Auto update translated docs using AWS Bedrock (haiku 3.5) (#731)

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

Author: github-actions[bot]

docs/ADMINISTRATOR_de-DE.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # Administrator-Funktionen
 
-Die Administrator-Funktionen sind ein entscheidendes Werkzeug, da sie wichtige Einblicke in die Nutzung von benutzerdefinierten Bots und das Nutzerverhalten bieten. Ohne diese Funktionalität wäre es für Administratoren schwierig zu verstehen, welche benutzerdefinierten Bots beliebt sind, warum sie beliebt sind und wer sie nutzt. Diese Informationen sind entscheidend für die Optimierung von Instruktionsprompts, die Anpassung von RAG-Datenquellen und die Identifizierung von intensiven Nutzern, die möglicherweise Einflussträger werden könnten.
+Die Administrator-Funktionen sind ein entscheidendes Werkzeug, da sie wichtige Einblicke in die Nutzung von benutzerdefinierten Bots und das Nutzerverhalten liefern. Ohne diese Funktionalität wäre es für Administratoren schwierig zu verstehen, welche benutzerdefinierten Bots beliebt sind, warum sie beliebt sind und wer sie nutzt. Diese Informationen sind entscheidend für die Optimierung von Anweisungsprompts, die Anpassung von RAG-Datenquellen und die Identifizierung von intensiven Nutzern, die möglicherweise Influencer werden könnten.
 
 ## Feedback-Schleife
 
-Die Ausgabe des LLM entspricht möglicherweise nicht immer den Erwartungen des Benutzers. Manchmal erfüllt es die Bedürfnisse des Benutzers nicht. Um LLMs effektiv in Geschäftsprozesse und den Alltag zu "integrieren", ist die Implementierung einer Feedback-Schleife unerlässlich. Bedrock Claude Chat ist mit einer Feedbackfunktion ausgestattet, die es Benutzern ermöglicht, zu analysieren, warum Unzufriedenheit aufgetreten ist. Basierend auf den Analyseergebnissen können Benutzer die Prompts, RAG-Datenquellen und Parameter entsprechend anpassen.
+Die Ausgabe des LLM entspricht möglicherweise nicht immer den Erwartungen des Benutzers. Manchmal erfüllt sie die Bedürfnisse des Benutzers nicht. Um LLMs effektiv in Geschäftsprozesse und den Alltag zu "integrieren", ist die Implementierung einer Feedback-Schleife unerlässlich. Bedrock Claude Chat ist mit einer Feedbackfunktion ausgestattet, die es Benutzern ermöglicht, zu analysieren, warum Unzufriedenheit aufgetreten ist. Basierend auf den Analyseergebnissen können Benutzer die Prompts, RAG-Datenquellen und Parameter entsprechend anpassen.
 
 ![](./imgs/feedback_loop.png)
 
@@ -14,34 +14,34 @@ Datenanalysten können auf Gesprächsprotokolle über [Amazon Athena](https://aw
 
 ## Administrator-Dashboard
 
-Derzeit bietet es einen grundlegenden Überblick über Chatbot- und Benutzernutzung und konzentriert sich darauf, Daten für jeden Bot und Benutzer über bestimmte Zeiträume zu aggregieren und die Ergebnisse nach Nutzungsgebühren zu sortieren.
+Bietet derzeit einen grundlegenden Überblick über die Nutzung von Chatbot und Benutzern, mit Fokus auf der Aggregation von Daten für jeden Bot und Benutzer über festgelegte Zeiträume und Sortierung der Ergebnisse nach Nutzungsgebühren.
 
 ![](./imgs/admin_bot_analytics.png)
 
-> [!Note]
-> Benutzernutzungsanalysen werden in Kürze verfügbar sein.
+> [!Hinweis]
+> Benutzernutzungsanalysen kommen bald.
 
 ### Voraussetzungen
 
-Der Administrator muss Mitglied der Gruppe `Admin` sein, die über die Verwaltungskonsole > Amazon Cognito User Pools oder AWS CLI eingerichtet werden kann. Beachten Sie, dass die Benutzer-Pool-ID durch Zugriff auf CloudFormation > BedrockChatStack > Ausgaben > `AuthUserPoolIdxxxx` referenziert werden kann.
+Der Administrator-Benutzer muss Mitglied der Gruppe `Admin` sein, die über die Verwaltungskonsole > Amazon Cognito User Pools oder AWS CLI eingerichtet werden kann. Beachten Sie, dass die Benutzer-Pool-ID durch den Zugriff auf CloudFormation > BedrockChatStack > Ausgaben > `AuthUserPoolIdxxxx` referenziert werden kann.
 
