AI Translate 51-ai-functions to Simplified-Chinese (#2576)

* [INIT] Start translation to Simplified-Chinese

* 🌐 Translate 01-external-functions.md to Simplified-Chinese

* 🌐 Translate 01-external-functions.md to Simplified-Chinese

* 🌐 Translate 01-external-functions.md to Simplified-Chinese

* 🌐 Translate 01-external-functions.md to Simplified-Chinese

---------

Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Bohu <[email protected]>

Author: github-actions[bot]

.translation-init

@@ -1 +1 @@
-Translation initialization: 2025-08-05T04:34:43.246797
+Translation initialization: 2025-08-05T06:10:48.524250

docs/cn/guides/51-ai-functions/01-external-functions.md

@@ -1,63 +1,67 @@
-# 用于自定义 AI/ML 的外部函数
+---
+title: 使用外部函数实现自定义 AI/ML
+---
 
-对于高级 AI/ML 场景，Databend 支持外部函数，可以将您的数据与使用 Python 等语言编写的自定义 AI/ML 基础设施连接起来。
+# 使用外部函数实现自定义 AI/ML
 
-| 功能 | 描述 | 优势 |
+对于高级 AI/ML 场景，Databend 支持外部函数（External Function），可将您的数据与使用 Python 等语言编写的自定义 AI/ML 基础设施连接起来。
+
+| 特性 | 描述 | 优势 |
 |---------|-------------|----------|
-| **模型灵活性** | 使用开源模型或您内部的 AI/ML 基础设施 | • 自由选择任何模型<br/>• 利用现有的 ML 投资<br/>• 随时掌握最新的 AI 进展 |
-| **GPU 加速** | 在配备 GPU 的机器上部署外部函数服务器 | • 更快地进行深度学习模型推理<br/>• 处理更大的批量大小<br/>• 支持计算密集型工作负载 |
+| **模型灵活性** | 使用开源模型或您内部的 AI/ML 基础设施 | • 自由选择任何模型<br/>• 利用现有的 ML 投资<br/>• 紧跟最新的 AI 发展 |
+| **GPU 加速** | 在配备 GPU 的机器上部署外部函数服务器 | • 加快深度学习模型的推理速度<br/>• 处理更大的批处理大小<br/>• 支持计算密集型工作负载 |
 | **自定义 ML 模型** | 部署和使用您自己的机器学习模型 | • 专有算法<br/>• 领域特定模型<br/>• 针对您的数据进行微调 |
-| **高级 AI 管道** | 使用专用库构建复杂的 AI 工作流程 | • 多步骤处理<br/>• 自定义转换<br/>• 与 ML 框架集成 |
-| **可扩展性** | 在 Databend 之外处理资源密集型 AI 操作 | • 独立扩展<br/>• 优化资源分配<br/>• 高吞吐量处理 |
+| **高级 AI Pipeline（流水线）** | 使用专业库构建复杂的 AI 工作流 | • 多步处理<br/>• 自定义转换<br/>• 与 ML 框架集成 |
+| **可扩展性** | 在 Databend 外部处理资源密集型 AI 操作 | • 独立扩展<br/>• 优化资源分配<br/>• 高吞吐量处理 |
 
 ## 实现概述
 
-1. 使用您的 AI/ML 代码（带有 [databend-udf](https://pypi.org/project/databend-udf) 的 Python）创建一个外部服务器
-2. 使用 `CREATE FUNCTION` 向 Databend 注册服务器
-3. 直接在 SQL 查询中调用您的 AI/ML 函数
+1. 使用您的 AI/ML 代码（Python 配合 [databend-udf](https://pypi.org/project/databend-udf)）创建一个外部服务器
+2. 使用 `CREATE FUNCTION` 在 Databend 中注册该服务器
+3. 在 SQL 查询中直接调用您的 AI/ML 函数
 
