HUGO マークダウンファイル翻訳ツール

このワークフローは、HUGO マークダウンファイルの翻訳を自動化し、ファイル構造と書式設定を維持しながら、コンテンツの正確な翻訳を実現します。AI 言語モデルを活用し、TOML フロントマターの整合性を保ち、静的サイトジェネレーター向けの翻訳ベストプラクティスを適用します。

AIフローの仕組み - HUGO マークダウンファイル翻訳ツール

フロー

AIフローの仕組み

Markdown ファイルと翻訳変数の受信.
ユーザーがアップロードした HUGO マークダウンファイルと、翻訳先の言語情報を入力として受け取ります。
翻訳先言語の抽出.
入力変数から、AIモデルを活用して翻訳先の言語を解析・抽出します。
既存翻訳の取得.
最適な既存翻訳や関連ドキュメントを検索し、翻訳のコンテキストを提供します。
構造を保持したマークダウンファイルの翻訳.
AI を用いて、元の書式・TOML フロントマター・マークダウン構造を維持しつつ、マークダウンファイル全体を翻訳します。
翻訳済みファイルの出力.
翻訳済みマークダウンファイルを返却し、HUGO プロジェクトですぐに利用できる状態にします。

このフローで使用されるプロンプト

input var

すべての入力変数から翻訳先言語名を抽出するプロンプトテンプレートです。

Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}

Prompt

HUGO マークダウンファイル翻訳用プロンプトテンプレート。制約や書式例を含みます。

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.

このフローで使用されるコンポーネント

以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。

チャット入力

FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。

見る チャット入力

FlowHuntのプロンプトコンポーネント

FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。

見る FlowHuntのプロンプトコンポーネント

LLM OpenAI

FlowHuntは、OpenAIをはじめとする数十種類のテキスト生成モデルに対応しています。ここでは、AIツールやチャットボットでChatGPTを使用する方法をご紹介します。

見る LLM OpenAI

ジェネレーター

FlowHunt の Generator コンポーネントを探索しましょう。選択した LLM モデルを使って強力な AI テキスト生成を実現。プロンプト、オプションのシステム指示、さらには画像も入力として組み合わせることで、ダイナミックなチャットボット応答を簡単に作成でき、インテリジェントな会話型ワークフロー構築の中核ツールとなります。

見る ジェネレーター

ドキュメントリトリーバー

FlowHuntのドキュメントリトリーバーは、生成AIモデルをあなた自身の最新ドキュメントやURLへ接続し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を通じて信頼性と関連性の高い回答を実現します。

見る ドキュメントリトリーバー

チャット出力

FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。

見る チャット出力

ノート

FlowHuntのノートコンポーネントは、コメントやドキュメントをワークフロー内に直接追加できる機能です。複雑な自動化をより分かりやすく、管理しやすくするために、フロー内で説明や注釈、手順などを記載できます。

見る ノート

フローの説明

目的と利点

このワークフローは、HUGO プロジェクトで利用されるマークダウンファイルの翻訳を自動化するために設計されており、ファイル構造や書式設定の維持に特に配慮しています。フローは、関連するテキストコンテンツのみを翻訳し、フロントマターやマークダウン構造、制御文字などの技術的要素をそのまま保持します。これは、HUGO で多言語の静的サイトを管理し、高品質かつ一貫したローカライズを拡張したいチームに特に有用です。

目的と利点

  • 自動翻訳: 最先端の言語モデル（OpenAI GPT-4 系列）を活用し、マークダウンファイルの高品質な自動翻訳を提供します。
  • 構造の保持: TOML 形式のフロントマターやマークダウン見出し、特殊な書式を含む HUGO マークダウンファイルの構造を厳密に維持します。
  • 選択的翻訳: フロントマター内のフィールド名や HTML タグ内のテキストは翻訳せず、フィールド値およびマークダウン本文のみを翻訳対象とします。
  • スケーラブルなローカライズ: 翻訳プロセスを自動化することで、最小限の手作業で多言語展開を迅速に実現できます。

ワークフローの主要ステップ

このワークフローは、複数のコンポーネントが連携して構成されています。各ステップは以下の通りです。

ステップコンポーネント機能
1Chat Input翻訳対象のマークダウンファイルおよび必要な変数（例：翻訳先言語）を受け取ります。
2Prompt Template (input var)入力変数から翻訳先言語名を抽出し、後続の工程で利用します。
3LLM OpenAI (nano)軽量な GPT-4 モデルを使用し、プロンプトを処理します。
4Generator (get language name)提供された変数から翻訳先言語名を生成します。
5Document Retriever (GetBestTranslation)既存の最適な翻訳や関連ドキュメントを検索し、コンテキストを提供します。
6Prompt Template (Prompt)書式規則や翻訳制約、ファイル構造例を含んだ詳細なプロンプトを作成します。
7LLM OpenAI (full)大規模コンテキスト対応の GPT-4 モデルを使用して、翻訳を実行します。
8Generator上記のプロンプトとモデルを用いて、翻訳を実行します。
9Chat Output翻訳されたマークダウンファイルを出力画面に表示します。

ワークフローの詳細ロジック

  • 入力処理: ユーザーがマークダウンファイルと翻訳先言語を指定して送信します。ワークフローは、プロンプト用に必要な変数を抽出します。
  • 言語抽出: ワークフローの最初の部分で、軽量 LLM と専用プロンプトテンプレートを使い、入力から翻訳先言語名を特定します。
  • コンテキスト取得: 必要に応じて既存翻訳や関連ドキュメントを取得し、翻訳の一貫性や精度を高めます。
  • 翻訳プロンプト作成: 書式ルールや翻訳制約、ファイル構造の期待値を詳細に記述したプロンプトを作成します。モデルには厳密な翻訳および保持ルールを提示します。
  • 翻訳実行: 高性能な LLM を用いて、厳格なフォーマット・構造要件を守りつつ、高品質な翻訳結果を生成します。
  • 出力: 翻訳済みマークダウンファイルがユーザーに提示され、そのまま後続の自動処理等に利用できます。

このワークフローの有用性

  • 一貫性: HUGO プロジェクトで要求される厳格な書式・構造ガイドラインにすべての翻訳ファイルが準拠します。
  • 効率化: 静的サイトジェネレーター向けマークダウンファイルの翻訳・書式調整にかかる手作業を大幅に削減します。
  • スケーラビリティ: 多言語・大量コンテンツへの容易な拡張を可能にします。
  • 品質管理: 文脈情報の活用や明確な指示により、単純な機械翻訳で起こりがちなミスを最小限に抑えます。

特記事項

  • フィールドごとのルール: フロントマターでは値のみを翻訳し、フィールド名や構造要素は保持します。
  • 書式の厳守: HUGO や TOML 仕様に合わせ、+ + + などの制御文字やマークダウン／HTML 要素を忠実に保持します。
  • 拡張性: リトリーバー、プロンプトテンプレート、ジェネレーターなどのモジュール構成により、要件変更にも柔軟に対応できます。

まとめると、このワークフローは HUGO マークダウンファイルの翻訳をエンドツーエンドで信頼性高くスケーラブルに実現し、多言語静的サイトやドキュメントプロジェクトを管理する組織にとって非常に価値の高いソリューションです。

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