mirror of
https://github.com/MacRimi/ProxMenux.git
synced 2026-11-04 20:02:07 +00:00
docs(web): translate AI explanations of backup errors
This commit is contained in:
Manuel Escalante
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "KI-Assistent",
|
||||
"description": "Die optionale KI formuliert geeignete Benachrichtigungsvorlagen verständlich um: mit Detailstufen pro Kanal, dreizehn Oberflächensprachen, eigenen Prompts, öffentlicher Community-Bibliothek und zusätzlichem Kontext. Die Backup-Berichte <code>backup_complete</code> und <code>backup_fail</code> umgehen die KI vollständig.",
|
||||
"description": "Die optionale KI formuliert geeignete Benachrichtigungsvorlagen verständlich um: mit Detailstufen pro Kanal, dreizehn Oberflächensprachen, eigenen Prompts, öffentlicher Community-Bibliothek und zusätzlichem Kontext. Die Backup-Berichte backup_complete und backup_fail werden nie umgeschrieben; mit aktivierten KI-Vorschlägen fügt die KI nur eine Erklärung an, wenn ein Backup Fehler meldet.",
|
||||
"section": "ProxMenux-Monitor"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "Kommerzielle Anbieter rechnen nach <em>Token</em> ab. Ein Token entspricht grob vier englischen Zeichen oder drei Vierteln eines Wortes. Der englische Satz <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> hat ungefähr acht Token. Zehn Journalzeilen können je nach technischem Inhalt 200–400 Token umfassen.",
|
||||
"intro2": "Zwei Dinge werden bei jedem Anruf in Rechnung gestellt:",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Eingabe-Token</strong> umfassen Systemprompt und Benutzernachricht: Schweregrad, Titel, Vorlagentext und Kontext. Die Anzahl hängt vom tatsächlichen Prompt und Ereignis ab. Jeder umgeschriebene Kanal kann eigene Eingabe-Token verbrauchen; Backup-Abschluss- und Fehlerberichte umgehen die KI.",
|
||||
"<strong>Eingabe-Token</strong> umfassen Systemprompt und Benutzernachricht: Schweregrad, Titel, Vorlagentext und Kontext. Die Anzahl hängt vom tatsächlichen Prompt und Ereignis ab. Jeder umgeschriebene Kanal kann eigene Eingabe-Token verbrauchen; Backup-Abschluss- und Fehlerberichte verbrauchen nur Token, wenn die KI Backup-Fehler erklärt.",
|
||||
"<strong>Ausgabe-Token</strong> sind die Modellantwort. Monitor begrenzt sie mit <code>max_tokens</code>. Die Grenze ist ein <em>Höchstwert</em>, kein fester Verbrauch: Erzeugt das Modell 250 Token bei einem Limit von 1500, werden 250 berechnet."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Dies sind die tatsächlichen Obergrenzen, die der Dispatcher anwendet, direkt aus <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> in <code>notification_templates.py</code> entnommen:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "Ein Hinweis auf Vorlagen",
|
||||
"body1": "Die KI erhält formatierten Vorlagentext statt roher Ereignisdaten. Typen wie <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> und <code>health_degraded</code> haben Vorlagen in <code>notification_templates.py</code>. Die KI formuliert geeignete Texte um; <code>backup_complete</code> und <code>backup_fail</code> behalten deterministische Berichte und umgehen die KI.",
|
||||
"body1": "Die KI erhält formatierten Vorlagentext statt roher Ereignisdaten. Typen wie <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> und <code>health_degraded</code> haben Vorlagen in <code>notification_templates.py</code>. Die KI formuliert geeignete Texte um; <code>backup_complete</code> und <code>backup_fail</code> behalten deterministische Berichte; mit aktivierten KI-Vorschlägen fügt die KI nur eine Erklärung an, wenn das Backup Fehler meldet.",
|
||||
"body2": "Zwei praktische Implikationen: Die KI sieht nie einen Hostnamen oder VMID, den sie erfinden muss - diese Felder werden von der Vorlage vor dem Umschreiben platziert. Und wenn AI deaktiviert ist, wird der vorgefertigte Körper direkt versandt. Die <link>Notifications</link>-Seite dokumentiert die Versandpipeline vollständig und ist der richtige Querverweis für alles, was mit einem Ereignis passiert, bevor es diese Ebene erreicht."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Optionales AI-Rewrite",
|
||||
"body1": "Geeignete Ereignisse können vor dem Versand durch ein LLM umgeschrieben werden. backup_complete und backup_fail sind ausgenommen. KI ist standardmäßig aus und läuft im Versandthread. Bei Fehler oder Zeitüberschreitung wird der Vorlagentext verwendet.",
|
||||
"body1": "Geeignete Ereignisse können vor dem Versand durch ein LLM umgeschrieben werden. backup_complete und backup_fail werden nicht umgeschrieben; mit aktivierten KI-Vorschlägen fügt die KI nur eine Erklärung an, wenn ein Backup Fehler meldet. KI ist standardmäßig aus und läuft im Versandthread. Bei Fehler oder Zeitüberschreitung wird der Vorlagentext verwendet.",
|
||||
"body2": "Unterstützt OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter und lokales Ollama. Pro Kanal: Detailgrad (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), Sprache, Anweisungsmodus (<code>default</code> oder <code>custom</code>) und eigene Anweisung. Anleitung und Beispiele unter <link>KI-Assistent</link>.",
|
||||
"privacyTitle": "Datenschutzerklärung",
|
||||
"privacyBody": "KI-Anfragen können Titel, Schweregrad, Text, System-/Benutzeranweisungen und Kontext mit Hostnamen, IPs, Benutzernamen, Fehlern und Journalzeilen enthalten. Sie gehen an den gewählten Endpunkt. Ollama bleibt nur mit lokalem Server und lokalem Modell lokal; entfernte Server oder Cloudmodelle übertragen Daten nach außen. Bei lokalen Anforderungen KI deaktivieren oder kontrollierten lokalen Server und Modell nutzen."
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "Asistente de IA",
|
||||
"description": "La reescritura opcional con IA convierte las plantillas de notificación admitidas en mensajes claros, con detalle por canal, trece idiomas en la interfaz, prompts personalizados, una biblioteca comunitaria pública y contexto adicional. Los informes <code>backup_complete</code> y <code>backup_fail</code> omiten la IA por completo.",
|
||||
"description": "La reescritura opcional con IA convierte las plantillas de notificación admitidas en mensajes claros, con detalle por canal, trece idiomas en la interfaz, prompts personalizados, una biblioteca comunitaria pública y contexto adicional. Los informes backup_complete y backup_fail nunca se reescriben; con las sugerencias de IA activadas, la IA solo añade una explicación cuando un backup informa de errores.",
|
||||
"section": "Monitor de ProxMenux"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "Cada proveedor comercial cobra por <em>token</em>, así que merece la pena entender qué es un token antes de elegir un plan. Un token son aproximadamente cuatro caracteres de texto en inglés o unas tres cuartas partes de una palabra. La frase <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> son unos ocho tokens. Un extracto corto de journal de diez líneas puede ser 200-400 tokens según la densidad técnica.",
|
||||
"intro2": "Se facturan dos cosas en cada llamada:",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Tokens de entrada</strong>: incluyen las instrucciones del sistema y el mensaje de usuario: severidad, título, texto de la plantilla y contexto adicional. La cantidad depende del prompt y del evento. Cada canal reescrito puede consumir sus propios tokens de entrada; los informes de backup completado y fallido omiten la IA.",
|
||||
"<strong>Tokens de entrada</strong>: incluyen las instrucciones del sistema y el mensaje de usuario: severidad, título, texto de la plantilla y contexto adicional. La cantidad depende del prompt y del evento. Cada canal reescrito puede consumir sus propios tokens de entrada; los informes de backup completado y fallido solo consumen tokens cuando la IA explica errores del backup.",
|
||||
"<strong>Tokens de salida</strong> — lo que el modelo escribe de vuelta. El Monitor lo limita con <code>max_tokens</code> (mira la tabla de abajo). El límite es un <em>tope</em>, no un cargo: si el modelo produce 250 tokens con un tope de 1500, pagas 250."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Estos son los topes reales que aplica el dispatcher, tomados directamente de <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> en <code>notification_templates.py</code>:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "Una nota sobre templates",
|
||||
"body1": "La IA recibe una plantilla ya generada, no datos de evento sin procesar. Tipos como <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> y <code>health_degraded</code> tienen plantillas en <code>notification_templates.py</code>. La IA reescribe los textos admitidos; <code>backup_complete</code> y <code>backup_fail</code> conservan sus informes deterministas y omiten la IA.",
|
||||
"body1": "La IA recibe una plantilla ya generada, no datos de evento sin procesar. Tipos como <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> y <code>health_degraded</code> tienen plantillas en <code>notification_templates.py</code>. La IA reescribe los textos admitidos; <code>backup_complete</code> y <code>backup_fail</code> conservan sus informes deterministas; con las sugerencias de IA activadas, la IA solo añade una explicación cuando el backup informa de errores.",
