variable d'entrée
Modèle de prompt utilisé pour extraire le nom de la langue de destination à partir de toutes les variables d'entrée.
Ce workflow rationalise la traduction des fichiers markdown HUGO dans les langues cibles tout en préservant la structure du fichier et sa mise en forme. Grâce à l’utilisation de modèles linguistiques IA, il garantit des traductions précises du contenu, maintient l’intégrité du front matter TOML et applique les bonnes pratiques de traduction pour les générateurs de sites statiques.

Flux
Modèle de prompt utilisé pour extraire le nom de la langue de destination à partir de toutes les variables d'entrée.
Modèle de prompt pour la traduction des fichiers markdown HUGO, incluant les restrictions et un exemple de formatage.
Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.
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Description du flux
Ce workflow est conçu pour automatiser la traduction des fichiers markdown utilisés dans les projets HUGO, avec une attention particulière à la préservation de la structure et du formatage des fichiers. Le flux garantit que seuls les contenus textuels pertinents sont traduits, tandis que les éléments techniques comme le front matter, la structure markdown et les caractères de contrôle restent intacts. Ceci est particulièrement utile pour les équipes qui gèrent des sites statiques multilingues construits avec HUGO et qui souhaitent scaler la localisation du contenu tout en maintenant une haute qualité et une cohérence optimale.
Le workflow se compose de plusieurs composants interconnectés. Voici un aperçu étape par étape :
| Étape | Composant | Fonction |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Accepte le fichier markdown à traduire ainsi que les variables requises (ex : langue cible). |
| 2 | Prompt Template (input var) | Extrait le nom de la langue de destination à partir des variables d’entrée pour un usage ultérieur. |
| 3 | LLM OpenAI (nano) | Utilise un modèle GPT-4 léger pour traiter les prompts. |
| 4 | Generator (get language name) | Génère le nom de la langue de destination à partir des variables fournies. |
| 5 | Document Retriever (GetBestTranslation) | Recherche les meilleures traductions existantes ou du contexte dans des sources internes/documentaires. |
| 6 | Prompt Template (Prompt) | Crée un prompt détaillé indiquant au LLM comment traduire, avec restrictions et exemples. |
| 7 | LLM OpenAI (full) | Utilise un modèle GPT-4 complet (avec large contexte) pour effectuer la traduction. |
| 8 | Generator | Exécute la traduction à l’aide du prompt et du modèle ci-dessus. |
| 9 | Chat Output | Affiche le fichier markdown traduit dans l’interface de sortie. |
+ + + ainsi que les éléments markdown/HTML sont préservés selon les spécifications HUGO et TOML.En résumé, ce workflow fournit une solution complète, fiable et scalable pour la traduction de fichiers markdown HUGO, ce qui le rend particulièrement précieux pour les organisations gérant des sites statiques multilingues ou des projets de documentation.
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