{
	"unknownError": "未知错误",
	"authenticationFailed": "创建嵌入失败：身份验证失败。请检查您的 API 密钥。",
	"failedWithStatus": "尝试 {{attempts}} 次后创建嵌入失败：HTTP {{statusCode}} - {{errorMessage}}",
	"failedWithError": "尝试 {{attempts}} 次后创建嵌入失败：{{errorMessage}}",
	"failedMaxAttempts": "尝试 {{attempts}} 次后创建嵌入失败",
	"textExceedsTokenLimit": "索引 {{index}} 处的文本超过最大令牌限制 ({{itemTokens}} > {{maxTokens}})。正在跳过。",
	"rateLimitRetry": "已达到速率限制，将在 {{delayMs}} 毫秒后重试（尝试次数 {{attempt}}/{{maxRetries}}）",
	"bedrock": {
		"invalidResponseFormat": "Amazon Bedrock 返回无效的响应格式",
		"invalidCredentials": "AWS 凭证无效。请检查您的 AWS 配置。",
		"accessDenied": "访问 Amazon Bedrock 服务被拒绝。请检查您的 IAM 权限。",
		"modelNotFound": "在 Amazon Bedrock 中找不到模型 {{model}}"
	},
	"ollama": {
		"couldNotReadErrorBody": "无法读取错误内容",
		"requestFailed": "Ollama API 请求失败，状态码 {{status}} {{statusText}}：{{errorBody}}",
		"invalidResponseStructure": "Ollama API 响应结构无效：未找到 \"embeddings\" 数组或不是数组。",
		"embeddingFailed": "Ollama 嵌入失败：{{message}}",
		"serviceNotRunning": "Ollama 服务未在 {{baseUrl}} 运行",
		"serviceUnavailable": "Ollama 服务不可用（状态：{{status}}）",
		"modelNotFound": "未找到 Ollama 模型：{{modelId}}",
		"modelNotEmbeddingCapable": "Ollama 模型不具备嵌入能力：{{modelId}}",
		"hostNotFound": "未找到 Ollama 主机：{{baseUrl}}"
	},
	"scanner": {
		"unknownErrorProcessingFile": "处理文件 {{filePath}} 时出现未知错误",
		"unknownErrorDeletingPoints": "删除 {{filePath}} 的数据点时出现未知错误",
		"failedToProcessBatchWithError": "尝试 {{maxRetries}} 次后批次处理失败：{{errorMessage}}"
	},
	"vectorStore": {
		"qdrantConnectionFailed": "连接 Qdrant 向量数据库失败。请确保 Qdrant 正在运行并可在 {{qdrantUrl}} 访问。错误：{{errorMessage}}",
		"vectorDimensionMismatch": "无法更新新模型的向量索引。请尝试清除索引并重新开始。详细信息：{{errorMessage}}"
	},
	"validation": {
		"authenticationFailed": "身份验证失败。请在设置中检查您的 API 密钥。",
		"connectionFailed": "连接嵌入器服务失败。请检查您的连接设置并确保服务正在运行。",
		"modelNotAvailable": "指定的模型不可用。请检查您的模型配置。",
		"configurationError": "嵌入器配置无效。请查看您的设置。",
		"serviceUnavailable": "嵌入器服务不可用。请确保它正在运行且可访问。",
		"invalidEndpoint": "API 端点无效。请检查您的 URL 配置。",
		"invalidEmbedderConfig": "嵌入器配置无效。请检查您的设置。",
		"invalidApiKey": "API 密钥无效。请检查您的 API 密钥配置。",
		"invalidBaseUrl": "基础 URL 无效。请检查您的 URL 配置。",
		"invalidModel": "模型无效。请检查您的模型配置。",
		"invalidResponse": "嵌入服务响应无效。请检查您的配置。",
		"apiKeyRequired": "此嵌入器需要 API 密钥",
		"baseUrlRequired": "此嵌入器需要基础 URL"
	},
	"serviceFactory": {
		"openAiConfigMissing": "创建嵌入器缺少 OpenAI 配置",
		"ollamaConfigMissing": "创建嵌入器缺少 Ollama 配置",
		"openAiCompatibleConfigMissing": "创建嵌入器缺少 OpenAI 兼容配置",
		"geminiConfigMissing": "创建嵌入器缺少 Gemini 配置",
		"mistralConfigMissing": "创建嵌入器时缺少 Mistral 配置",
		"openRouterConfigMissing": "创建嵌入器时缺少 OpenRouter 配置",
		"vercelAiGatewayConfigMissing": "创建嵌入器时缺少 Vercel AI Gateway 配置",
		"bedrockConfigMissing": "创建嵌入器时缺少 Amazon Bedrock 配置",
		"invalidEmbedderType": "配置的嵌入器类型无效：{{embedderProvider}}",
		"vectorDimensionNotDeterminedOpenAiCompatible": "无法确定提供商 '{{provider}}' 的模型 '{{modelId}}' 的向量维度。请确保在 OpenAI 兼容提供商设置中正确设置了「嵌入维度」。",
		"vectorDimensionNotDetermined": "无法确定提供商 '{{provider}}' 的模型 '{{modelId}}' 的向量维度。请检查模型配置文件或配置。",
		"qdrantUrlMissing": "创建向量存储缺少 Qdrant URL",
		"codeIndexingNotConfigured": "无法创建服务：代码索引未正确配置"
	},
	"orchestrator": {
		"indexingFailedNoBlocks": "索引失败：没有代码块被成功索引。这通常表示 Embedder 配置问题。",
		"indexingFailedCritical": "索引失败：尽管找到了要处理的文件，但没有代码块被成功索引。这表示 Embedder 出现严重故障。",
		"fileWatcherStarted": "文件监控已启动。",
		"fileWatcherStopped": "文件监控已停止。",
		"failedDuringInitialScan": "初始扫描失败：{{errorMessage}}",
		"unknownError": "未知错误",
		"indexingRequiresWorkspace": "索引需要打开的工作区文件夹",
		"indexingStopped": "用户已停止索引。",
		"indexingStoppedPartial": "索引已停止。部分索引数据已保留。"
	}
}