|
||||
"body2": "Dos implicaciones prácticas: la IA nunca ve un hostname o VMID que tenga que inventar — esos campos los pone la template antes de la reescritura. Y si la IA está desactivada, el cuerpo templated es lo que se despacha directamente. La página de <link>Notifications</link> documenta la pipeline de despacho completa y es la referencia cruzada correcta para todo lo que le pasa a un evento antes de llegar a esta capa."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Reescritura con IA opcional",
|
||||
"body1": "Los eventos aptos pueden reescribirse con un LLM. Los resultados backup_complete y backup_fail lo omiten. La IA está desactivada por defecto y se ejecuta en el hilo de envío. Si falla o agota el tiempo, se usa la plantilla original.",
|
||||
"body1": "Los eventos aptos pueden reescribirse con un LLM. Los resultados backup_complete y backup_fail no se reescriben; con las sugerencias de IA activadas, la IA solo añade una explicación cuando un backup informa de errores. La IA está desactivada por defecto y se ejecuta en el hilo de envío. Si falla o agota el tiempo, se usa la plantilla original.",
|
||||
"body2": "Admite OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter y Ollama local, con detalle por canal (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), idioma, modo de instrucciones (<code>default</code> o <code>custom</code>) e instrucciones propias. Guía y ejemplos en <link>Asistente de IA</link>.",
|
||||
"privacyTitle": "Nota de privacidad",
|
||||
"privacyBody": "La petición de IA puede incluir título, severidad, texto, instrucciones del sistema o propias y contexto, con nombres de host, IP, usuarios, errores y registros. Se envía al destino elegido. Ollama solo procesa localmente con servidor y modelo locales; un servidor remoto o modelo en la nube envía datos fuera del host. Desactiva la reescritura o usa un servidor y modelo locales controlados si el contenido debe permanecer en la red."
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "Assistant IA",
|
||||
"description": "La reformulation IA facultative transforme les modèles de notification admissibles en messages clairs : niveaux de détail par canal, treize langues dans l’interface, instructions personnalisées, bibliothèque communautaire publique et contexte enrichi. Les rapports <code>backup_complete</code> et <code>backup_fail</code> ignorent entièrement l’IA.",
|
||||
"description": "La reformulation IA facultative transforme les modèles de notification admissibles en messages clairs : niveaux de détail par canal, treize langues dans l’interface, instructions personnalisées, bibliothèque communautaire publique et contexte enrichi. Les rapports backup_complete et backup_fail ne sont jamais reformulés ; avec les suggestions d’IA activées, l’IA ajoute seulement une explication lorsqu’une sauvegarde signale des erreurs.",
|
||||
"section": "Moniteur ProxMenux"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "Les fournisseurs commerciaux facturent les <em>tokens</em>. Un token représente environ quatre caractères anglais ou trois quarts de mot. La phrase anglaise <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> compte environ huit tokens. Dix lignes de journal peuvent représenter 200 à 400 tokens selon leur contenu technique.",
|
||||
"intro2": "Deux choses sont facturées à chaque appel :",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Tokens d’entrée</strong> : instructions système et message utilisateur, avec gravité, titre, texte du modèle et contexte enrichi. Leur nombre dépend des instructions et de l’événement. Chaque canal reformulé peut consommer ses propres tokens ; les rapports de sauvegarde terminée ou échouée ignorent l’IA.",
|
||||
"<strong>Tokens d’entrée</strong> : instructions système et message utilisateur, avec gravité, titre, texte du modèle et contexte enrichi. Leur nombre dépend des instructions et de l’événement. Chaque canal reformulé peut consommer ses propres tokens ; les rapports de sauvegarde terminée ou échouée ne consomment des tokens que lorsque l’IA explique des erreurs de sauvegarde.",
|
||||
"<strong>Tokens de sortie</strong> : la réponse du modèle. Monitor les limite avec <code>max_tokens</code>. Le plafond est une <em>limite</em>, pas une consommation fixe : pour 250 tokens produits avec un plafond de 1500, vous payez 250."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Ce sont les plafonds réels que le régulateur applique, pris directement à partir de <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> dans <code>notification_templates.py</code>:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "Note sur les modèles",