 ![](./imgs/group_membership_admin.png)
 
-## Notizen
+## Hinweise
 
 - Wie in der [Architektur](../README.md#architecture) beschrieben, werden die Administratorfunktionen auf den S3-Bucket verweisen, der aus DynamoDB exportiert wurde. Bitte beachten Sie, dass die neuesten Gespräche möglicherweise nicht sofort angezeigt werden, da der Export nur einmal pro Stunde durchgeführt wird.
 
 - Bei öffentlichen Bot-Nutzungen werden Bots, die während des angegebenen Zeitraums überhaupt nicht genutzt wurden, nicht aufgelistet.
 
 - Bei Benutzernutzungen werden Benutzer, die das System während des angegebenen Zeitraums überhaupt nicht genutzt haben, nicht aufgelistet.
 
-## Gesprächsdaten herunterladen
+## Herunterladen von Gesprächsdaten
 
-Sie können die Gesprächsprotokolle mit Athena mithilfe von SQL abfragen. Um Protokolle herunterzuladen, öffnen Sie den Athena-Abfrage-Editor über die Verwaltungskonsole und führen Sie SQL aus. Die folgenden Beispielabfragen sind nützlich zur Analyse von Anwendungsfällen. Feedback kann im `MessageMap`-Attribut nachgeschlagen werden.
+Sie können die Gesprächsprotokolle über Athena mithilfe von SQL abfragen. Um Protokolle herunterzuladen, öffnen Sie den Athena Query Editor über die Verwaltungskonsole und führen Sie SQL aus. Die folgenden Beispielabfragen sind nützlich zur Analyse von Anwendungsfällen. Feedback kann im Attribut `MessageMap` nachgeschlagen werden.
 
 ### Abfrage nach Bot-ID
 
-Bearbeiten Sie `bot-id` und `datehour`. Die `bot-id` kann auf dem Bot-Verwaltungsbildschirm nachgeschlagen werden, auf den über die Bot-Veröffentlichungs-APIs zugegriffen werden kann und der in der linken Seitenleiste angezeigt wird. Beachten Sie den URL-Endteil wie `https://xxxx.cloudfront.net/admin/bot/<bot-id>`.
+Bearbeiten Sie `bot-id` und `datehour`. Die `bot-id` kann auf dem Bildschirm für Bot-Verwaltung nachgeschlagen werden, auf den über die Bot Publish APIs zugegriffen werden kann und der in der linken Seitenleiste angezeigt wird. Beachten Sie das Ende der URL wie `https://xxxx.cloudfront.net/admin/bot/<bot-id>`.
 
 ```sql
 SELECT
@@ -65,10 +65,10 @@ ORDER BY
 
 ### Abfrage nach Benutzer-ID
 
-Bearbeiten Sie `user-id` und `datehour`. Die `user-id` kann auf dem Bot-Verwaltungsbildschirm nachgeschlagen werden.
+Bearbeiten Sie `user-id` und `datehour`. Die `user-id` kann auf dem Bildschirm für Bot-Verwaltung nachgeschlagen werden.
 
 > [!Hinweis]
-> Benutzer-Nutzungsanalysen sind in Kürze verfügbar.
+> Benutzernutzungsanalysen werden in Kürze verfügbar sein.
 
 ```sql
 SELECT

docs/ADMINISTRATOR_es-ES.md

@@ -1,47 +1,47 @@
 # Características del administrador
 
-Las características del administrador son una herramienta vital ya que proporciona información esencial sobre el uso de bots personalizados y el comportamiento de los usuarios. Sin esta funcionalidad, sería difícil para los administradores comprender qué bots personalizados son populares, por qué lo son y quiénes los están utilizando. Esta información es crucial para optimizar los mensajes de instrucción, personalizar las fuentes de datos RAG e identificar usuarios intensivos que podrían convertirse en influenciadores.
+Las características del administrador son una herramienta vital ya que proporciona información esencial sobre el uso de bots personalizados y el comportamiento de los usuarios. Sin esta funcionalidad, sería difícil para los administradores comprender qué bots personalizados son populares, por qué lo son y quiénes los están utilizando. Esta información es crucial para optimizar los mensajes de instrucción, personalizar las fuentes de datos RAG e identificar usuarios frecuentes que podrían convertirse en influenciadores.
 
