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Update README_ja.md (#228)

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### Type of change

- [ ] Bug Fix (non-breaking change which fixes an issue)
- [ ] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
- [ ] Breaking Change (fix or feature that could cause existing
functionality not to work as expected)
- [x] Documentation Update
- [ ] Refactoring
- [ ] Performance Improvement
- [ ] Test cases
- [ ] Python SDK impacted, Need to update PyPI
- [ ] Other (please describe):

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  1. README_ja.md +12 -12
README_ja.md CHANGED
@@ -23,35 +23,35 @@
23
 
24
  ## 💡 RAGFlow とは?
25
 
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- [RAGFlow](https://demo.ragflow.io) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、真実味のある質問応答機能を提供し、あらゆる規模のビジネスに合理化された RAG ワークフローを提供します。
27
 
28
  ## 🌟 主な特徴
29
 
30
  ### 🍭 **"Quality in, quality out"**
31
 
32
  - 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。
33
- - 文字通り無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。
34
 
35
  ### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化**
36
 
37
- - 知的で説明しやすい。
38
- - 豊富なテンプレートオプション。
39
 
40
  ### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用**
41
 
42
- - 人間の介入を可能にするテキストチャンキングの視覚化。
43
- - 重要な参考文献のクイックビューと、根拠ある答えをサポートする追跡可能な引用。
44
 
45
- ### 🍔 **異種のデータソースとの互換性**
46
 
47
  - Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。
48
 
49
  ### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー**
50
 
51
- - 個人から大企業まで対応する合理化されたRAGオーケストレーション。
52
- - 設定可能な LLM とエンベッディングモデル。
53
  - 複数の想起と融合された再ランク付け。
54
- - ビジネスとのシームレスな統合のための直感的な API
55
 
56
  ## 🔎 システム構成
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@@ -59,7 +59,7 @@
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  <img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/>
60
  </div>
61
 
62
- ## 🎬 始める
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  ### 📝 必要条件
65
 
@@ -134,7 +134,7 @@
134
 
135
  > 詳しくは [./docs/llm_api_key_setup.md](./docs/llm_api_key_setup.md) を参照してください。
136
 
137
- _ショーの開幕です!_
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  ## 🔧 コンフィグ
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23
 
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  ## 💡 RAGFlow とは?
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+ [RAGFlow](https://demo.ragflow.io) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、信頼できる質問応答機能を実現し、あらゆる規模のビジネスに適した RAG ワークフローを提供します。
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28
  ## 🌟 主な特徴
29
 
30
  ### 🍭 **"Quality in, quality out"**
31
 
32
  - 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。
33
+ - 無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。
34
 
35
  ### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化**
36
 
37
+ - 知的で解釈しやすい。
38
+ - テンプレートオプションが豊富。
39
 
40
  ### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用**
41
 
42
+ - 可視化されたテキストチャンキング(text chunking)で人間の介入を可能にする。
43
+ - 重要な参考文献のクイックビューと、追跡可能な引用によって根拠ある答えをサポートする。
44
 
45
+ ### 🍔 **多様なデータソースとの互換性**
46
 
47
  - Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。
48
 
49
  ### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー**
50
 
51
+ - 個人から大企業まで対応できる RAG オーケストレーション(orchestration)。
52
+ - カスタマイズ可能な LLM とエンベッディングモデル。
53
  - 複数の想起と融合された再ランク付け。
54
+ - 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレスに。
55
 
56
  ## 🔎 システム構成
57
 
 
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  <img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/>
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  </div>
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+ ## 🎬 初期設定
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  ### 📝 必要条件
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135
  > 詳しくは [./docs/llm_api_key_setup.md](./docs/llm_api_key_setup.md) を参照してください。
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+ _これで初期設定完了!ショーの開幕です!_
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  ## 🔧 コンフィグ
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