|
||||
"body1": "L’IA reçoit le texte d’un modèle, pas les données brutes de l’événement. <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> et <code>health_degraded</code> ont des modèles dans <code>notification_templates.py</code>. L’IA reformule les sorties admissibles ; <code>backup_complete</code> et <code>backup_fail</code> conservent leurs rapports déterministes sans IA.",
|
||||
"body1": "L’IA reçoit le texte d’un modèle, pas les données brutes de l’événement. <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> et <code>health_degraded</code> ont des modèles dans <code>notification_templates.py</code>. L’IA reformule les sorties admissibles ; <code>backup_complete</code> et <code>backup_fail</code> conservent leurs rapports déterministes ; avec les suggestions d’IA activées, l’IA ajoute seulement une explication lorsque la sauvegarde signale des erreurs.",
|
||||
"body2": "Deux implications pratiques: l'IA ne voit jamais un nom d'hôte ou VMID qu'il doit inventer — ces champs sont placés par le modèle avant la réécriture. Et si l'IA est désactivé, le corps modèle est ce qui est envoyé directement. La page <link>Notifications</link> documente le pipeline d'expédition en entier et est la bonne référence pour tout ce qui arrive à un événement avant qu'il atteigne ce calque."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Réécriture optionnelle de l'IA",
|
||||
"body1": "Les événements admissibles peuvent être réécrits par un LLM. backup_complete et backup_fail sont exclus. L’IA est désactivée par défaut et s’exécute dans le thread d’envoi. En cas d’erreur ou délai dépassé, le texte du modèle est utilisé.",
|
||||
"body1": "Les événements admissibles peuvent être réécrits par un LLM. backup_complete et backup_fail ne sont pas reformulés ; avec les suggestions d’IA activées, l’IA ajoute seulement une explication lorsqu’une sauvegarde signale des erreurs. L’IA est désactivée par défaut et s’exécute dans le thread d’envoi. En cas d’erreur ou délai dépassé, le texte du modèle est utilisé.",
|
||||
"body2": "OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter et Ollama local sont disponibles. Par canal : détail (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), langue, mode d’instructions (<code>default</code> ou <code>custom</code>) et instructions propres. Guide et exemples : <link>Assistant IA</link>.",
|
||||
"privacyTitle": "Note de confidentialité",
|
||||
"privacyBody": "La requête IA peut inclure titre, gravité, texte, instructions système/personnelles et contexte : noms d’hôte, IP, utilisateurs, erreurs et journaux. Elle part vers le serveur choisi. Ollama reste local seulement avec serveur et modèle locaux ; serveur distant ou modèle cloud transmettent les données hors de l’hôte. Désactivez l’IA ou utilisez serveur et modèle locaux contrôlés si le contenu doit rester dans le réseau."
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "Assistente AI",
|
||||
"description": "La riscrittura IA facoltativa trasforma le notifiche idonee in messaggi chiari, con dettaglio per canale, tredici lingue nell’interfaccia, prompt personalizzati, raccolta pubblica della comunità e contesto aggiuntivo. I rapporti <code>backup_complete</code> e <code>backup_fail</code> escludono completamente l’IA.",
|
||||
"description": "La riscrittura IA facoltativa trasforma le notifiche idonee in messaggi chiari, con dettaglio per canale, tredici lingue nell’interfaccia, prompt personalizzati, raccolta pubblica della comunità e contesto aggiuntivo. I rapporti backup_complete e backup_fail non vengono mai riscritti; con i suggerimenti IA attivi, l’IA aggiunge solo una spiegazione quando un backup segnala errori.",
|
||||
"section": "Monitor di ProxMenux"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "I provider commerciali fatturano i <em>token</em>. Un token equivale indicativamente a quattro caratteri inglesi o tre quarti di una parola. La frase inglese <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> contiene circa otto token. Dieci righe di log possono richiedere 200–400 token, secondo la densità tecnica.",
|
||||
"intro2": "Due cose sono fatturate su ogni chiamata:",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Token in ingresso</strong>: prompt di sistema e messaggio utente con gravità, titolo, testo del modello e contesto aggiuntivo. La quantità dipende da prompt ed evento. Ogni canale riscritto può consumare i propri token; i rapporti di backup completato o fallito escludono l’IA.",
|
||||
"<strong>Token in ingresso</strong>: prompt di sistema e messaggio utente con gravità, titolo, testo del modello e contesto aggiuntivo. La quantità dipende da prompt ed evento. Ogni canale riscritto può consumare i propri token; i rapporti di backup completato o fallito consumano token solo quando l’IA spiega errori del backup.",
|
||||
"<strong>Token in uscita</strong>: la risposta del modello. Monitor li limita con <code>max_tokens</code>. Il tetto è un <em>limite</em>, non un consumo fisso: se il modello produce 250 token con un limite di 1500, paghi per 250."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Questi sono i limiti effettivi applicati dal sistema di invio, definiti in <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> in <code>notification_templates.py</code>:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "Una nota sui modelli",
|
||||
"body1": "L’IA riceve il testo già prodotto da un modello, non dati grezzi. Tipi come <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> e <code>health_degraded</code> hanno modelli in <code>notification_templates.py</code>. L’IA riscrive i testi idonei; <code>backup_complete</code> e <code>backup_fail</code> mantengono rapporti deterministici senza IA.",
|
||||
"body1": "L’IA riceve il testo già prodotto da un modello, non dati grezzi. Tipi come <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> e <code>health_degraded</code> hanno modelli in <code>notification_templates.py</code>. L’IA riscrive i testi idonei; <code>backup_complete</code> e <code>backup_fail</code> mantengono rapporti deterministici; con i suggerimenti IA attivi, l’IA aggiunge solo una spiegazione quando il backup segnala errori.",
|
||||
"body2": "Due implicazioni pratiche: l'IA non vede mai un hostname o VMID che deve inventare — quei campi sono posti dal modello prima della riscrittura. E se l'IA è disabilitata, il corpo modello è quello che viene inviato direttamente. La pagina <link>Notifications</link> documenta la pipeline di spedizione in pieno ed è la giusta cross-referenza per tutto ciò che accade ad un evento prima che raggiunga questo livello."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Riscrittura IA facoltativa",
|
||||
"body1": "Gli eventi idonei possono essere riscritti da un LLM. I risultati backup (backup_complete e backup_fail) sono esclusi. IA è disattivata inizialmente e, se attiva, lavora nel thread di invio. Se la chiamata fallisce o scade, usa il testo originale del modello.",
|
||||
"body1": "Gli eventi idonei possono essere riscritti da un LLM. I risultati backup (backup_complete e backup_fail) non vengono riscritti; con i suggerimenti IA attivi, l’IA aggiunge solo una spiegazione quando un backup segnala errori. IA è disattivata inizialmente e, se attiva, lavora nel thread di invio. Se la chiamata fallisce o scade, usa il testo originale del modello.",
|
||||
"body2": "Sei fornitori: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter e Ollama. Ogni canale sceglie dettaglio (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), lingua, modalità del prompt (<code>default</code>/<code>custom</code>) e prompt personalizzato. Vedi <link>Assistente IA</link> per configurazione ed esempi.",
|
||||
"privacyTitle": "Nota sulla privacy",
|
||||
"privacyBody": "Le richieste IA possono includere titolo, gravità, testo, prompt e contesto: nomi host, IP, utenti, errori e righe del registro. Vanno all’endpoint scelto. Ollama resta locale solo con server e modello entrambi locali; server remoti o modelli cloud inviano dati fuori dall’host. Per mantenerli nella rete, disattiva la riscrittura o usa endpoint e modello locali controllati."
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "Assistente de IA",
|
||||
"description": "A reformulação opcional por IA transforma as notificações elegíveis em mensagens claras, com detalhe por canal, treze idiomas na interface, prompts personalizados, biblioteca comunitária pública e contexto adicional. Os relatórios <code>backup_complete</code> e <code>backup_fail</code> não passam pela IA.",
|
||||
"description": "A reformulação opcional por IA transforma as notificações elegíveis em mensagens claras, com detalhe por canal, treze idiomas na interface, prompts personalizados, biblioteca comunitária pública e contexto adicional. Os relatórios backup_complete e backup_fail nunca são reformulados; com as sugestões de IA ativadas, a IA apenas acrescenta uma explicação quando uma cópia reporta erros.",
|
||||