 ## 示例：自定义 AI 模型集成
 
 ```python
-# Simple embedding UDF server demo
+# 简单的嵌入 UDF 服务器演示
 from databend_udf import udf, UDFServer
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 
-# Load pre-trained model
-model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')  # 768-dimensional vectors
+# 加载预训练模型
+model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')  # 768 维向量
 
 @udf(
     input_types=["STRING"],
     result_type="ARRAY(FLOAT)",
 )
 def ai_embed_768(inputs: list[str], headers) -> list[list[float]]:
-    """Generate 768-dimensional embeddings for input texts"""
+    """为输入文本生成 768 维嵌入"""
     try:
-        # Process inputs in a single batch
+        # 在单个批次中处理输入
         embeddings = model.encode(inputs)
-        # Convert to list format
+        # 转换为列表格式
         return [embedding.tolist() for embedding in embeddings]
     except Exception as e:
-        print(f"Error generating embeddings: {e}")
-        # Return empty lists in case of error
+        print(f"生成嵌入时出错：{e}")
+        # 如果出错，则返回空列表
         return [[] for _ in inputs]
 
 if __name__ == '__main__':
-    print("Starting embedding UDF server on port 8815...")
+    print("正在端口 8815 上启动嵌入 UDF 服务器...")
     server = UDFServer("0.0.0.0:8815")
     server.add_function(ai_embed_768)
     server.serve()
 ```
 
 ```sql
--- Register the external function in Databend
+-- 在 Databend 中注册外部函数
 CREATE OR REPLACE FUNCTION ai_embed_768 (STRING)
     RETURNS ARRAY(FLOAT)
     LANGUAGE PYTHON
     HANDLER = 'ai_embed_768'
     ADDRESS = 'https://your-ml-server.example.com';
 
--- Use the custom embedding in queries
+-- 在查询中使用自定义嵌入
 SELECT
     id,
     title,
@@ -70,8 +74,7 @@ ORDER BY similarity ASC
 LIMIT 5;
 ```
 
-有关设置外部函数的详细说明，请参阅 [外部函数](/guides/query/external-function)。
-
-## 开始使用
+## 后续步骤
 
-在 [Databend Cloud](https://databend.com) 上通过免费试用体验这些 AI 功能。
+1. **[外部函数指南](/guides/query/external-function)** - 详细的设置说明
+2. **[Databend Cloud](https://databend.cn)** - 免费试用 AI 函数

docs/cn/guides/51-ai-functions/index.md

@@ -1,8 +1,19 @@
-# Databend AI 和 ML
+# Databend 中的 AI 函数
 
-Databend 提供了两种 AI 和 ML 集成方法：
+Databend 通过外部函数（External Function）提供 AI 和 ML 功能，允许您集成自定义 AI 模型并利用先进的 ML 基础设施，同时确保数据隐私与可控性。
 
-| 方法 | 特性 | 使用场景 |
-|----------|----------|-----------|
-| **[外部函数](01-external-functions.md)** ✓ *推荐* | • 自定义模型<br/>• GPU 部署<br/>• 自定义管道<br/>• 数据隐私 | • 专业领域<br/>• 高性能<br/>• 隐私要求 |
-| **[内置函数](02-built-in-functions.md)** | • 文本补全<br/>• 嵌入<br/>• Vector 操作<br/>• 零设置 | • 快速原型设计<br/>• 通用 NLP<br/>• 简单实现 |
+## 外部函数（External Function）- 推荐方案
+
+外部函数（External Function）能够将您的数据与自定义 AI/ML 基础设施连接，为 AI 工作负载提供最大的灵活性和性能。
+
+| 特性 | 优势 |
+|---------|----------|
+| **自定义模型** | 使用任何开源或专有的 AI/ML 模型 |
+| **GPU 加速** | 部署在配备 GPU 的机器上以加快推理速度 |
+| **数据隐私** | 将数据保留在您的基础设施内 |
+| **可扩展性** | 独立扩展与资源优化 |
+| **灵活性** | 支持任何编程语言和 ML 框架 |
+
+## 快速入门
+
+**[外部函数指南](01-external-functions.md)** - 学习如何通过实践示例和实施指导创建并部署自定义 AI 函数。

docs/cn/release-notes/94-v1.2.0.md

@@ -1,50 +1,50 @@
 ---
-title: v1.2 系列版本的新特性
+title: v1.2 系列版本新功能
 sidebar_label: v1.2
-description: Databend v1.2 系列的发布说明。
+description: Databend v1.2 系列版本发布说明。
 ---
 
-Databend v1.2 于 2023 年 6 月 29 日正式发布！感谢所有参与的社区伙伴以及为 Databend 做出贡献的每一个人！
+Databend v1.2 已于 2023 年 6 月 29 日正式发布！感谢所有参与的社区伙伴，以及为让 Databend 变得更好而做出贡献的每一个人！
 
-要了解更多关于此版本的信息，请参阅这篇 [博客文章](https://www.databend.com/blog/databend-changelog-1-2) 以获取详细信息。您也可以在 [GitHub](https://github.com/databendlabs/databend/releases/tag/v1.2.0-nightly) 上找到此版本的完整更新日志。
+要了解有关此版本的更多信息，请参阅这篇[博客文章](https://www.databend.cn/blog/databend-changelog-1-2)以获取详细信息。您还可以在 [GitHub](https://github.com/databendlabs/databend/releases/tag/v1.2.0-nightly) 上找到此版本的完整更新日志。
 
