Feat: TrustGraph i18n & Documentation Translation Updates (#781)

Native CLI i18n: The TrustGraph CLI has built-in translation support
that dynamically loads language strings. You can test and use
different languages by simply passing the --lang flag (e.g., --lang
es for Spanish, --lang ru for Russian) or by configuring your
environment's LANG variable.

Automated Docs Translations: This PR introduces autonomously
translated Markdown documentation into several target languages,
including Spanish, Swahili, Portuguese, Turkish, Hindi, Hebrew,
Arabic, Simplified Chinese, and Russian.

docs/tech-specs/schema-refactoring-proposal.hi.md

@@ -0,0 +1,99 @@
+---
+layout: default
+title: "पहले"
+parent: "Hindi (Beta)"
+---
+
+## स्कीमा निर्देशिका का पुनर्गठन प्रस्ताव
+
+## वर्तमान मुद्दे
+
+1. **सममित संरचना** - सभी स्कीमा एक ही निर्देशिका में होने से उनके बीच के संबंधों को समझना मुश्किल हो जाता है
+2. **विभिन्न चिंताएं** - कोर प्रकार, डोमेन ऑब्जेक्ट और एपीआई अनुबंध सभी एक साथ
+3. **अस्पष्ट नामकरण** - फ़ाइलें जैसे "object.py", "types.py", "topic.py" स्पष्ट रूप से उनकी propósito नहीं दर्शाती हैं
+4. **स्पष्ट परतें नहीं** - यह स्पष्ट नहीं है कि कौन सी चीज़ किससे जुड़ी है
+
+## प्रस्तावित संरचना
+
+```
+trustgraph-base/trustgraph/schema/
+├── __init__.py
+├── core/              # हर जगह उपयोग किए जाने वाले कोर मूल प्रकार
+│   ├── __init__.py
+│   ├── primitives.py  # त्रुटि, मूल्य, त्रिक, फ़ील्ड, पंक्ति स्कीमा
+│   ├── metadata.py    # मेटाडेटा रिकॉर्ड
+│   └── topic.py       # विषय उपयोगिताएं
+│
+├── knowledge/         # ज्ञान डोमेन मॉडल और निष्कर्षण
+│   ├── __init__.py
+│   ├── graph.py       # एंटिटीसंदर्भ, एंटिटी एम्बेडिंग, त्रिक
+│   ├── document.py    # दस्तावेज़, टेक्स्टदस्तावेज़, टुकड़ा
+│   ├── knowledge.py   # ज्ञान निष्कर्षण प्रकार
+│   ├── embeddings.py  # सभी एम्बेडिंग संबंधित प्रकार (कई फ़ाइलों से स्थानांतरित)
+│   └── nlp.py         # परिभाषा, विषय, संबंध, तथ्य प्रकार
+│
+└── services/          # सेवा अनुरोध/प्रतिक्रिया अनुबंध
+    ├── __init__.py
+    ├── llm.py         # टेक्स्टकम्प्लीशन, एम्बेडिंग, टूल अनुरोध/प्रतिक्रिया
+    ├── retrieval.py   # ग्राफ़RAG, दस्तावेज़RAG क्वेरी/प्रतिक्रिया
+    ├── query.py       # ग्राफ़एम्बेडिंग अनुरोध/प्रतिक्रिया, दस्तावेज़एम्बेडिंग अनुरोध/प्रतिक्रिया
+    ├── agent.py       # एजेंट अनुरोध/प्रतिक्रिया
+    ├── flow.py        # फ़्लो अनुरोध/प्रतिक्रिया
+    ├── prompt.py      # प्रॉम्प्ट सेवा अनुरोध/प्रतिक्रिया
+    ├── config.py      # कॉन्फ़िगरेशन सेवा
+    ├── library.py     # लाइब्रेरियन सेवा
+    └── lookup.py      # लुकअप सेवा