"section": "Monitor do ProxMenux"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "Os fornecedores comerciais cobram por <em>token</em>. Um token corresponde aproximadamente a quatro caracteres ingleses ou três quartos de uma palavra. A frase inglesa <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> tem cerca de oito tokens. Dez linhas de log podem ocupar 200–400 tokens, conforme o conteúdo técnico.",
|
||||
"intro2": "Duas coisas são cobradas em cada chamada:",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Tokens de entrada</strong>: prompt de sistema e mensagem do utilizador, com gravidade, título, texto do modelo e contexto adicional. A quantidade depende do prompt e do evento. Cada canal reformulado pode consumir os seus tokens; os relatórios de cópia concluída ou falhada não passam pela IA.",
|
||||
"<strong>Tokens de entrada</strong>: prompt de sistema e mensagem do utilizador, com gravidade, título, texto do modelo e contexto adicional. A quantidade depende do prompt e do evento. Cada canal reformulado pode consumir os seus tokens; os relatórios de cópia concluída ou falhada só consomem tokens quando a IA explica erros da cópia.",
|
||||
"<strong>Tokens de saída</strong>: a resposta do modelo. O Monitor limita-os com <code>max_tokens</code>. O valor é um <em>limite</em>, não um consumo fixo: se o modelo produzir 250 tokens com limite de 1500, paga por 250."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Estes são os limites aplicados pelo módulo de envio, definidos em <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> em <code>notification_templates.py</code>:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "Uma nota sobre modelos",
|
||||
"body1": "A IA recebe o texto já produzido pelo modelo, não dados brutos. Tipos como <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> e <code>health_degraded</code> têm modelos em <code>notification_templates.py</code>. A IA reformula os textos elegíveis; <code>backup_complete</code> e <code>backup_fail</code> mantêm relatórios determinísticos sem IA.",
|
||||
"body1": "A IA recebe o texto já produzido pelo modelo, não dados brutos. Tipos como <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> e <code>health_degraded</code> têm modelos em <code>notification_templates.py</code>. A IA reformula os textos elegíveis; <code>backup_complete</code> e <code>backup_fail</code> mantêm relatórios determinísticos; com as sugestões de IA ativadas, a IA apenas acrescenta uma explicação quando a cópia reporta erros.",
|
||||
"body2": "Os nomes de máquina e VMID já são preenchidos pelo modelo antes da reformulação. Com IA desativada, o texto do modelo é enviado diretamente. A página <link>Notificações</link> documenta todo o processo de envio e o que acontece antes desta etapa."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Reescrita IA opcional",
|
||||
"body1": "Eventos elegíveis podem ser reescritos por um LLM. Resultados de cópias (backup_complete e backup_fail) ficam excluídos. IA está desativada por predefinição e, quando ativa, trabalha no thread de envio. Se a chamada falhar ou expirar, usa o texto original do modelo.",
|
||||
"body1": "Eventos elegíveis podem ser reescritos por um LLM. Resultados de cópias (backup_complete e backup_fail) não são reformulados; com as sugestões de IA ativadas, a IA apenas acrescenta uma explicação quando uma cópia reporta erros. IA está desativada por predefinição e, quando ativa, trabalha no thread de envio. Se a chamada falhar ou expirar, usa o texto original do modelo.",
|
||||
"body2": "Seis fornecedores: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter e Ollama. Cada canal escolhe detalhe (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), idioma, modo do prompt (<code>default</code>/<code>custom</code>) e prompt personalizado. Veja <link>Assistente IA</link> para configuração e exemplos.",
|
||||
"privacyTitle": "Nota de privacidade",
|
||||
"privacyBody": "Os pedidos IA podem incluir título, gravidade, texto, prompt e contexto: nomes de anfitrião, IP, utilizadores, erros e linhas do registo. Seguem para o endpoint escolhido. Ollama só permanece local com servidor e modelo ambos locais; servidores remotos ou modelos cloud enviam dados para fora do anfitrião. Para os manter na rede, desative a reescrita ou use endpoint e modelo locais controlados."
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "AI asistent",
|
||||
"description": "Voliteľný prepis AI mení vhodné šablóny oznámení na zrozumiteľné správy s detailmi podľa kanála, trinástimi jazykmi rozhrania, vlastnými promptmi, verejnou komunitnou knižnicou a doplneným kontextom. Správy <code>backup_complete</code> a <code>backup_fail</code> AI úplne obchádzajú.",
