🌐 Initial translations for PR #654 (#655)

Auto-generated translations for documentation changes in PR #654.

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Original-PR: #654
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2026-01-04 12:46:58 +08:00
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commit 6ecbc4153f
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@@ -1,11 +1,10 @@
---
title: "ワークフロー"
title: "変数インスペクター"
icon: "arrow-progress"
---
<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/debug/variable-inspect)を参照してください。</Note>
変数インスペクターは、ワークフローを流れるすべてのデータを表示します。各ノードの実行後に入力と出力をキャプチャするため、何が起こっているかを確認し、異なるシナリオをテストできます。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/38f26d7339f64abfdfb6955b1c34f4ae.png)
@@ -24,7 +23,7 @@ icon: "arrow-progress"
ここで変数を編集しても、元々それらを作成したノードの「最後の実行」記録は変更されません。
</Info>
例えば、大規模言語モデルノードが`SELECT * FROM users`のようなSQLを生成した場合、インスペクターで`SELECT username FROM users`に編集し、データベースノードのみを再実行して異なる結果を確認できます。
例えば、LLMノードが`SELECT * FROM users`のようなSQLを生成した場合、インスペクターで`SELECT username FROM users`に編集し、データベースノードのみを再実行して異なる結果を確認できます。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/fb8c49fc0c8c63866f1a9379e8752d9e.png)
@@ -32,4 +31,4 @@ icon: "arrow-progress"
任意の変数の横にある復元アイコンをクリックして元の値に戻すか、「すべてリセット」をクリックしてキャッシュされたすべての変数を一度にクリアできます。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png)
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png)

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@@ -2,20 +2,22 @@
title: スケジュールトリガー
---
<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger)を参照してください。</Note>
## はじめに
<Info>
トリガーは workflow アプリケーションでのみ利用可能です。
トリガーはワークフローアプリケーションでのみ利用可能です。
</Info>
スケジュールトリガーを使用すると、指定した時刻または間隔で workflow を実行できます。これは、日次レポートの生成やスケジュールされた通知の送信など、繰り返し発生するタスクに最適です。
スケジュールトリガーを使用すると、指定した時刻または間隔でワークフローを実行できます。これは、日次レポートの生成やスケジュールされた通知の送信など、繰り返し発生するタスクに最適です。
## スケジュールトリガーの追加
workflow キャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **始める** > **スケジュールトリガー** を選択します。
ワークフローキャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **始める** > **スケジュールトリガー** を選択します。
<Tip>
1 つの workflow は、並行して実行される複数のスケジュールトリガーで開始できます。並行分岐に同一の連続したノードが含まれている場合、共通セクションの前に[変数集約](/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator)ノードを追加して分岐をマージできます。これにより、各分岐で同じノードを個別に重複して追加することを回避できます。
1 つのワークフローは、並行して実行される複数のスケジュールトリガーを持つことができます。並行分岐に同一の連続したノードが含まれている場合、共通セクションの前に[変数集約](/ja/use-dify/nodes/variable-aggregator)ノードを追加して分岐をマージでき、各分岐で同じノードを重複させる必要がなくなります。
</Tip>
## スケジュールトリガーの設定
@@ -25,7 +27,7 @@ workflow キャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **
設定後、次の 5 回のスケジュール実行時刻を確認できます。
<Info>
スケジュールトリガーは出力変数を生成しませんが、workflow をトリガーするたびにシステム変数 `sys.timestamp`(各 workflow 実行の開始時刻)を更新します。
スケジュールトリガーは出力変数を生成しませんが、ワークフローをトリガーするたびにシステム変数 `sys.timestamp`(各ワークフロー実行の開始時刻)を更新します。
</Info>
### ビジュアル設定を使用
@@ -42,7 +44,7 @@ workflow キャンバスで右クリックし、**ブロックを追加** > **
#### 標準フォーマット
Cron 式は、workflow の実行スケジュールを定義する文字列です。スペースで区切られた 5 つのフィールドで構成され、それぞれが異なる時間単位を表します。
Cron 式は、ワークフローの実行スケジュールを定義する文字列です。スペースで区切られた 5 つのフィールドで構成され、それぞれが異なる時間単位を表します。
<Note>
各フィールド間に 1 つのスペースがあることを確認してください。
@@ -59,15 +61,14 @@ Cron 式は、workflow の実行スケジュールを定義する文字列です
```
<Info>
**日**と**曜日**の両方のフィールドが指定されている場合、トリガーは*どちらか*のフィールドに一致する日付でアクティブになります。
例えば、`1 2 3 4 4` は、4 月 3 日*および* 4 月の毎週木曜日に workflow をトリガーします。4 月 3 日が木曜日である場合に限定されません。
例えば、`1 2 3 4 4` は、4 月 3 日*および* 4 月の毎週木曜日にワークフローをトリガーします。4 月 3 日が木曜日である場合に限定されません。
</Info>
#### 特殊文字
| <div style={{width: '50px'}}>文字</div> | 説明 | 例 |
| 文字 | 説明 | 例 |
|:-----------|:-------------|:---------|
| `*` | 「毎」を意味します。 | **時間**フィールドの `*` は「毎時」を意味します。 |
| `,` | 複数の値を区切ります。 | **曜日**フィールドの `1,3,5` は「月曜日、水曜日、金曜日」を意味します。 |

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@@ -1,12 +1,11 @@
---
title: "モデルプロバイダー"
description: "Configure AI model access for your workspace—the foundation that powers all your applications"
description: "ワークスペースのAIモデルアクセスを設定—すべてのアプリケーションを支える基盤"
icon: "brain-arrow-curved-right"
---
<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/workspace/model-providers)を参照してください。</Note>
モデルプロバイダーは、ワークスペースにAIモデルへのアクセスを提供します。構築するすべてのアプリケーションには動作するためのモデルが必要であり、ワークスペースレベルでプロバイダーを設定することで、すべてのチームメンバーがすべてのプロジェクトでモデルを使用できます。
## システムプロバイダー vs カスタムプロバイダー
@@ -46,9 +45,9 @@ icon: "brain-arrow-curved-right"
- Anthropic (Claude)
- Google (Gemini)
- Cohere
- Ollama経由のローカルモデル推論
- Ollama経由のローカルモデル
**テキスト埋め込みモデル:**
**埋め込みモデル:**
- OpenAI Embeddings
- Cohere Embeddings
- Azure OpenAI
@@ -67,7 +66,7 @@ icon: "brain-arrow-curved-right"
**オプション:** Azure OpenAIまたはプロキシ用のカスタムベースURL、組織スコープ使用のための組織ID
**利用可能なモデル:** GPT-4, GPT, テキスト埋め込み
**利用可能なモデル:** GPT-4, GPT-3.5-turbo, DALL-E, Whisper, テキスト埋め込み
</Tab>
<Tab title="Anthropic">
@@ -85,7 +84,6 @@ icon: "brain-arrow-curved-right"
</Tab>
</Tabs>
## モデルの認証情報を管理
モデルプロバイダーの定義済みモデルやカスタムモデルに対して、複数の認証情報を追加し、それらの認証情報の切り替え、削除、変更を簡単に行うことができます。
@@ -160,10 +158,10 @@ icon: "brain-arrow-curved-right"
</Tab>
</Tabs>
## 負荷分散の構成
## モデルのロードバランシングを設定
<Info>
ロードバランシングは有料機能です。[SaaS有料プランのサブスクリプションまたはエンタープライズ版の購入](https://dify.ai/jp/pricing)によって有効化できます。
ロードバランシングは有料機能です。[SaaS有料プランのサブスクリプションまたはエンタープライズ版の購入](https://dify.ai/pricing)によって有効化できます。
