UrlsLabによるプロフェッショナルなHTMLテキスト翻訳

AIとUrlsLabプラグインを活用し、HTML構造を保持したままウェブコンテンツを多言語間で翻訳します。メールアドレスやURLは変更されず、そのまま残るため、多言語ウェブサイトやコンテンツチーム向けに正確でコンテキストを考慮した翻訳を実現します。

フロー

AIフローの仕組み

テキスト入力の受け取り.: ユーザーが翻訳したいテキスト（HTML付き）を送信します。
翻訳プロンプトの準備.: メールアドレスやURLなど、変更してはいけない部分を指定しつつ、ソース言語とターゲット言語を含むプロンプトを構築します。
翻訳の生成.: AIモデルが、HTMLを保持しつつ、メールやURLは翻訳せずにテキストを翻訳します。
翻訳結果の表示.: 元の構造や保護された要素を保持したまま、翻訳済みテキストがユーザーに表示されます。

このフローで使用されるプロンプト

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プロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。

プロンプト

動的変数（{input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message}）を利用してプロンプトテンプレートを作成します。

                Translete following text from {source_lang} to {target_lang}:
{input}

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

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

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

フローの説明

目的と利点

このワークフローは、元のHTML構造を保持したまま多言語間でテキストを自動翻訳するプロセスを自動化します。ウェブコンテンツやメール、フォーマットの整ったテキストの翻訳が必要な場面に最適です。特に、大規模なウェブサイトやドキュメントのローカライズが必要なプロフェッショナル、ウェブマスター、コンテンツチームにとって、URLやメールアドレスを変更せず、すぐに使えるクリーンなアウトプットを実現します。

ワークフローの目的と利便性

プロフェッショナル翻訳: 指定されたソース言語からターゲット言語へテキストを変換します。
HTML構造の保持: 入力テキストのHTMLフォーマットを翻訳後もそのまま維持します。
URL・メールの保護: テキスト内のメールアドレスやURLは変換せず、そのまま維持することでリンクや連絡先情報の機能性を保ちます。
余計な出力なし: フローは翻訳結果のみを生成し、コメントや余計なコンテンツ、フォーマットの変更は加えません。
UrlsLabとの連携: UrlsLab WordPressプラグインと組み合わせて翻訳・ローカライズ作業を効率化するシナリオにも最適です。

ステップバイステップの流れ

ステップ	コンポーネント	機能
1	チャット入力	ユーザーが翻訳したいテキストとソース・ターゲット言語を入力します。
2	プロンプトテンプレート	入力と言語パラメータを使って動的なプロンプトを作成し、LLMにタスクを指示します。
3	ジェネレーター（LLM）	プロンプトを言語モデルが処理し、厳密なルールに従って翻訳を実行します。
4	チャット出力	翻訳済みメッセージをユーザーに表示し、そのまま利用・連携可能な形で提供します。

フロー構造の詳細

入力: ユーザーはチャット入力ノードを通じて翻訳したいテキストを入力します。HTMLコンテンツやウェブページの一部、構造化テキストも対応可能です。
プロンプト生成: プロンプトテンプレートノードが、ソース言語・ターゲット言語・ユーザー入力を動的変数として組み込み、翻訳用プロンプトを組み立てます。
テキスト生成: ジェネレーターノードがプロンプトを大規模言語モデル（LLM）へ送り、HTMLタグやURL、メールアドレスを維持したまま翻訳を実行します。
出力配信: LLMからの結果はチャット出力ノードに渡され、構造を保持した翻訳済みテキストとしてユーザーに提示されます。