|
||||
"description": "Voliteľný prepis AI mení vhodné šablóny oznámení na zrozumiteľné správy s detailmi podľa kanála, trinástimi jazykmi rozhrania, vlastnými promptmi, verejnou komunitnou knižnicou a doplneným kontextom. Správy backup_complete a backup_fail sa nikdy neprepisujú; so zapnutými AI návrhmi AI len pridá vysvetlenie, keď záloha hlási chyby.",
|
||||
"section": "ProxMenux Monitor"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "Komerční poskytovatelia účtujú za <em>token</em>. Token zodpovedá približne štyrom znakom anglického textu alebo trom štvrtinám slova. Anglická veta <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> má približne osem tokenov. Desať riadkov denníka môže podľa technického obsahu zabrať 200–400 tokenov.",
|
||||
"intro2": "Pri každom hovore sú fakturované dve veci:",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Vstupné tokeny</strong> zahŕňajú systémový prompt a používateľskú správu: závažnosť, názov, text šablóny a doplnený kontext. Počet závisí od skutočného promptu a udalosti. Každý prepisovaný kanál môže spotrebovať vlastné vstupné tokeny; správy o dokončení alebo zlyhaní zálohy AI obchádzajú.",
|
||||
"<strong>Vstupné tokeny</strong> zahŕňajú systémový prompt a používateľskú správu: závažnosť, názov, text šablóny a doplnený kontext. Počet závisí od skutočného promptu a udalosti. Každý prepisovaný kanál môže spotrebovať vlastné vstupné tokeny; správy o dokončení alebo zlyhaní zálohy spotrebujú tokeny len vtedy, keď AI vysvetľuje chyby zálohy.",
|
||||
"<strong>Výstupné tokeny</strong> – čo model odpíše. Monitor to uzatvára pomocou <code>max_tokens</code> (pozri tabuľku nižšie). Limit je <em>limit</em>, nie poplatok: ak model vyrába 250 tokeny s limitom 1500, zaplatíte za 250."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Toto sú skutočné limity, ktoré používa dispečer, prevzaté priamo z <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> v <code>notification_templates.py</code>:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "Poznámka k šablónam",
|
||||
"body1": "AI dostáva text vytvorený zo šablóny, nie surové údaje udalosti. Typy ako <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> a <code>health_degraded</code> majú šablóny v <code>notification_templates.py</code>. AI prepisuje vhodné výstupy; <code>backup_complete</code> a <code>backup_fail</code> si ponechávajú deterministické správy bez AI.",
|
||||
"body1": "AI dostáva text vytvorený zo šablóny, nie surové údaje udalosti. Typy ako <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> a <code>health_degraded</code> majú šablóny v <code>notification_templates.py</code>. AI prepisuje vhodné výstupy; <code>backup_complete</code> a <code>backup_fail</code> si ponechávajú deterministické správy; so zapnutými AI návrhmi AI len pridá vysvetlenie, keď záloha hlási chyby.",
|
||||
"body2": "Názvy hostiteľov a VMID vloží šablóna ešte pred prepisom; AI ich nemusí vymýšľať. Pri vypnutej AI sa odošle priamo text šablóny. Stránka <link>Oznámenia</link> opisuje celý postup odosielania a kroky pred touto vrstvou."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Nepovinné prepísanie AI",
|
||||
"body1": "Vhodné udalosti môže prepísať LLM. backup_complete a backup_fail sa neprepisujú. AI je predvolene vypnutá a beží v odosielacom vlákne. Pri chybe alebo časovom limite sa použije pôvodný text.",
|
||||
"body1": "Vhodné udalosti môže prepísať LLM. backup_complete a backup_fail sa neprepisujú; so zapnutými AI návrhmi AI len pridá vysvetlenie, keď záloha hlási chyby. AI je predvolene vypnutá a beží v odosielacom vlákne. Pri chybe alebo časovom limite sa použije pôvodný text.",
|
||||
"body2": "Podporuje OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter a miestne Ollama. Pre kanál: podrobnosť (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), jazyk, režim pokynov (<code>default</code> alebo <code>custom</code>) a vlastné pokyny. Návod a príklady sú v <link>Asistent AI</link>.",
|
||||
"privacyTitle": "Poznámka o ochrane osobných údajov",
|
||||
"privacyBody": "Požiadavka AI môže obsahovať názov, závažnosť, text, systémové/vlastné pokyny a kontext s názvami hostiteľov, IP, používateľmi, chybami a denníkmi. Posiela sa zvolenému serveru. Ollama zostáva miestne len s miestnym serverom aj modelom; vzdialený server alebo cloudový model odosiela údaje mimo hostiteľa. Ak musia zostať v sieti, vypnite AI alebo použite riadený miestny server a model."