 ## 新功能与增强
 
 - [新数据类型：`BITMAP`](/sql/sql-reference/data-types/bitmap)
 - [使用列位置直接查询 CSV/TSV/NDJSON 文件](/sql/sql-commands/query-syntax/query-select#column-position)
-- [新哈希表：提升哈希连接性能](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11140)
-- [AI 函数](/sql/sql-functions/ai-functions/)
+- [新哈希表：提升哈希连接（Hash Join）性能](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11140)
+- [AI 函数](/guides/ai-functions/) - 用于自定义 AI/ML 集成的外部函数
 
-## 企业级功能
+## 企业版功能
 
-- [计算列](/sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table#computed-columns)
+- [计算列（Computed Columns）](/sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table#computed-columns)
 - [VACUUM TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-table)
 - 无服务器后台服务
 
-## 不断壮大的生态系统
+## 不断发展的生态系统
 
 - [将 `databend` 绑定到 Python](https://pypi.org/project/databend/)
 - [BendSQL - Databend 原生命令行工具](/guides/sql-clients/bendsql)
 - 数据集成与商业智能：
   - Apache DolphinScheduler
   - [Apache Flink CDC](/guides/load-data/load-db/flink-cdc)
-  - [Tableau](https://www.databend.com/blog/2023-06-01-tableau)
+  - [Tableau](https://www.databend.cn/blog/2023-06-01-tableau)
 
 ## 新贡献者
 
-- @neil4dong 在 [#11043](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11043) 中首次贡献
-- @JackTan25 在 [#11290](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11290) 中首次贡献
-- @Mehrbod2002 在 [#11367](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11367) 中首次贡献
-- @DongHaowen 在 [#11362](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11362) 中首次贡献
-- @silver-ymz 在 [#11487](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11487) 中首次贡献
-- @Jake-00 在 [#11503](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11503) 中首次贡献
-- @gitccl 在 [#11507](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11507) 中首次贡献
-- @ZhengLin-Li 在 [#11563](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11563) 中首次贡献
-- @jonahgao 在 [#11718](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11718) 中首次贡献
-- @akoshchiy 在 [#11783](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11783) 中首次贡献
+- @neil4dong 在 [#11043](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11043) 中做出了他们的首次贡献
+- @JackTan25 在 [#11290](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11290) 中做出了他们的首次贡献
+- @Mehrbod2002 在 [#11367](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11367) 中做出了他们的首次贡献
+- @DongHaowen 在 [#11362](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11362) 中做出了他们的首次贡献
+- @silver-ymz 在 [#11487](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11487) 中做出了他们的首次贡献
+- @Jake-00 在 [#11503](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11503) 中做出了他们的首次贡献
+- @gitccl 在 [#11507](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11507) 中做出了他们的首次贡献
+- @ZhengLin-Li 在 [#11563](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11563) 中做出了他们的首次贡献
+- @jonahgao 在 [#11718](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11718) 中做出了他们的首次贡献
+- @akoshchiy 在 [#11783](https://github.com/databendlabs/databend/pull/11783) 中做出了他们的首次贡献
 
 ## 立即试用 Databend！
 
-点击 [这里](https://github.com/databendlabs/databend/releases/tag/v1.2.0-nightly) 打开 GitHub 上的发布页面，然后选择并下载适合您平台的版本。
+点击[此处](https://github.com/databendlabs/databend/releases/tag/v1.2.0-nightly)打开 GitHub 上的发布页面，然后选择并下载适合您平台的版本。
 
-要部署 Databend，请遵循 [部署指南](/guides/deploy)。
+要部署 Databend，请遵循[部署指南](/guides/deploy)。

docs/cn/sql-reference/20-sql-functions/index.md

@@ -2,68 +2,72 @@
 title: SQL 函数参考
 ---
 
-本页按类别提供了 Databend 中所有可用 SQL 函数的参考。
+Databend 为所有类型的数据处理提供了全面的 SQL 函数。函数按重要性和使用频率进行组织。
 
