#### メール関連設定
* MAIL_TYPE
* MAIL\_TYPE
* resend
* MAIL_DEFAULT_SEND_FROM\\
* MAIL\_DEFAULT\_SEND\_FROM\\
送信者のメール名（例：no-reply [no-reply@dify.ai](mailto:no-reply@dify.ai)）、必須ではありません。
* RESEND_API_KEY\\
* RESEND\_API\_KEY\\
ResendメールプロバイダーのAPIキー。APIキーから取得できます。
* smtp
* SMTP_SERVER\\
* SMTP\_SERVER\\
SMTPサーバーアドレス
* SMTP_PORT\\
* SMTP\_PORT\\
SMTPサーバ ，用于验证接口身份。
* SESSION_タイプ： セッションコンポーネントのタイプ
* SESSION\_タイプ： セッションコンポーネントのタイプ
* redis（デフォルト）
これを選択した場合、下記の SESSION_REDIS_ で始まる環境変数を設定する必要があります。
* sqlalchemy
これを選択した場合、現在のデータベース接続を使用し、sessions テーブルを使用してセッションレコードを読み書きします。
* SESSION_REDIS_HOST：Redis ホスト
* SESSION_REDIS_PORT：Redis ポート、デフォルトは 6379
* SESSION_REDIS_DB：Redis データベース、デフォルトは 0、Redis および Celery ブローカーとは異なるデータベースを使用してください。
* SESSION_REDIS_ユーザー名：Redis ユーザー名、デフォルトは空
* SESSION_REDIS_パスワード：Redis パスワード、デフォルトは空、パスワードの設定を強く推奨します。
* SESSION_REDIS_USE_SSL：SSL プロトコルを使用して接続するかどうか、デフォルトは false
* SESSION\_REDIS\_HOST：Redis ホスト
* SESSION\_REDIS\_PORT：Redis ポート、デフォルトは 6379
* SESSION\_REDIS\_DB：Redis データベース、デフォルトは 0、Redis および Celery ブローカーとは異なるデータベースを使用してください。
* SESSION\_REDIS\_ユーザー名：Redis ユーザー名、デフォルトは空
* SESSION\_REDIS\_パスワード：Redis パスワード、デフォルトは空、パスワードの設定を強く推奨します。
* SESSION\_REDIS\_USE\_SSL：SSL プロトコルを使用して接続するかどうか、デフォルトは false
#### クッキー戦略の設定
@ -346,14 +346,12 @@ Notion統合設定。変数はNotion integrationを申請することで取得
セッションクッキーのブラウザ戦略を設定するために使用されます。
* COOKIE_HTTPONLY
* COOKIE\_HTTPONLY
クッキーの HttpOnly 設定、デフォルトは true。
* COOKIE_SAMESITE
* COOKIE\_SAMESITE
クッキーの SameSite 設定、デフォルトは Lax。
* COOKIE_SECURE
* COOKIE\_SECURE
クッキーの Secure 設定、デフォルトは false。

8
jp/getting-started/install-self-hosted/local-source-code.md
View File

@ -1,11 +1,11 @@
# 本地源码启动
# ローカルソースコード起動
### 前置条件
### 前提条件
| 操作系统 | ソフトウェア | 説明 |
| -------------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| macOS 10.14以降 | Docker Desktop | Docker 仮想マシン（VM）を少なくとも2つの仮想CPU（vCPU）と8GBの初期メモリを使用するように設定してください。そうでないと、インストールが失敗する可能性があります。詳細は[MacにDocker Desktopをインストールする](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)を参照してください。 |
| Linux プラットフォーム | <p>Docker 19.03以降<br>Docker Compose 1.25.1以降</p> | 詳細は[Dockerをインストールする](https://docs.docker.com/engine/install/)および[Docker Composeをインストールする](https://docs.docker.com/compose/install/)を参照してください。 |
| macOS 10.14またはそれ以降 | Docker Desktop | Docker 仮想マシン（VM）を少なくとも2つの仮想CPU（vCPU）と8GBの初期メモリを使用するように設定してください。そうでないと、インストールが失敗する可能性があります。詳細は[MacにDocker Desktopをインストールする](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)を参照してください。 |
| Linux プラットフォーム | <p>Docker 19.03またはそれ以降<br>Docker Compose 1.25.1またはそれ以降</p>| 詳細は[Dockerをインストールする](https://docs.docker.com/engine/install/)および[Docker Composeをインストールする](https://docs.docker.com/compose/install/)を参照してください。 |
| WSL 2が有効なWindows | Docker Desktop | ソースコードや他のデータをLinuxコンテナにバインドする際、WindowsファイルシステムではなくLinuxファイルシステムに保存することをお勧めします。詳細は[WSL 2バックエンドを使用してWindowsにDocker Desktopをインストールする](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/#wsl-2-backend)を参照してください。 |
> OpenAI TTSを使用する場合、システムにFFmpegをインストールする必要があります。詳細は[リンク](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/learn-more/faq/install-faq#id-15.-wen-ben-zhuan-yu-yin-yu-dao-zhe-ge-cuo-wu-zen-me-ban)を参照してください。

6
jp/getting-started/install-self-hosted/start-the-frontend-docker-container.md
View File

@ -1,6 +1,6 @@
# 単独でフロントエンドのドッカーコンテナを起動する
バックエンドを単独で開発する際、ソースコードからバックエンドサービスを起動するだけで十分で、フロントエンドのコードをローカルでビルドして起動する必要はないかもしれません。そのため、ドッカーイメージをプルしてコンテナを起動する方法でフロントエンドサービスを起動することができます。以下は具体的な手順です：
バックエンドを単独で開発する際、ソースコードからバックエンドサービスを起動するだけで十分で、フロントエンドのコードをローカルで構築して起動する必要はないかもしれません。その代わり、ドッカーイメージをプルしてコンテナを起動する方法でフロントエンドサービスを起動することができます。以下は具体的な手順です：
#### DockerHubのイメージを直接使用する
@ -8,9 +8,9 @@
docker run -it -p 3000:3000 -e CONSOLE_URL=http://127.0.0.1:5001 -e APP_URL=http://127.0.0.1:5001 langgenius/dify-web:latest
```
#### ソースコードからドッカーイメージをビルドする
#### ソースコードからドッカーイメージを構築する
1. フロントエンドイメージをビルドする
1. フロントエンドイメージを構築する
```
cd web && docker build . -t dify-web