mirror of
https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server.git
synced 2026-07-21 22:53:56 +08:00
update:修正英文版翻译遗漏的chatHistory.前缀
This commit is contained in:
hrz
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@@ -259,7 +259,7 @@ Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, finden Sie hier einen [Offenen Brief an En
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## Produktökosystem 👬
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Xiaozhi ist ein Ökosystem. Wenn Sie dieses Produkt verwenden, können Sie sich auch andere [hervorragende Projekte](https://github.com/78/xiaozhi-esp32?tab=readme-ov-file#related-open-source-projects) in diesem Ökosystem ansehen
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Xiaozhi ist ein Ökosystem. Wenn Sie dieses Produkt verwenden, können Sie sich auch andere [hervorragende Projekte](https://github.com/78/xiaozhi-esp32/blob/main/README_zh.md#%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE) in diesem Ökosystem ansehen
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@@ -183,8 +183,9 @@ This project provides two deployment methods. Please choose based on your specif
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| Deployment Method | Features | Applicable Scenarios | Deployment Docs | Configuration Requirements | Video Tutorials |
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|---------|------|---------|---------|---------|---------|
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| **Simplified Installation** | Intelligent dialogue, single agent management | Low-configuration environments, data stored in config files, no database required | [①Docker Version](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver) / [②Source Code Deployment](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver)| 2 cores 4GB if using `FunASR`, 2 cores 2GB if all APIs | - |
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| **Full Module Installation** | Intelligent dialogue, multi-user management, multi-agent management, intelligent console interface operation | Complete functionality experience, data stored in database |[①Docker Version](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [②Source Code Deployment](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [③Source Code Deployment Auto-Update Tutorial](./docs/dev-ops-integration.md) | 4 cores 8GB if using `FunASR`, 2 cores 4GB if all APIs| [Local Source Code Startup Video Tutorial](https://www.bilibili.com/video/BV1wBJhz4Ewe) |
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| **Full Module Installation** | Intelligent dialogue, multi-user management, multi-agent management, intelligent console interface operation | Complete functionality experience, data stored in database |[①Docker Version](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [②Source Code Deployment](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [③Source Code Deployment Auto-Update Tutorial](./docs/dev-ops-integration.md) | 4 cores 8GB if using `FunASR`, 2 cores 4GB if all APIs| [Local Source Code Startup Video Tutorial](https://www.bilibili.com/video/BV1wBJhz4Ewe) |
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For frequently asked questions and related tutorials, please refer to [this link](./docs/FAQ.md)
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> 💡 Note: Below is a test platform deployed with the latest code. You can burn and test if needed. Concurrent users: 6, data will be cleared daily.
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@@ -216,14 +217,15 @@ Websocket Interface Address: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
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| Intent(Intent Recognition) | function_call(Function calling) | function_call(Function calling) |
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| Memory(Memory function) | mem_local_short(Local short-term memory) | mem_local_short(Local short-term memory) |
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If you are concerned about the latency of each component, please refer to the [Xiaozhi Component Performance Test Report](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-performance-research), and test in your own environment following the test methods in the report.
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#### 🔧 Testing Tools
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This project provides the following testing tools to help you verify the system and choose suitable models:
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| Tool Name | Location | Usage Method | Function Description |
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|:---:|:---|:---:|:---:|
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| Audio Interaction Test Tool | main》xiaozhi-server》test》test_page.html | Open directly with Google Chrome | Tests audio playback and reception functions, verifies if Python-side audio processing is normal |
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| Model Response Test Tool 1 | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | Execute `python performance_tester.py` | Tests response speed of three core modules: ASR(speech recognition), LLM(large model), TTS(speech synthesis) |
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| Model Response Test Tool 2 | main》xiaozhi-server》performance_tester_vllm.py | Execute `python performance_tester_vllm.py` | Tests VLLM(vision model) response speed |
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| Model Response Test Tool | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | Execute `python performance_tester.py` | Tests response speed of three core modules: ASR(speech recognition), LLM(large model), VLLM(vision model), TTS(speech synthesis) |
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> 💡 Note: When testing model speed, only models with configured keys will be tested.