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@
|
||||
},
|
||||
"header": {
|
||||
"title": "AI-assistent",
|
||||
"description": "Valfri AI-omskrivning gör lämpliga aviseringsmallar till tydliga meddelanden med detaljnivå per kanal, tretton språk i gränssnittet, egna promptar, ett offentligt communitybibliotek och berikad kontext. Rapporterna <code>backup_complete</code> och <code>backup_fail</code> går helt förbi AI.",
|
||||
"description": "Valfri AI-omskrivning gör lämpliga aviseringsmallar till tydliga meddelanden med detaljnivå per kanal, tretton språk i gränssnittet, egna promptar, ett offentligt communitybibliotek och berikad kontext. Rapporterna backup_complete och backup_fail skrivs aldrig om; med AI-förslag påslaget lägger AI bara till en förklaring när en säkerhetskopiering rapporterar fel.",
|
||||
"section": "ProxMenux-övervakning"
|
||||
},
|
||||
"intro": {
|
||||
@@ -83,7 +83,7 @@
|
||||
"intro1": "Kommersiella leverantörer tar betalt per <em>token</em>. En token motsvarar ungefär fyra engelska tecken eller tre fjärdedelar av ett ord. Den engelska frasen <em>\"Backup completed on storage local-bak\"</em> är omkring åtta token. Tio loggrader kan vara 200–400 token beroende på det tekniska innehållet.",
|
||||
"intro2": "Två saker faktureras på varje samtal:",
|
||||
"items": [
|
||||
"<strong>Indatatoken</strong> omfattar systemprompt och användarmeddelande med allvarlighetsgrad, rubrik, malltext och berikad kontext. Antalet beror på prompt och händelse. Varje omskriven kanal kan förbruka egna indatatoken; rapporter om slutförd eller misslyckad säkerhetskopiering går förbi AI.",
|
||||
"<strong>Indatatoken</strong> omfattar systemprompt och användarmeddelande med allvarlighetsgrad, rubrik, malltext och berikad kontext. Antalet beror på prompt och händelse. Varje omskriven kanal kan förbruka egna indatatoken; rapporter om slutförd eller misslyckad säkerhetskopiering förbrukar bara token när AI förklarar fel i säkerhetskopieringen.",
|
||||
"<strong>Utdatatoken</strong> är modellens svar. Monitor begränsar dem med <code>max_tokens</code>. Taket är en <em>gräns</em>, inte fast förbrukning: ger modellen 250 token med gränsen 1500 betalar du för 250."
|
||||
],
|
||||
"capsIntro": "Dessa är de gränser som sändningsmodulen använder, direkt från <code>AI_DETAIL_TOKENS</code> i <code>notification_templates.py</code>:",
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"heading": "En anteckning på mallar",
|
||||
"body1": "AI får färdig malltext, inte rå händelsedata. Typer som <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> och <code>health_degraded</code> har mallar i <code>notification_templates.py</code>. AI skriver om lämpliga mallutdata; <code>backup_complete</code> och <code>backup_fail</code> behåller deterministiska rapporter utan AI.",
|
||||
"body1": "AI får färdig malltext, inte rå händelsedata. Typer som <code>vm_start</code>, <code>auth_fail</code> och <code>health_degraded</code> har mallar i <code>notification_templates.py</code>. AI skriver om lämpliga mallutdata; <code>backup_complete</code> och <code>backup_fail</code> behåller deterministiska rapporter; med AI-förslag påslaget lägger AI bara till en förklaring när säkerhetskopieringen rapporterar fel.",
|
||||
"body2": "Två praktiska konsekvenser: AI ser aldrig ett värdnamn eller VMID det måste uppfinna - dessa fält placeras av mallen innan omskrivningen. Och om AI är inaktiverad är den mallade kroppen det som skickas direkt. <link>Notifications</link>-sidan dokumenterar sändningspipeline i sin helhet och är rätt korsreferens för allt som händer en händelse innan det når detta lager."
|
||||
},
|
||||
"privacy": {
|
||||
|
||||
@@ -314,7 +314,7 @@
|
||||
},
|
||||
"aiRewrite": {
|
||||
"heading": "Valfri AI-omskrivning",
|
||||
"body1": "Lämpliga händelser kan skrivas om av en språkmodell före leverans. Säkerhetskopieringsresultaten backup_complete och backup_fail undantas. AI är avstängt som standard och körs i sändningstråden när det aktiveras. Vid fel eller tidsgräns används malltexten.",
|
||||
"body1": "Lämpliga händelser kan skrivas om av en språkmodell före leverans. Säkerhetskopieringsresultaten backup_complete och backup_fail skrivs inte om; med AI-förslag påslaget lägger AI bara till en förklaring när en säkerhetskopiering rapporterar fel. AI är avstängt som standard och körs i sändningstråden när det aktiveras. Vid fel eller tidsgräns används malltexten.",
|
||||
"body2": "Sex leverantörer stöds: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, OpenRouter och lokal Ollama. Per kanal väljs detaljnivå (<code>brief</code>, <code>standard</code>, <code>detailed</code>), språk, instruktionsläge (<code>default</code> eller <code>custom</code>) och egna instruktioner. Sidan <link>AI-assistent</link> visar konfiguration, bilder och exempel.",
|
||||
"privacyTitle": "Integritetsinformation",
|
||||
"privacyBody": "AI-anrop kan innehålla titel, allvarlighetsgrad, meddelandetext, systeminstruktioner, egna instruktioner och insamlad kontext med värdnamn, IP-adresser, användarnamn, fel och journalrader. De skickas till vald server. Ollama är lokalt endast med både lokal server och lokal modell; en fjärrserver eller molnmodell skickar data utanför värden. Stäng av omskrivning eller använd en kontrollerad lokal server och modell om innehållet måste stanna i nätverket."
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user