}

    private static final String[] LLM_LOG_PACKAGES =
            { "org.codelibs.fess.llm", "org.codelibs.fess.chat", "org.codelibs.fess.api.chat", "org.codelibs.fess.app.web.chat" };

    /**
     * Sets the log level for LLM-related packages.
     *
     * @param level the log level to set
     */
    public void setLlmLogLevel(final String level) {

/// info

Added in FastAPI 0.134.0.

///

## Use Cases { #use-cases }

You could use this if you want to stream pure strings, for example directly from the output of an **AI LLM** service.

You could also use it to stream **large binary files**, where you stream each chunk of data as you read it, without having to read it all in memory at once.

如果你要流式传输可以结构化为 JSON 的数据，你应该[流式传输 JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md)。

但如果你想流式传输纯二进制数据或字符串，可以按下面的方法操作。

/// info | 信息

自 FastAPI 0.134.0 起新增。

///

## 使用场景 { #use-cases }

如果你想流式传输纯字符串，例如直接来自某个 AI LLM 服务的输出，可以使用它。

你也可以用它来流式传输大型二进制文件，在读取的同时按块发送，无需一次性把所有内容读入内存。

你还可以用这种方式流式传输视频或音频，甚至可以在处理的同时生成并发送。

## 使用 `yield` 的 `StreamingResponse` { #a-streamingresponse-with-yield }

重點在於你的應用能夠逐行產生資料，同時用戶端在消耗前一行的資料。

///

/// note | 技術細節

由於每個 JSON 物件會以換行分隔，它們的內容中不能包含實際的換行字元，但可以包含跳脫後的換行（`\n`），這是 JSON 標準的一部分。

不過通常你不需要為此煩惱，這些都會自動處理，繼續往下看吧。🤓

///

## 使用情境 { #use-cases }

你可以用這種方式從 **AI LLM** 服務、**日誌**或**遙測**串流資料，或任何能以 **JSON** 項目結構化的其他型態資料。

/// tip

如果你想串流二進位資料，例如影像或音訊，請參考進階指南：[串流資料](../advanced/stream-data.md)。

///

## 使用 FastAPI 串流 JSON Lines { #stream-json-lines-with-fastapi }

///

/// note | 技術詳細

各 JSON オブジェクトは改行で区切られるため、内容にリテラルな改行文字は含められません。ですが、エスケープした改行（`\n`）は含められます。これは JSON 標準の一部です。

とはいえ、通常は気にする必要はありません。自動で処理されますので、読み進めてください。🤓

///

## ユースケース { #use-cases }

これは **AI LLM** サービス、**ログ**や**テレメトリ**、あるいは **JSON** アイテムとして構造化できる他の種類のデータをストリームするのに使えます。

/// tip | 豆知識

動画や音声などのバイナリデータをストリームしたい場合は、上級ガイドを参照してください: [データのストリーム](../advanced/stream-data.md)。

///

しかし、純粋なバイナリデータや文字列をストリームしたい場合は、次のようにできます。

/// info | 情報

FastAPI 0.134.0 で追加されました。

///

## ユースケース { #use-cases }

例えば、AI LLM サービスの出力をそのまま、純粋な文字列としてストリームしたい場合に使えます。

メモリに一度に全て読み込むことなく、読み込みながらチャンクごとに送ることで、巨大なバイナリファイルをストリームすることにも使えます。

同様に、動画や音声をストリームすることもできます。処理しながら生成し、そのまま送信することも可能です。

    /** Storage type configuration key (s3, gcs, auto). */
    public static final String STORAGE_TYPE = "storage.type";

    /** RAG LLM name configuration key. */
    public static final String RAG_LLM_NAME = "rag.llm.name";

    /** Storage region configuration key (for S3). */
    public static final String STORAGE_REGION = "storage.region";

* 🌐 Update Korean LLM prompt. PR [#14740](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14740) by [@hard-coders](https://github.com/hard-coders).
* 🌐 Improve LLM prompt for Turkish translations. PR [#14728](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14728) by [@Kadermiyanyedi](https://github.com/Kadermiyanyedi).

    new_path.mkdir()
    new_config_path: Path = Path(new_path) / mkdocs_name
    new_config_path.write_text("INHERIT: ../en/mkdocs.yml\n", encoding="utf-8")
    new_llm_prompt_path: Path = new_path / "llm-prompt.md"
    new_llm_prompt_path.write_text("", encoding="utf-8")
    print(f"Successfully initialized: {new_path}")
    update_languages()


@app.command()
def build_lang(
    lang: str = typer.Argument(

# LLM test dosyası { #llm-test-file }

Bu doküman, dokümantasyonu çeviren <abbr title="Large Language Model">LLM</abbr>'nin `scripts/translate.py` içindeki `general_prompt`'u ve `docs/{language code}/llm-prompt.md` içindeki dile özel prompt'u anlayıp anlamadığını test eder. Dile özel prompt, `general_prompt`'a eklenir.

Buraya eklenen testler, dile özel prompt'ları tasarlayan herkes tarafından görülecektir.

Şu şekilde kullanın: