AI大模型探索之路-实战篇1：基于OpenAI智能翻译助手实战落地
时间：2024-04-22 17:31:04 来源：网络cs 作者：利杜鹃 栏目：卖家故事 阅读：
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前言一、需求规格描述二、系统架构设计三、技术实施方案四、核心功能说明五、开源技术选型六、代码实现细节1.图形用户界面（GUI）的开发2.大型模型调用的模块化封装3.文档解析翻译结果处理 总结
前言
在全球化的浪潮中，语言翻译需求日益增长。市场上涌现出各式各样的翻译工具和平台，然而，免费的解决方案往往局限于简短文本的翻译。面对长篇文档，用户通常不得不转向付费服务。鉴于大型预训练语言模型（LLMs）在自然语言翻译上的显著优势，利用这些模型打造一款高效、经济的翻译工具，不仅能满足市场需求，同时亦具备极高的商业潜力与数据安全性。
针对这一需求，我们提出了一个基于OpenAI智能翻译助手的实战落地项目。该项目旨在开发一款支持多语种互译、兼容多种文件格式的翻译工具，以满足用户对长篇文档翻译的需求。
一、需求规格描述
1)支持包括但不限于PDF、Word等多样化的文件格式；
2)实现多语种间的互译功能；
3)兼容并优化多种大型预训练语言模型架构设计
二、系统架构设计
1）用户通过客户端上传待翻译文件；
2）系统后端进行文件解析，调用适配的大型模型执行翻译任务，并将翻译结果整合为新文档；
3）最终将翻译后的文档返回给用户以供下载。
三、技术实施方案
1)方案一：基于目标大型模型选择对应的API接口，自主封装模型调用流程；
2)方案二：采用LangChain框架，以简化大型模型集成过程，该框架负责隔离并封装模型调用细节。
本次先采用方案一实现，后续再引入LangChain框架简化改造。
四、核心功能说明
文本：高精度文本解析；表格：表格内容智能辨识与翻译；图片：图片内文字暂不予处理，考虑到其处理难度及相对较低的需求优先级。五、开源技术选型
选择对文本和表格支持性比较好的pdfplumber
六、代码实现细节
1.图形用户界面（GUI）的开发
核心代码样例：
def launch_gui(args): global global_args global_args = args iface = gr.Interface( fn=translate_with_gui, inputs=[ gr.File(label="上传PDF文件"), gr.Dropdown(choices=["中文", "日语", "西班牙语"], value="中文", label="选择目标语言"), # 这里添加了default参数 gr.Dropdown(choices=["OpenAIModel", "GLMModel"], value="OpenAIModel", label="选择大模型"), # 这里添加了default参数 gr.Radio(choices=["PDF", "Markdown","word"], value="PDF", label="选择输出格式") # 选择输出格式 ], outputs=gr.Textbox(label="输出结果") ) iface.launch()
2.大型模型调用的模块化封装
核心代码样例：
class OpenAIModel(Model): def __init__(self, model: str, api_key: str): self.model = model openai.api_key = api_key def make_request(self, prompt): attempts = 0 while attempts < 3: try: if self.model == "gpt-3.5-turbo": response = openai.ChatCompletion.create( model=self.model, messages=[ #{"role": "system", "content": super.get_system_prompt()}, {"role": "user", "content": prompt}, ] ) translation = response.choices[0].message['content'].strip() else: response = openai.Completion.create( model=self.model, prompt=prompt, max_tokens=150, temperature=0 ) translation = response.choices[0].text.strip() return translation, True3.文档解析翻译结果处理
1）文档解析：引用工具插件将对文档进行解析，页、内容（文段、表格、图片）
2）文档翻译：调用大模型API翻译：文段、表格
3）文档生成：将翻译后的内容回写生成新文档、输出下载
核心代码样例：
# 定义一个PDFTranslator类class PDFTranslator: # 定义初始化函数，接收一个model_name参数 def __init__(self, model: Model): # 创建一个model对象，用于执行翻译任务 self.model = model # 创建一个PDFParser对象，用于解析PDF文件 self.pdf_parser = PDFParser() # 创建一个Writer对象，用于写入文件 self.writer = Writer() def translate_pdf(self, pdf_file_path: str, file_format: str = 'PDF', target_language: str = 'Chinese', output_file_path: str = None, pages: Optional[int] = None): # 使用PDFParser对象解析指定的PDF文件，并将结果赋值给self.book self.book = self.pdf_parser.parse_pdf(pdf_file_path, pages) # 遍历self.book的每一页 for page_idx, page in enumerate(self.book.pages): # 遍历每一页的每个内容 for content_idx, content in enumerate(page.contents): #生成提示语 prompt = self.model.translate_prompt(content, target_language) LOG.debug(prompt) translation, status = self.model.make_request(prompt) LOG.info(translation) # 更新self.document.pages中的内容 content.apply_translated_paragraphs(translation) """ 用book对象存储翻译的结果 """ self.book.pages[page_idx].contents[content_idx].set_translation(translation, status) # 使用Writer对象保存翻译后的书籍，并返回保存的路径 return self.writer.save_translated_book(self.book, output_file_path, file_format)总结
1）Prompt工程是翻译质量的核心，要求开发者精通其构造与优化技巧；
2）LangChain的使用大幅简化了大型模型的集成和操作，极大提升了开发效率；
3）展望更多应用场景，例如基于大型模型重构的翻译应用、语音点餐系统、智能旅行助手、订票平台以及打车服务等，均有望在不久的将来得到实质性进展。
通过这个项目的实施，我们成功地实现了一个基于OpenAI智能翻译助手的实战落地工具。该工具不仅满足了市场对长篇文档翻译的需求，还具备高效、经济的特点，并且保证了数据的安全性。我们相信，随着技术的不断进步和应用场景的扩展，该工具将在未来得到更广泛的应用和发展。
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