</Info>
モデルプロバイダーは通常、安定性と公平な利用を確保するため、特定の時間枠内でのAPIアクセスにレート制限を設けています。エンタープライズアプリケーションでは、単一の認証情報に対して大量の同時リクエストが発生すると、この制限に容易に達してしまい、ユーザーアクセスが中断される可能性があります。
@@ -178,19 +176,19 @@ Difyはロードバランシングにラウンドロビン方式を採用して
2. ロードバランシングプールで **認証情報を追加する** をクリックし、既存の認証情報を選択するか、新しい認証情報を追加します。
<Info>
**デフォルトの設定** は、そのモデルに現在指定されているデフォルトの認証情報を指します。
</Info>
<Info>
**デフォルトの設定** は、そのモデルに現在指定されているデフォルトの認証情報を指します。
</Info>
<Tip>
特定の認証情報がより高いクォータを持つ、またはより優れたパフォーマンスを示す場合は、その認証情報を複数回追加することでロードバランシングにおける重みを増し、より多くのリクエストを処理させることができます。
</Tip>
<Tip>
特定の認証情報がより高いクォータを持つ、またはより優れたパフォーマンスを示す場合は、その認証情報を複数回追加することでロードバランシングにおける重みを増し、より多くのリクエストを処理させることができます。
</Tip>
![Add credentials for load balancing](/images/add_load_balancing_credential.png)
<img src="/images/add_load_balancing_credential.png" alt="Add credentials for load balancing" width="400" />
3. 負荷分散プールで少なくとも2つの認証情報を有効にし、**保存** をクリックします。負荷分散が有効になったモデルには、特別なアイコンが表示されます。
![Load balancing icon](/images/load_balancing_icon.png)
![Load balancing icon](/images/load_balancing_icon.png)
<Info>
ロード バランシング モードからデフォルトの単一認証情報モードに戻しても、ロード バランシングの設定は将来の使用のために保持されます。

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@@ -1,11 +1,10 @@
---
title: "工作流"
title: "变量检查器"
icon: "arrow-progress"
---
<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处,请参考[英文原版](/en/use-dify/debug/variable-inspect)。</Note>
变量检查器显示所有流经你工作流的数据。它会在每个节点运行后捕获输入和输出,因此你可以查看正在发生的情况并测试不同的场景。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/38f26d7339f64abfdfb6955b1c34f4ae.png)
@@ -32,4 +31,4 @@ icon: "arrow-progress"
点击任何变量旁边的还原图标以恢复其原始值,或点击"全部重置"以一次性清除所有缓存变量。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png)
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/06/b713290543a0feb95ecab65336e97483.png)

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@@ -2,30 +2,32 @@
title: 定时触发器
---
<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处,请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/trigger/schedule-trigger)。</Note>
## 简介
<Info>
触发器仅适用于 Workflow 应用。
触发器仅适用于工作流应用。
</Info>
定时触发器能够让 Workflow 在指定的时间自动运行,适用于执行周期性重复任务,如生成每日报告或发送定时通知。
定时触发器能够让工作流在指定的时间自动运行,适用于执行周期性重复任务,如生成每日报告或发送定时通知。
## 添加定时触发器
Workflow 画布上,单击右键并选择 **添加节点** > **开始** > **定时触发器**。
工作流画布上,单击右键并选择 **添加节点** > **开始** > **定时触发器**。
<Tip>
一个 Workflow 可同时拥有多个并行的定时触发器。当并行的分支连续包含相同节点时,可在相同部分之前添加 [变量聚合节点](/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator) 以合并分支,而无需在每个分支中分别重复添加相同的节点。
一个工作流可同时拥有多个并行的定时触发器。当并行的分支包含相同的连续节点时,可在相同部分之前添加[变量聚合](/zh/use-dify/nodes/variable-aggregator)节点以合并分支,而无需在每个分支中分别重复添加相同的节点。