 ## Bucle de retroalimentación
 
-La salida de LLM puede no cumplir siempre con las expectativas del usuario. A veces, no logra satisfacer sus necesidades. Para "integrar" efectivamente los LLM en las operaciones comerciales y la vida diaria, implementar un bucle de retroalimentación es esencial. Bedrock Claude Chat está equipado con una función de retroalimentación diseñada para permitir a los usuarios analizar por qué surgió la insatisfacción. Basándose en los resultados del análisis, los usuarios pueden ajustar los prompts, las fuentes de datos RAG y los parámetros en consecuencia.
+La salida del LLM puede no cumplir siempre con las expectativas del usuario. A veces no logra satisfacer sus necesidades. Para "integrar" efectivamente los LLM en las operaciones empresariales y la vida diaria, implementar un bucle de retroalimentación es esencial. Bedrock Claude Chat está equipado con una función de retroalimentación diseñada para permitir a los usuarios analizar por qué surgió la insatisfacción. Basándose en los resultados del análisis, los usuarios pueden ajustar los indicadores, las fuentes de datos RAG y los parámetros en consecuencia.
 
 ![](./imgs/feedback_loop.png)
 
 ![](./imgs/feedback-using-claude-chat.png)
 
-Los analistas de datos pueden acceder a los registros de conversación utilizando [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/jp/athena/). Si desean analizar los datos con [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/), [este ejemplo de cuaderno](../examples/notebooks/feedback_analysis_example.ipynb) puede servir como referencia.
+Los analistas de datos pueden acceder a los registros de conversación mediante [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/jp/athena/). Si desean analizar los datos con [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/), [este ejemplo de notebook](../examples/notebooks/feedback_analysis_example.ipynb) puede servir como referencia.
 
 ## Panel de administración
 
-Actualmente proporciona una visión general básica del uso del chatbot y de los usuarios, centrándose en agregar datos para cada bot y usuario durante períodos de tiempo específicos y ordenar los resultados por tarifas de uso.
+Actualmente proporciona una descripción general básica del uso de chatbots y usuarios, centrándose en agregar datos para cada bot y usuario durante períodos de tiempo específicos y ordenando los resultados por tarifas de uso.
 
 ![](./imgs/admin_bot_analytics.png)
 
 > [!Note]
-> Los análisis de uso de usuarios próximamente estarán disponibles.
+> Las analíticas de uso de usuarios próximamente estarán disponibles.
 
 ### Requisitos previos
 
-El usuario administrador debe ser miembro de un grupo llamado `Admin`, que se puede configurar a través de la consola de administración > Grupos de usuarios de Amazon Cognito o la CLI de AWS. Tenga en cuenta que el ID del grupo de usuarios se puede consultar accediendo a CloudFormation > BedrockChatStack > Salidas > `AuthUserPoolIdxxxx`.
+El usuario administrador debe ser miembro del grupo llamado `Admin`, que se puede configurar a través de la consola de administración > Grupos de usuarios de Amazon Cognito o la CLI de AWS. Tenga en cuenta que el ID del grupo de usuarios se puede consultar accediendo a CloudFormation > BedrockChatStack > Salidas > `AuthUserPoolIdxxxx`.
 
 ![](./imgs/group_membership_admin.png)
 
 ## Notas
 
-- Como se indica en la [arquitectura](../README.md#architecture), las funciones de administración consultarán el bucket de S3 exportado desde DynamoDB. Tenga en cuenta que, dado que la exportación se realiza cada hora, las conversaciones más recientes pueden no reflejarse inmediatamente.
+- Como se indica en la [arquitectura](../README.md#architecture), las funciones de administración harán referencia al bucket de S3 exportado desde DynamoDB. Tenga en cuenta que, dado que la exportación se realiza cada hora, es posible que las conversaciones más recientes no se reflejen de inmediato.
 
