HUGO Markdown Filoversætter

Dette workflow effektiviserer oversættelsen af HUGO markdown-filer til målsprog, samtidig med at filstruktur og formatering bevares. Ved at udnytte AI-sprogsmodeller sikrer det nøjagtige oversættelser af indhold, bevarer TOML front matter-integritet og anvender bedste praksis for oversættelse til statiske site generators.

Sådan fungerer AI-flowet - HUGO Markdown Filoversætter

Flows

Sådan fungerer AI-flowet

Modtag Markdown-fil og oversættelsesvariabler.
Accepterer bruger-uploadet HUGO markdown-fil og oplysninger om målsprog som input.
Udtræk målsprog.
Parser inputvariabler for at bestemme målsproget til oversættelse ved hjælp af en AI-model.
Hent eksisterende oversættelser.
Søger efter de bedste eksisterende oversættelser eller relateret dokumentation for at give kontekst til oversættelsen.
Oversæt Markdown-fil med strukturbevarelse.
Bruger AI til at oversætte markdown-filen til målsproget, samtidig med at den originale formatering, TOML front matter og markdown-struktur bevares.
Output oversat fil.
Returnerer den oversatte markdown-fil, klar til brug i HUGO-projekter.

Prompts brugt i dette flow

Nedenfor er en komplet liste over alle prompts, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Prompts er instruktioner givet til AI-modellen for at generere svar eller udføre handlinger. De vejleder AI'en i at forstå brugerens hensigt og generere relevante outputs.

Prompt

Promptskabelon til oversættelse af HUGO markdown-filer, inklusive restriktioner og eksempel på formatering.

                You are professional translator translating HUGO markdown file to destination language, which is defined in input variables:
{all_input_variables}

-- TRANSLATION RESTRICTIONS --
{context}
-- END RESTRICTIONS --

Input file is HUGO file with Front matter section formatted with toml language (translated file should start with toml, than contains variables in toml format ), than file continue with markdown text

Keep the same formatting and structure as original input file, make sure all control characters are used in the same form as in original input.
Don't translate text, which are part of HTML tags or field names in the front matter section - translate just field values.
In the translation properly handle quotes 
--

--EXAMPLE of file structure START:
title = "any title"

                                
any other markdown text ...

-- EXAMPLE END

--
RETURN JUST TRANSLATED FILE, NOTHING ELSE!
INPUT FILE TO TRANSLATE:
{input}
This is a final line added for robust parsing.

            

Komponenter brugt i dette flow

Nedenfor er en komplet liste over alle komponenter, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Komponenter er byggestenene i hvert AI-flow. De giver dig mulighed for at skabe komplekse interaktioner og automatisere opgaver ved at forbinde forskellige funktioner. Hver komponent tjener et specifikt formål, såsom at håndtere brugerinput, behandle data eller integrere med eksterne tjenester.

ChatInput

Chat Input-komponenten i FlowHunt igangsætter brugerinteraktioner ved at indsamle beskeder fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flows og gør det muligt for arbejdsgangen at behandle både tekst- og filbaserede input.

Prompt-komponent i FlowHunt

Lær, hvordan FlowHunt's Prompt-komponent lader dig definere din AI-bots rolle og adfærd, så du sikrer relevante og personlige svar. Tilpas prompts og skabeloner for effektive, kontekstbevidste chatbot-flows.

LLM OpenAI

FlowHunt understøtter dusinvis af tekstgenereringsmodeller, herunder modeller fra OpenAI. Her er, hvordan du bruger ChatGPT i dine AI-værktøjer og chatbots.

Generator

Udforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfuld AI-drevet tekstgenerering med din valgte LLM-model. Skab nemt dynamiske chatbot-svar ved at kombinere prompts, valgfrie systeminstruktioner og endda billeder som input, hvilket gør det til et centralt værktøj til at bygge intelligente, samtale-baserede arbejdsgange.

Dokumenthenter

FlowHunt's Dokumenthenter forbedrer AI-nøjagtigheden ved at forbinde generative modeller til dine egne opdaterede dokumenter og URL'er, hvilket sikrer pålidelige og relevante svar ved hjælp af Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Chat Output

Opdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—afslut chatbot-svar med fleksible, fler-delte outputs. Uundværlig for problemfri flow-afslutning og til at skabe avancerede, interaktive AI-chatbots.

Note

Note-komponenten i FlowHunt lader dig tilføje kommentarer og dokumentation direkte i dit workflow. Brug den til at tydeliggøre, annotere eller give instruktioner i dit flow, hvilket gør komplekse automatiseringer lettere at forstå og vedligeholde.

Flow-beskrivelse

Formål og fordele

Dette workflow er designet til at automatisere oversættelsen af markdown-filer, der bruges i HUGO-projekter, med særlig fokus på at bevare filstruktur og formatering. Workflowet sikrer, at kun det relevante tekstindhold oversættes, mens tekniske elementer som front matter, markdown-struktur og kontroltegn forbliver intakte. Dette er særligt nyttigt for teams, der administrerer flersprogede statiske sites bygget med HUGO, og som ønsker at skalere indholdslokalisering, samtidig med at høj kvalitet og konsistens opretholdes.