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@@ -241,8 +243,8 @@ This project provides the following testing tools to help you verify the system
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| Intent Recognition | Supports LLM intent recognition, Function Call function calling, provides plugin-based intent processing mechanism |
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| Memory System | Supports local short-term memory, mem0ai interface memory, PowerMem intelligent memory, with memory summarization functionality |
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| Knowledge Base | Supports RAGFlow knowledge base, enabling LLM to judge whether to schedule the knowledge base after receiving the user's question, and then answer the question |
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| Command Delivery | Supports MCP command delivery to ESP32 devices via MQTT protocol from Smart Console |
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| Tool Calling | Supports client IOT protocol, client MCP protocol, server MCP protocol, MCP endpoint protocol, custom tool functions |
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| Command Delivery | Supports MCP command delivery to ESP32 devices via MQTT protocol from Smart Console |
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| Management Backend | Provides Web management interface, supports user management, system configuration and device management; Supports Simplified Chinese, Traditional Chinese and English display |
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| Testing Tools | Provides performance testing tools, vision model testing tools, and audio interaction testing tools |
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| Deployment Support | Supports Docker deployment and local deployment, provides complete configuration file management |
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@@ -250,20 +252,14 @@ This project provides the following testing tools to help you verify the system
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### Under Development 🚧
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To learn about specific development plan progress, [click here](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)
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To learn about specific development plan progress, [click here](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3). For frequently asked questions and related tutorials, please refer to [this link](./docs/FAQ.md)
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If you are a software developer, here is an [Open Letter to Developers](docs/contributor_open_letter.md). Welcome to join!
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## Product Ecosystem 👬
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Xiaozhi is an ecosystem. When using this product, you can also check out other [excellent projects](https://github.com/78/xiaozhi-esp32?tab=readme-ov-file#related-open-source-projects) in this ecosystem
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| Project Name | Project Address | Project Description |
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|:---------------------|:--------|:--------|
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| Xiaozhi Android Client | [xiaozhi-android-client](https://github.com/TOM88812/xiaozhi-android-client) | An Android and iOS voice dialogue application based on xiaozhi-server, supporting real-time voice interaction and text dialogue.<br/>Currently a Flutter version, connecting iOS and Android platforms. |
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| Xiaozhi Desktop Client | [py-xiaozhi](https://github.com/Huang-junsen/py-xiaozhi) | This project provides a Python-based AI client for beginners, allowing users to experience Xiaozhi AI functionality through code even without physical hardware conditions. |
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| Xiaozhi Java Server | [xiaozhi-esp32-server-java](https://github.com/joey-zhou/xiaozhi-esp32-server-java) | Xiaozhi open-source backend service Java version is a Java-based open-source project.<br/>It includes frontend and backend services, aiming to provide users with a complete backend service solution. |
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Xiaozhi is an ecosystem. When using this product, you can also check out other [excellent projects](https://github.com/78/xiaozhi-esp32/blob/main/README_zh.md#%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE) in this ecosystem
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@@ -277,8 +273,10 @@ Xiaozhi is an ecosystem. When using this product, you can also check out other [
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| Dify interface calls | Dify | - |
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| FastGPT interface calls | FastGPT | - |
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| Coze interface calls | Coze | - |
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| Xinference interface calls | Xinference | - |
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| HomeAssistant interface calls | HomeAssistant | - |
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In fact, any LLM that supports OpenAI interface calls can be integrated and used, including Xinference and HomeAssistant interfaces.
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In fact, any LLM that supports OpenAI interface calls can be integrated and used.
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@@ -297,7 +295,7 @@ In fact, any VLLM that supports OpenAI interface calls can be integrated and use
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| Usage Method | Supported Platforms | Free Platforms |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Interface calls | EdgeTTS, iFLYTEK, Volcano Engine, Tencent Cloud, Alibaba Cloud and Bailian, CosyVoiceSiliconflow, TTS302AI, CozeCnTTS, GizwitsTTS, ACGNTTS, OpenAITTS, Lingxi Streaming TTS, MinimaxTTS | Lingxi Streaming TTS, EdgeTTS, CosyVoiceSiliconflow(partial) |
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| Local services | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, MinimaxTTS | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, MinimaxTTS |
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| Local services | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, Index-TTS, PaddleSpeech | Index-TTS, PaddleSpeech, FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3 |
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@@ -343,6 +341,7 @@ In fact, any VLLM that supports OpenAI interface calls can be integrated and use
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|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
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| Intent | intent_llm | Interface calls | Based on LLM pricing | Recognizes intent through large models, strong generalization |
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| Intent | function_call | Interface calls | Based on LLM pricing | Completes intent through large model function calling, fast speed, good effect |
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| Intent | nointent | No intent mode | Free | Does not perform intent recognition, directly returns dialogue result |
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+16
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@@ -21,7 +21,7 @@ Suporte ao protocolo MQTT+UDP, protocolo WebSocket, ponto de acesso MCP, reconhe
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<a href="./README_en.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_vi.md"><img alt="Tiếng Việt" src="https://img.shields.io/badge/Tiếng Việt-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_de.md"><img alt="Deutsch" src="https://img.shields.io/badge/Deutsch-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_pt_BR.md"><img alt="Português (Brasil)" src="https://img.shields.io/badge/Português (Brasil)-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_pt_BR.md"><img alt="Português (Brasil)" src="https://img.shields.io/badge/Português (Brasil)-DBEDFA"></a>
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<a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">
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<img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/v/release/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=docker" />
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</a>
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@@ -185,6 +185,7 @@ Este projeto oferece dois métodos de implantação. Por favor, escolha de acord
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| **Instalação Simplificada** | Diálogo inteligente, gerenciamento de agente único | Ambientes de baixa configuração, dados armazenados em arquivos de configuração, sem necessidade de banco de dados | [①Versão Docker](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver) / [②Implantação via Código-Fonte](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver)| 2 núcleos 4GB se usar `FunASR`, 2 núcleos 2GB se todas APIs | - |
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| **Instalação de Módulo Completo** | Diálogo inteligente, gerenciamento multiusuário, gerenciamento de múltiplos agentes, operação de interface do console inteligente | Experiência com funcionalidade completa, dados armazenados em banco de dados |[①Versão Docker](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [②Implantação via Código-Fonte](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [③Tutorial de Atualização Automática via Código-Fonte](./docs/dev-ops-integration.md) | 4 núcleos 8GB se usar `FunASR`, 2 núcleos 4GB se todas APIs| [Tutorial em Vídeo de Inicialização via Código-Fonte Local](https://www.bilibili.com/video/BV1wBJhz4Ewe) |
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Perguntas frequentes e tutoriais relacionados podem ser consultados [neste link](./docs/FAQ.md)
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> 💡 Nota: Abaixo está uma plataforma de teste implantada com o código mais recente. Você pode gravar e testar se necessário. Usuários simultâneos: 6, os dados serão limpos diariamente.
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@@ -216,14 +217,15 @@ Endereço da Interface WebSocket: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
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| Intent(Reconhecimento de Intenção) | function_call(Chamada de função) | function_call(Chamada de função) |
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| Memory(Função de Memória) | mem_local_short(Memória local de curto prazo) | mem_local_short(Memória local de curto prazo) |
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Se você está preocupado com o tempo de resposta de cada componente, consulte o [Relatório de Teste de Desempenho dos Componentes Xiaozhi](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-performance-research), e teste em seu próprio ambiente seguindo os métodos de teste do relatório.
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#### 🔧 Ferramentas de Teste
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Este projeto fornece as seguintes ferramentas de teste para ajudá-lo a verificar o sistema e escolher modelos adequados:
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| Nome da Ferramenta | Localização | Método de Uso | Descrição da Função |
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| Ferramenta de Teste de Interação por Áudio | main》xiaozhi-server》test》test_page.html | Abrir diretamente com Google Chrome | Testa as funções de reprodução e recepção de áudio, verifica se o processamento de áudio no lado Python está normal |
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| Ferramenta de Teste de Resposta de Modelo 1 | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | Execute `python performance_tester.py` | Testa a velocidade de resposta de três módulos principais: ASR(reconhecimento de fala), LLM(modelo de linguagem), TTS(síntese de voz) |
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| Ferramenta de Teste de Resposta de Modelo 2 | main》xiaozhi-server》performance_tester_vllm.py | Execute `python performance_tester_vllm.py` | Testa a velocidade de resposta do VLLM(modelo de visão) |
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| Ferramenta de Teste de Resposta de Modelo | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | Execute `python performance_tester.py` | Testa a velocidade de resposta dos três módulos principais: ASR(reconhecimento de fala), LLM(modelo de linguagem), VLLM(modelo de visão), TTS(síntese de voz) |
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> 💡 Nota: Ao testar a velocidade dos modelos, apenas os modelos com chaves configuradas serão testados.
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@@ -241,8 +243,8 @@ Este projeto fornece as seguintes ferramentas de teste para ajudá-lo a verifica
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| Reconhecimento de Intenção | Suporta reconhecimento de intenção por LLM, Function Call (chamada de função), fornece mecanismo de processamento de intenção baseado em plugins |
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| Sistema de Memória | Suporta memória local de curto prazo, memória via interface mem0ai, memória inteligente PowerMem, com funcionalidade de resumo de memória |
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| Base de Conhecimento | Suporta base de conhecimento RAGFlow, permitindo que o LLM julgue se deve acionar a base de conhecimento após receber a pergunta do usuário, e então responda à pergunta |
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| Envio de Comandos | Suporta envio de comandos MCP para dispositivos ESP32 via protocolo MQTT a partir do Console Inteligente |
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| Chamada de Ferramentas | Suporta protocolo IOT do cliente, protocolo MCP do cliente, protocolo MCP do servidor, protocolo de endpoint MCP, funções de ferramentas personalizadas |
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| Envio de Comandos | Suporta envio de comandos MCP para dispositivos ESP32 via protocolo MQTT a partir do Console Inteligente |
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| Backend de Gerenciamento | Fornece interface de gerenciamento Web, suporta gerenciamento de usuários, configuração do sistema e gerenciamento de dispositivos; Suporta exibição em Chinês Simplificado, Chinês Tradicional e Inglês |
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| Ferramentas de Teste | Fornece ferramentas de teste de desempenho, ferramentas de teste de modelo de visão e ferramentas de teste de interação por áudio |
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| Suporte à Implantação | Suporta implantação via Docker e implantação local, fornece gerenciamento completo de arquivos de configuração |
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@@ -250,20 +252,14 @@ Este projeto fornece as seguintes ferramentas de teste para ajudá-lo a verifica
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### Em Desenvolvimento 🚧
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Para conhecer o progresso específico do plano de desenvolvimento, [clique aqui](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)
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Para conhecer o progresso específico do plano de desenvolvimento, [clique aqui](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3). Perguntas frequentes e tutoriais relacionados podem ser consultados [neste link](./docs/FAQ.md)
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Se você é um desenvolvedor de software, aqui está uma [Carta Aberta aos Desenvolvedores](docs/contributor_open_letter.md). Seja bem-vindo a participar!
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## Ecossistema do Produto 👬
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Xiaozhi é um ecossistema. Ao utilizar este produto, você também pode conferir outros [projetos excelentes](https://github.com/78/xiaozhi-esp32?tab=readme-ov-file#related-open-source-projects) neste ecossistema
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| Nome do Projeto | Endereço do Projeto | Descrição do Projeto |
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| Cliente Android Xiaozhi | [xiaozhi-android-client](https://github.com/TOM88812/xiaozhi-android-client) | Um aplicativo de diálogo por voz para Android e iOS baseado no xiaozhi-server, com suporte a interação por voz em tempo real e diálogo por texto.<br/>Atualmente uma versão Flutter, conectando as plataformas iOS e Android. |
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| Cliente Desktop Xiaozhi | [py-xiaozhi](https://github.com/Huang-junsen/py-xiaozhi) | Este projeto fornece um cliente de IA baseado em Python para iniciantes, permitindo que os usuários experimentem a funcionalidade de IA do Xiaozhi através de código, mesmo sem condições de hardware físico. |
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| Servidor Java Xiaozhi | [xiaozhi-esp32-server-java](https://github.com/joey-zhou/xiaozhi-esp32-server-java) | O serviço backend de código aberto Xiaozhi na versão Java é um projeto de código aberto baseado em Java.<br/>Inclui serviços de frontend e backend, visando fornecer aos usuários uma solução completa de serviço backend. |
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Xiaozhi é um ecossistema. Ao utilizar este produto, você também pode conferir outros [projetos excelentes](https://github.com/78/xiaozhi-esp32/blob/main/README_zh.md#%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE) neste ecossistema
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@@ -277,8 +273,10 @@ Xiaozhi é um ecossistema. Ao utilizar este produto, você também pode conferir
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| Chamadas via interface Dify | Dify | - |
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| Chamadas via interface FastGPT | FastGPT | - |
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| Chamadas via interface Coze | Coze | - |
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| Chamadas via interface Xinference | Xinference | - |
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| Chamadas via interface HomeAssistant | HomeAssistant | - |
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Na verdade, qualquer LLM que suporte chamadas via interface OpenAI pode ser integrado e utilizado, incluindo interfaces Xinference e HomeAssistant.
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Na verdade, qualquer LLM que suporte chamadas via interface openai pode ser integrado e utilizado.
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@@ -297,7 +295,7 @@ Na verdade, qualquer VLLM que suporte chamadas via interface OpenAI pode ser int
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| Método de Uso | Plataformas Suportadas | Plataformas Gratuitas |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Chamadas via interface | EdgeTTS, iFLYTEK, Volcano Engine, Tencent Cloud, Alibaba Cloud e Bailian, CosyVoiceSiliconflow, TTS302AI, CozeCnTTS, GizwitsTTS, ACGNTTS, OpenAITTS, Lingxi Streaming TTS, MinimaxTTS | Lingxi Streaming TTS, EdgeTTS, CosyVoiceSiliconflow(parcial) |
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| Serviços locais | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, MinimaxTTS | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, MinimaxTTS |
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| Serviços locais | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, Index-TTS, PaddleSpeech | Index-TTS, PaddleSpeech, FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3 |
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@@ -343,6 +341,7 @@ Na verdade, qualquer VLLM que suporte chamadas via interface OpenAI pode ser int
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|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
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| Intenção | intent_llm | Chamadas via interface | Baseado no preço do LLM | Reconhece intenção através de modelos de linguagem, forte generalização |
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| Intenção | function_call | Chamadas via interface | Baseado no preço do LLM | Completa a intenção através de chamada de função do modelo de linguagem, velocidade rápida, bom resultado |
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| Intenção | nointent | Modo sem intenção | Gratuito | Não realiza reconhecimento de intenção, retorna diretamente o resultado do diálogo |
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@@ -360,10 +359,10 @@ Na verdade, qualquer VLLM que suporte chamadas via interface OpenAI pode ser int
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|:---:|:---:|:---|
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| <img src="./docs/images/logo_bailing.png" width="160"> | [Robô de Diálogo por Voz Bailing](https://github.com/wwbin2017/bailing) | Este projeto foi inspirado pelo [Robô de Diálogo por Voz Bailing](https://github.com/wwbin2017/bailing) e implementado com base nele |
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| <img src="./docs/images/logo_tenclass.png" width="160"> | [Tenclass](https://www.tenclass.com/) | Agradecimentos à [Tenclass](https://www.tenclass.com/) por formular protocolos de comunicação padrão, soluções de compatibilidade multidispositivo e demonstrações práticas de cenários de alta concorrência para o ecossistema Xiaozhi; fornecendo suporte completo de documentação técnica para este projeto |
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| <img src="./docs/images/logo_xuanfeng.png" width="160"> | [Xuanfeng Technology (旋风科技)](https://github.com/Eric0308) | Agradecimentos à [Xuanfeng Technology](https://github.com/Eric0308) por contribuir com o framework de chamada de função, protocolo de comunicação MCP e implementação do mecanismo de chamada baseado em plugins. Através de um sistema padronizado de agendamento de instruções e capacidades de expansão dinâmica, melhora significativamente a eficiência de interação e extensibilidade funcional dos dispositivos de frontend (IoT) |
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| <img src="./docs/images/logo_xuanfeng.png" width="160"> | [Xuanfeng Technology (玄凤科技)](https://github.com/Eric0308) | Agradecimentos à [Xuanfeng Technology](https://github.com/Eric0308) por contribuir com o framework de chamada de função, protocolo de comunicação MCP e implementação do mecanismo de chamada baseado em plugins. Através de um sistema padronizado de agendamento de instruções e capacidades de expansão dinâmica, melhora significativamente a eficiência de interação e extensibilidade funcional dos dispositivos de frontend (IoT) |
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| <img src="./docs/images/logo_junsen.png" width="160"> | [huangjunsen](https://github.com/huangjunsen0406) | Agradecimentos a [huangjunsen](https://github.com/huangjunsen0406) por contribuir com o módulo `Console de Controle Inteligente Mobile`, que permite controle eficiente e interação em tempo real em dispositivos móveis, melhorando significativamente a conveniência operacional e a eficiência de gerenciamento do sistema em cenários móveis. |