</Tip>
## 配置定时触发器
你可以使用默认的可视化配置或 Cron 表达式来配置 Workflow 的运行计划。
你可以使用默认的可视化配置或 Cron 表达式来配置工作流的运行计划。
完成配置后,你将看到接下来 5 次的计划运行时间。
<Info>
定时触发器不产生任何输出变量。但每当其触发 Workflow 时,都会更新系统变量 `sys.timestamp`(每次工作流运行的开始时间)。
定时触发器不产生任何输出变量。但每当其触发工作流时,都会更新系统变量 `sys.timestamp`(每次工作流运行的开始时间)。
</Info>
### 使用可视化配置
@@ -42,7 +44,7 @@ title: 定时触发器
#### 标准格式
Cron 表达式是一段可用于定义 Workflow 运行计划的字符串,由五个用空格分隔的字段组成,每个字段代表不同的时间单位。
Cron 表达式是一段可用于定义工作流运行计划的字符串,由五个用空格分隔的字段组成,每个字段代表不同的时间单位。
<Note>
确保每个字段之间有一个空格。
@@ -61,12 +63,12 @@ Cron 表达式是一段可用于定义 Workflow 运行计划的字符串,由
<Info>
当同时为 **日** 和 **星期几** 字段指定值时,触发器将在匹配 *任一* 字段的日期运行。
例如,`1 2 3 4 4` 会在 4 月 3 日 *以及* 4 月的每个星期四触发 Workflow,而不仅仅是在 4 月 3 号当天刚好是星期四时触发。
例如,`1 2 3 4 4` 会在 4 月 3 日 *以及* 4 月的每个星期四触发工作流,而不仅仅是在 4 月 3 号当天刚好是星期四时触发。
</Info>
#### 特殊字符
| <div style={{width: '50px'}}>字符</div> | 描述 | 示例 |
| 字符 | 描述 | 示例 |
|:-----------|:-------------|:---------|
| `*` | 表示「每个」。 | **小时** 字段中的 `*` 表示「每个小时」。 |
| `,` | 分隔多个值。 | **星期几** 字段中的 `1,3,5` 表示「星期一、星期三和星期五」。 |

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@@ -1,11 +1,11 @@
---
title: "模型供应商"
description: "为你的工作区配置 AI 模型访问——驱动所有应用程序的基础"
icon: "brain-arrow-curved-right"
---
<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处,请参考[英文原版](/en/use-dify/workspace/model-providers)。</Note>
模型供应商为你的工作区提供AI模型访问。你构建的每个应用程序都需要模型才能运行在工作区级别配置供应商意味着所有团队成员都可以在所有项目中使用它们。
## 系统供应商 vs 自定义供应商
@@ -160,7 +160,7 @@ icon: "brain-arrow-curved-right"
## 配置模型负载均衡
<Info>
负载均衡为付费特性,可通过 [订阅 SaaS 付费服务或者购买企业版](https://dify.ai/zh/pricing) 以启用。
负载均衡为付费特性,可通过 [订阅 SaaS 付费服务或者购买企业版](https://dify.ai/pricing) 以启用。
</Info>
通常,模型供应商会限制用户在指定时间内访问 API 服务的次数(模型速率限制),以确保服务的稳定性与合理使用。对于企业级应用,来自单一凭据的高并发请求容易触发模型速率限制,从而影响用户访问。
@@ -175,19 +175,19 @@ Dify 采用轮询策略的负载均衡机制,即:将模型请求按顺序依
2. 在负载均衡池中,点击 **添加凭据**,从已有凭据中选择或添加新凭据。
<Info>
**默认配置** 为当前指定的默认凭据。
</Info>
<Info>
**默认配置** 为当前指定的默认凭据。
</Info>
<Tip>
若某个凭据的配额充足或性能更优,可重复添加该凭据以增加其在负载均衡中的权重,使其承担更大比例的请求负载。
</Tip>
<Tip>
若某个凭据的配额充足或性能更优,可重复添加该凭据以增加其在负载均衡中的权重,使其承担更大比例的请求负载。
</Tip>
![Add credentials for load balancing](/images/add_load_balancing_credential.png)
<img src="/images/add_load_balancing_credential.png" alt="Add credentials for load balancing" width="400" />
3. 在负载均衡池中启用至少 2 个凭据,点击 **保存**。已启用负载均衡的模型将带有特殊标识。
![Load balancing icon](/images/load_balancing_icon.png)
![Load balancing icon](/images/load_balancing_icon.png)
<Info>
从负载均衡模式切换回默认的单凭据模式时,系统将保留负载均衡配置以备后用。
@@ -211,4 +211,4 @@ API密钥安全存储但授予工作区范围的模型访问权限。只将管
**模型不可用**检查供应商配置是否包含该模型验证API密钥等级访问权限刷新供应商设置。
**速率限制**:升级供应商账户,实施请求队列,考虑使用自定义供应商获得更高限制。
**速率限制**:升级供应商账户,实施请求队列,考虑使用自定义供应商获得更高限制。