+```
+
+## मुख्य परिवर्तन
+
+1. **पदानुक्रमित संगठन** - स्पष्ट विभाजन कोर प्रकारों, ज्ञान मॉडल और सेवा अनुबंधों के बीच
+2. **बेहतर नामकरण**:
+   - `types.py` → `core/primitives.py` (अधिक स्पष्ट उद्देश्य)
+   - `object.py` → वास्तविक सामग्री के आधार पर उचित फ़ाइलों में विभाजित
+   - `documents.py` → `knowledge/document.py` (एकल, सुसंगत)
+   - `models.py` → `services/llm.py` (अधिक स्पष्ट रूप से किस प्रकार के मॉडल)
+   - `prompt.py` → विभाजित: सेवा भागों को `services/prompt.py` में, डेटा प्रकारों को `knowledge/nlp.py` में
+
+3. **तार्किक समूहीकरण**:
+   - सभी एम्बेडिंग प्रकारों को `knowledge/embeddings.py` में समेकित किया गया है
+   - सभी LLM-संबंधित सेवा अनुबंधों को `services/llm.py` में रखा गया है
+   - सेवाओं की निर्देशिका में अनुरोध/प्रतिक्रिया जोड़े का स्पष्ट विभाजन
+   - ज्ञान निष्कर्षण प्रकारों को अन्य ज्ञान डोमेन मॉडल के साथ समूहीकृत किया गया है
+
+4. **निर्भरता स्पष्टता**:
+   - कोर प्रकारों में कोई निर्भरता नहीं है
+   - ज्ञान मॉडल केवल कोर पर निर्भर होते हैं
+   - सेवा अनुबंध कोर और ज्ञान मॉडल दोनों पर निर्भर हो सकते हैं
+
+## माइग्रेशन के लाभ
+
+1. **आसान नेविगेशन** - डेवलपर्स आसानी से वह ढूंढ सकते हैं जिसकी उन्हें आवश्यकता है
+2. **बेहतर मॉड्यूलरिटी** - विभिन्न चिंताओं के बीच स्पष्ट सीमाएं
+3. **सरल आयात** - अधिक सहज आयात पथ
+4. **भविष्य के लिए तैयार** - बिना किसी अव्यवस्था के, नई ज्ञान प्रकारों या सेवाओं को आसानी से जोड़ा जा सकता है
+
+## उदाहरण आयात परिवर्तन
+
+```python
+# पहले
+
+> **Beta Translation:** This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.
+from trustgraph.schema import Error, Triple, GraphEmbeddings, TextCompletionRequest
+
+# बाद में
+from trustgraph.schema.core import Error, Triple
+from trustgraph.schema.knowledge import GraphEmbeddings
+from trustgraph.schema.services import TextCompletionRequest
+```
+
+## कार्यान्वयन नोट्स
+
+1. मूल `__init__.py` में आयात को बनाए रखकर पिछड़े अनुकूलता बनाए रखें
+2. धीरे-धीरे फ़ाइलों को स्थानांतरित करें, आवश्यक अनुसार आयात को अपडेट करें
+3. एक `legacy.py` जोड़ने पर विचार करें जो एक संक्रमण अवधि के लिए सब कुछ आयात करता है
+4. नए संरचना को दर्शाने के लिए दस्तावेज़ अपडेट करें
+
+<function_calls>
+<invoke name="TodoWrite">
+<parameter name="todos">[{"id": "1", "content": "वर्तमान स्कीमा निर्देशिका संरचना की जाँच करें", "status": "पूर्ण", "प्राथमिकता": "उच्च"}, {"id": "2", "content": "स्कीमा फ़ाइलों और उनके उद्देश्यों का विश्लेषण करें", "status": "पूर्ण", "प्राथमिकता": "उच्च"}, {"id": "3", "content": "बेहतर नामकरण और संरचना का प्रस्ताव", "status": "पूर्ण", "प्राथमिकता": "उच्च"}]