Formål og nytte

  • Automatiseret oversættelse: Workflowet udnytter avancerede sprogsmodeller (OpenAI GPT-4-varianter) til at levere oversættelser i høj kvalitet for markdown-filer.
  • Strukturbevarelse: Det sikrer omhyggeligt, at strukturen i HUGO markdown-filer, inklusiv front matter i TOML-format, markdown-overskrifter og særlig formatering, bevares.
  • Selektiv oversættelse: Workflowet er designet til at undgå oversættelse af feltnavne i front matter eller tekst inden for HTML-tags, med fokus kun på feltværdier og markdown-indhold.
  • Skalerbar lokalisering: Ved at automatisere oversættelsesprocessen muliggør dette workflow hurtig skalering til flere sprog med minimal manuel indsats.

Nøgletrin i workflowet

Workflowet består af flere indbyrdes forbundne komponenter. Her er en trinvis oversigt:

TrinKomponentFunktion
1Chat InputModtager markdown-filen, der skal oversættes, samt nødvendige variabler (f.eks. målsprog).
2Prompt Template (input var)Udtrækker navnet på målsproget fra inputvariabler til videre brug.
3LLM OpenAI (nano)Bruger en letvægts GPT-4-model til at behandle prompts.
4Generator (get language name)Genererer navnet på målsproget ud fra de angivne variabler.
5Document Retriever (GetBestTranslation)Søger efter eksisterende bedste oversættelser eller kontekst fra interne/dokumentkilder.
6Prompt Template (Prompt)Udarbejder en detaljeret prompt, der instruerer LLM om, hvordan der skal oversættes, med restriktioner og eksempler.
7LLM OpenAI (full)Bruger en fuld-feature GPT-4-model (med stor kontekst) til at udføre oversættelsen.
8GeneratorUdfører oversættelsen ved hjælp af ovenstående prompt og model.
9Chat OutputViser den oversatte markdown-fil i outputgrænsefladen.

Workflowlogik i detaljer

  • Inputhåndtering: Brugeren indsender en markdown-fil og angiver målsproget. Workflowet udtrækker relevante variabler til brug i prompts.
  • Sprogekstraktion: Den første del af workflowet bestemmer navnet på målsproget fra input ved hjælp af en letvægts LLM og en brugerdefineret promptskabelon.
  • Konteksthentning: Den henter eventuelt eksisterende oversættelser eller relevant dokumentation for at give yderligere kontekst og sikre oversættelseskonsistens.
  • Opbygning af oversættelsesprompt: En omfattende prompt konstrueres, der detaljerer formateringsregler, oversættelsesrestriktioner og forventninger til filstruktur. En eksempelfilstruktur gives til modellen med strenge instruktioner om, hvad der skal oversættes, og hvad der skal bevares.
  • Generering af oversættelse: Hovedoversættelsen udføres ved hjælp af en kraftfuld LLM, der sikrer output af høj kvalitet, mens der nøje overholdes krav til formatering og struktur.
  • Output: Den oversatte markdown-fil præsenteres til brugerens gennemgang eller yderligere automatiseret behandling.

Hvorfor dette workflow er nyttigt

  • Konsistens: Sikrer, at alle oversatte filer følger de strenge formaterings- og strukturguidelines, som HUGO-projekter kræver.
  • Effektivitet: Reducerer væsentligt den manuelle indsats, der kræves for at oversætte og formatere markdown-filer til statiske site generators.
  • Skalerbarhed: Gør det nemt at skalere til flere sprog og store mængder indhold.
  • Kvalitetskontrol: Ved at bruge både kontekstafhængig hentning og eksplicitte oversættelsesinstruktioner minimeres fejl, der er typiske for naive maskinoversættelsesmetoder.

Særlige overvejelser

  • Feltspecifikke regler: Workflowet er omhyggelig med kun at oversætte feltværdier i front matter, ikke feltnavne eller strukturelle elementer.
  • Formateringsintegritet: Kontroltegn som + + + og markdown/HTML-elementer bevares i overensstemmelse med HUGO og TOML-specifikationer.
  • Udvidelsesmuligheder: Den modulære tilgang (med retrievere, promptskabeloner og generatorer) gør det nemt at tilpasse, når kravene ændres.

Sammenfattende giver dette workflow en komplet, pålidelig og skalerbar løsning til oversættelse af HUGO markdown-filer, hvilket gør det særligt værdifuldt for organisationer, der administrerer flersprogede statiske sites eller dokumentationsprojekter.

Lad os bygge dit eget AI-team

Vi hjælper virksomheder som din med at udvikle smarte chatbots, MCP-servere, AI-værktøjer eller andre typer AI-automatisering til at erstatte mennesker i gentagne opgaver i din organisation.

Lær mere

Øjeblikkelig tekstoversætter til engelsk
Øjeblikkelig tekstoversætter til engelsk

Øjeblikkelig tekstoversætter til engelsk

Dette workflow gør det muligt for brugere straks at oversætte enhver inputtekst til engelsk ved hjælp af AI. Brugeren indtaster eller uploader tekst, som dereft...

3 min læsning
Professionel HTML Tekstoversætter med UrlsLab
Professionel HTML Tekstoversætter med UrlsLab

Professionel HTML Tekstoversætter med UrlsLab

Oversæt webindhold mellem forskellige sprog, mens HTML-strukturen bevares, ved hjælp af AI og UrlsLab-plugin. E-mailadresser og URL'er forbliver uændrede, hvilk...

3 min læsning
AI Blog Overskrift & Søgeordsoptimering
AI Blog Overskrift & Søgeordsoptimering

AI Blog Overskrift & Søgeordsoptimering

Dette AI-drevne workflow finder de bedste SEO-søgeord til din blogartikel og omskriver automatisk overskrifterne, så de målretter disse søgeord, hvilket forbedr...

3 min læsning