-- En usos públicos de bots, los bots que no se hayan utilizado en absoluto durante el período especificado no se mostrarán.
+- En usos públicos de bots, los bots que no se hayan utilizado durante el período especificado no se mostrarán.
 
 - En usos de usuarios, los usuarios que no hayan utilizado el sistema durante el período especificado no se mostrarán.
 
 ## Descargar datos de conversación
 
-Puede consultar los registros de conversación mediante Athena, utilizando SQL. Para descargar los registros, abra el Editor de Consultas de Athena desde la consola de administración y ejecute SQL. A continuación, se presentan algunas consultas de ejemplo útiles para analizar casos de uso. La retroalimentación se puede consultar en el atributo `MessageMap`.
+Puede consultar los registros de conversaciones mediante Athena, utilizando SQL. Para descargar los registros, abra el Editor de Consultas de Athena desde la consola de administración y ejecute SQL. A continuación, se muestran algunos ejemplos de consultas útiles para analizar casos de uso. Los comentarios pueden consultarse en el atributo `MessageMap`.
 
 ### Consulta por ID de Bot
 
-Edite `bot-id` y `datehour`. El `bot-id` se puede consultar en la pantalla de Gestión de Bots, a la que se puede acceder desde las API de Publicación de Bots, que se muestra en la barra lateral izquierda. Observe la parte final de la URL como `https://xxxx.cloudfront.net/admin/bot/<bot-id>`.
+Edite `bot-id` y `datehour`. El `bot-id` se puede consultar en la pantalla de Administración de Bots, a la que se puede acceder desde las API de Publicación de Bots, que se muestra en la barra lateral izquierda. Tenga en cuenta la parte final de la URL, como `https://xxxx.cloudfront.net/admin/bot/<bot-id>`.
 
 ```sql
 SELECT
@@ -65,7 +65,7 @@ ORDER BY
 
 ### Consulta por ID de Usuario
 
-Edite `user-id` y `datehour`. El `user-id` se puede consultar en la pantalla de Gestión de Bots.
+Edite `user-id` y `datehour`. El `user-id` se puede consultar en la pantalla de Administración de Bots.
 
 > [!Nota]
 > Los análisis de uso de usuario están próximamente disponibles.

docs/ADMINISTRATOR_fr-FR.md

@@ -1,20 +1,20 @@
-# Fonctionnalités d'administration
+# Fonctionnalités d'administrateur
 
-Les fonctionnalités d'administration sont un outil essentiel car elles offrent des informations cruciales sur l'utilisation des bots personnalisés et le comportement des utilisateurs. Sans cette fonctionnalité, il serait difficile pour les administrateurs de comprendre quels bots personnalisés sont populaires, pourquoi ils le sont, et qui les utilise. Ces informations sont primordiales pour optimiser les invites d'instruction, personnaliser les sources de données RAG et identifier les utilisateurs intensifs qui pourraient devenir des influenceurs.
+Les fonctionnalités d'administrateur sont un outil essentiel car elles fournissent des informations cruciales sur l'utilisation des bots personnalisés et le comportement des utilisateurs. Sans cette fonctionnalité, il serait difficile pour les administrateurs de comprendre quels bots personnalisés sont populaires, pourquoi ils le sont, et qui les utilise. Ces informations sont primordiales pour optimiser les invites d'instruction, personnaliser les sources de données RAG et identifier les utilisateurs intensifs qui pourraient devenir des influenceurs.
 
 ## Boucle de rétroaction
 
-La sortie d'un LLM peut ne pas toujours répondre aux attentes de l'utilisateur. Il arrive parfois qu'elle ne satisfasse pas ses besoins. Pour intégrer efficacement les LLM dans les opérations commerciales et la vie quotidienne, la mise en place d'une boucle de rétroaction est essentielle. Bedrock Claude Chat est doté d'une fonctionnalité de feedback conçue pour permettre aux utilisateurs d'analyser les raisons de leur insatisfaction. Sur la base des résultats de l'analyse, les utilisateurs peuvent ajuster les invites, les sources de données RAG et les paramètres en conséquence.