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| <img src="./docs/images/logo_huiyuan.png" width="160"> | [Huiyuan Design (汇源设计)](http://ui.kwd988.net/) | Agradecimentos à [Huiyuan Design](http://ui.kwd988.net/) por fornecer soluções visuais profissionais para este projeto, utilizando sua experiência prática de design atendendo mais de mil empresas para potencializar a experiência do usuário deste produto |
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| <img src="./docs/images/logo_qinren.png" width="160"> | [Xi'an Qinren Information Technology (西安秦人信息科技)](https://www.029app.com/) | Agradecimentos à [Xi'an Qinren Information Technology](https://www.029app.com/) por aprofundar o sistema visual deste projeto, garantindo consistência e extensibilidade do estilo de design geral em aplicações de múltiplos cenários |
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| <img src="./docs/images/logo_huiyuan.png" width="160"> | [Huiyuan Design (汇远设计)](http://ui.kwd988.net/) | Agradecimentos à [Huiyuan Design](http://ui.kwd988.net/) por fornecer soluções visuais profissionais para este projeto, utilizando sua experiência prática de design atendendo mais de mil empresas para potencializar a experiência do usuário deste produto |
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| <img src="./docs/images/logo_qinren.png" width="160"> | [Xi'an Qinren Information Technology (西安勤人信息科技)](https://www.029app.com/) | Agradecimentos à [Xi'an Qinren Information Technology](https://www.029app.com/) por aprofundar o sistema visual deste projeto, garantindo consistência e extensibilidade do estilo de design geral em aplicações de múltiplos cenários |
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| <img src="./docs/images/logo_contributors.png" width="160"> | [Contribuidores de Código](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors) | Agradecimentos a [todos os contribuidores de código](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors), seus esforços tornaram o projeto mais robusto e poderoso. |
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@@ -260,7 +260,7 @@ Nếu bạn là một nhà phát triển phần mềm, đây có một [Lá thư
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## Hệ sinh thái sản phẩm 👬
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Xiaozhi là một hệ sinh thái, khi bạn sử dụng sản phẩm này, bạn cũng có thể xem các [dự án xuất sắc](https://github.com/78/xiaozhi-esp32?tab=readme-ov-file#related-open-source-projects) khác trong hệ sinh thái này
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Xiaozhi là một hệ sinh thái, khi bạn sử dụng sản phẩm này, bạn cũng có thể xem các [dự án xuất sắc](https://github.com/78/xiaozhi-esp32/blob/main/README_zh.md#%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE) khác trong hệ sinh thái này
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@@ -130,7 +130,7 @@ export default {
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'chatHistory.loading': 'Loading...',
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'chatHistory.noMoreData': 'No more data',
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'chatHistory.noChatRecords': 'No chat records',
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'chatRecordsDescription': 'Conversation records with agents will be displayed here',
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'chatHistory.chatRecordsDescription': 'Conversation records with agents will be displayed here',
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// Chat History Detail Page
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'chatHistory.pageTitle': 'Chat Detail',
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'chatHistory.assistantName': 'Intelligent Assistant',
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@@ -130,7 +130,7 @@ export default {
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'chatHistory.loading': 'Carregando...',
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'chatHistory.noMoreData': 'Não há mais dados',
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'chatHistory.noChatRecords': 'Nenhum registro de conversa',
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'chatRecordsDescription': 'Os registros de conversas com agentes serão exibidos aqui',
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'chatHistory.chatRecordsDescription': 'Os registros de conversas com agentes serão exibidos aqui',
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// Chat History Detail Page
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'chatHistory.pageTitle': 'Detalhe da Conversa',
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'chatHistory.assistantName': 'Assistente Inteligente',
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