-## 核心 SQL 函数
+## 核心数据函数
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [数值函数](./04-numeric-functions/index.md) | 用于数值数据处理和分析的数学运算 |
-| [字符串函数](./06-string-functions/index.md) | 用于数据处理的文本操作和模式匹配运算 |
-| [日期和时间函数](./05-datetime-functions/index.md) | 用于时序数据分析的日期和时间操作 |
-| [聚合函数](./07-aggregate-functions/index.md) | 对多行数据执行计算的函数 |
-| [窗口函数](./08-window-functions/index.md) | 对与当前行相关的一组行进行操作的函数 |
+| [数值函数](./04-numeric-functions/index.md) | 数学运算和计算 |
+| [字符串函数](./06-string-functions/index.md) | 文本操作和字符串处理 |
+| [日期和时间函数](./05-datetime-functions/index.md) | 日期、时间和时态操作 |
+| [时间间隔函数](./05-interval-functions/index.md) | 时间单位转换和时间间隔创建 |
+| [转换函数](./02-conversion-functions/index.md) | 类型转换和数据格式转换 |
+| [条件函数](./03-conditional-functions/index.md) | 逻辑和控制流操作 |
 
-## 数据类型函数
+## 分析函数
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [转换函数](./02-conversion-functions/index.md) | 不同数据类型之间的类型转换和强制转换操作 |
-| [结构化和半结构化函数](./10-semi-structured-functions/index.md) | 用于处理 JSON、数组、对象、映射和其他结构化数据类型的函数 |
+| [聚合函数](./07-aggregate-functions/index.md) | 跨多行的统计计算 |
+| [窗口函数](./08-window-functions/index.md) | 使用窗口操作进行高级分析 |
+| [位图函数](./01-bitmap-functions/index.md) | 高性能位图操作和分析 |
 
-## 逻辑和控制函数
+## 半结构化数据
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [条件函数](./03-conditional-functions/index.md) | 基于逻辑的数据转换和流控制函数 |
-| [间隔函数](./05-interval-functions/index.md) | 创建和操作用于日期计算的时间间隔 |
+| [半结构化函数](./10-semi-structured-functions/index.md) | JSON、数组、对象和嵌套数据处理 |
 
-## 系统和元数据函数
+## AI 与搜索
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [表函数](./17-table-functions/index.md) | 以表的形式返回结果集的函数 |
-| [系统函数](./16-system-functions/index.md) | 用于访问系统信息和管理的函数 |
-| [上下文函数](./15-context-functions/index.md) | 用于访问会话和环境信息的函数 |
+| [向量函数](./11-vector-functions/index.md) | 向量相似度和距离计算 |
+| [搜索函数](./10-search-functions/index.md) | 全文搜索和相关性评分 |
+
+## 数据管理
+
+| 类别 | 描述 |
+|----------|-------------|
+| [表函数](./17-table-functions/index.md) | 文件检查、数据生成和系统信息 |
+| [字典函数](./19-dictionary-functions/index.md) | 实时外部数据源查询（MySQL、Redis） |
+| [序列函数](./18-sequence-functions/index.md) | 自增序列值生成 |
 
-## 专业分析函数
+## 空间函数
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
 | [地理函数](./09-geo-functions/index.md) | 地理坐标和 H3 地理空间操作 |
-| [几何函数](./09-geometry-functions/index.md) | 几何形状操作和空间计算 |
-| [搜索函数](./10-search-functions/index.md) | 全文搜索功能和文本相关性 |
+| [几何函数](./09-geometry-functions/index.md) | 几何形状和空间计算 |
 
-## AI 和向量函数
+## 安全与完整性
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [AI 函数](./11-ai-functions/index.md) | 自然语言处理和 AI 功能 |
-| [向量函数](./11-vector-functions/index.md) | 向量相似度和距离计算 |
+| [哈希函数](./12-hash-functions/index.md) | 数据哈希和完整性验证 |
+| [UUID 函数](./13-uuid-functions/index.md) | 通用唯一标识符生成 |
+| [IP 地址函数](./14-ip-address-functions/index.md) | 网络地址操作和验证 |
 
-## 数据完整性函数
+## 系统函数
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [哈希函数](./12-hash-functions/index.md) | 数据哈希和指纹算法 |
-| [UUID 函数](./13-uuid-functions/index.md) | 通用唯一标识符的生成和处理 |
-| [IP 地址函数](./14-ip-address-functions/index.md) | IP 地址操作和转换 |
-| [位图函数](./01-bitmap-functions/index.md) | 位级运算和操作 |
+| [系统函数](./16-system-functions/index.md) | 系统信息和管理操作 |
+| [上下文函数](./15-context-functions/index.md) | 当前会话、用户和数据库信息 |
 
-## 实用函数
+## 开发工具
 
 | 类别 | 描述 |
 |----------|-------------|
-| [序列函数](./18-sequence-functions/index.md) | 序列生成和操作 |
-| [字典函数](./19-dictionary-functions/index.md) | 外部数据源集成 |
-| [测试函数](./19-test-functions/index.md) | 用于测试和开发目的的函数 |
+| [测试函数](./19-test-functions/index.md) | 测试和调试工具 |