+La sortie du LLM peut ne pas toujours répondre aux attentes de l'utilisateur. Parfois, il ne parvient pas à satisfaire ses besoins. Pour intégrer efficacement les LLM dans les opérations commerciales et la vie quotidienne, la mise en place d'une boucle de rétroaction est essentielle. Bedrock Claude Chat est doté d'une fonctionnalité de retour qui permet aux utilisateurs d'analyser les raisons de l'insatisfaction. Sur la base des résultats de l'analyse, les utilisateurs peuvent ajuster les invites, les sources de données RAG et les paramètres en conséquence.
 
 ![](./imgs/feedback_loop.png)
 
 ![](./imgs/feedback-using-claude-chat.png)
 
-Les analystes de données peuvent accéder aux journaux de conversation à l'aide d'[Amazon Athena](https://aws.amazon.com/jp/athena/). S'ils souhaitent analyser les données dans [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/), [cet exemple de notebook](../examples/notebooks/feedback_analysis_example.ipynb) peut servir de référence.
+Les analystes de données peuvent accéder aux journaux de conversation à l'aide d'[Amazon Athena](https://aws.amazon.com/jp/athena/). S'ils souhaitent analyser les données avec [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/), [cet exemple de notebook](../examples/notebooks/feedback_analysis_example.ipynb) peut servir de référence.
 
-## Tableau de bord Administrateur
+## Tableau de bord de l'administrateur
 
-Fournit actuellement un aperçu de base de l'utilisation du chatbot et des utilisateurs, en se concentrant sur l'agrégation des données pour chaque bot et utilisateur sur des périodes spécifiques et en triant les résultats par frais d'utilisation.
+Fournit actuellement un aperçu général de l'utilisation du chatbot et des utilisateurs, en se concentrant sur l'agrégation des données pour chaque bot et utilisateur sur des périodes spécifiées et en triant les résultats par frais d'utilisation.
 
 ![](./imgs/admin_bot_analytics.png)
 
@@ -23,7 +23,7 @@ Fournit actuellement un aperçu de base de l'utilisation du chatbot et des utili
 
 ### Prérequis
 
-L'utilisateur administrateur doit être membre du groupe appelé `Admin`, qui peut être configuré via la console de gestion > Amazon Cognito User pools ou l'interface CLI AWS. Notez que l'ID du groupe d'utilisateurs peut être référencé en accédant à CloudFormation > BedrockChatStack > Outputs > `AuthUserPoolIdxxxx`.
+L'utilisateur administrateur doit être membre du groupe appelé `Admin`, qui peut être configuré via la console de gestion > Pools d'utilisateurs Amazon Cognito ou l'interface CLI AWS. Notez que l'ID du pool d'utilisateurs peut être référencé en accédant à CloudFormation > BedrockChatStack > Sorties > `AuthUserPoolIdxxxx`.
 
 ![](./imgs/group_membership_admin.png)
 
@@ -37,11 +37,11 @@ L'utilisateur administrateur doit être membre du groupe appelé `Admin`, qui pe
 
 ## Télécharger les données de conversation
 
-Vous pouvez interroger les journaux de conversation à l'aide d'Athena, en utilisant SQL. Pour télécharger les journaux, ouvrez l'Éditeur de requêtes Athena depuis la console de gestion et exécutez une requête SQL. Voici quelques exemples de requêtes utiles pour analyser les cas d'utilisation. Les retours peuvent être consultés dans l'attribut `MessageMap`.
+Vous pouvez interroger les journaux de conversation via Athena, en utilisant SQL. Pour télécharger les journaux, ouvrez l'Éditeur de requêtes Athena depuis la console de gestion et exécutez une requête SQL. Voici quelques exemples de requêtes utiles pour analyser des cas d'utilisation. Les retours peuvent être référencés dans l'attribut `MessageMap`.
 
 ### Requête par ID de Bot
 
-Modifiez `bot-id` et `datehour`. L'`bot-id` peut être consulté sur l'écran de Gestion des Bots, accessible depuis les API de Publication de Bots, affiché dans la barre latérale de gauche. Notez la partie finale de l'URL comme `https://xxxx.cloudfront.net/admin/bot/<bot-id>`.
+Modifiez `bot-id` et `datehour`. L'`bot-id` peut être consulté sur l'écran de Gestion des Bots, accessible depuis les API de Publication de Bots, affiché dans la barre latérale gauche. Notez la partie finale de l'URL comme `https://xxxx.cloudfront.net/admin/bot/<bot-id>`.
 
 ```sql
 SELECT