입력 변수
모든 입력 변수에서 대상 언어명을 추출하기 위한 프롬프트 템플릿입니다.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
HUGO 마크다운 파일 번역기
이 워크플로는 HUGO 마크다운 파일을 대상 언어로 번역하면서 파일 구조와 형식을 그대로 유지하도록 설계되었습니다. AI 언어 모델을 활용하여, 콘텐츠의 정확한 번역을 보장하고, TOML 프론트 매터 무결성을 유지하며, 정적 사이트 생성기를 위한 번역 모범 사례를 적용합니다.
플로우
AI 플로우 작동 방식
- 마크다운 파일과 번역 변수 받기.
- 사용자가 업로드한 HUGO 마크다운 파일과 대상 언어 정보를 입력값으로 받습니다.
- 대상 언어 추출.
- 입력 변수에서 AI 모델을 사용하여 번역 대상 언어를 파싱합니다.
- 기존 번역 검색.
- 최상의 기존 번역 또는 관련 문서를 검색하여 번역에 참고할 수 있는 맥락을 제공합니다.
- 구조 보존 마크다운 파일 번역.
- AI를 활용하여 마크다운 파일을 대상 언어로 번역하되, 원본의 형식, TOML 프론트 매터, 마크다운 구조를 그대로 보존합니다.
- 번역된 파일 출력.
- HUGO 프로젝트에서 바로 사용할 수 있도록 번역된 마크다운 파일을 반환합니다.
이 플로우에서 사용된 프롬프트
다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.
프롬프트
번역 규칙과 예시 포맷이 포함된 HUGO 마크다운 파일 번역용 프롬프트 템플릿입니다.
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.
이 플로우에서 사용된 컴포넌트
다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.
채팅 입력
FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.
LLM 오픈AI
FlowHunt는 OpenAI를 포함한 수십 가지 텍스트 생성 모델을 지원합니다. AI 도구와 챗봇에서 ChatGPT를 사용하는 방법을 알아보세요.
제너레이터
FlowHunt의 제너레이터 컴포넌트를 살펴보세요—선택한 LLM 모델을 활용한 강력한 AI 기반 텍스트 생성. 프롬프트, 선택적인 시스템 지침, 심지어 이미지를 입력으로 결합하여 동적인 챗봇 응답을 손쉽게 만들어 지능형 대화형 워크플로우를 구축하는 핵심 도구입니다.
문서 검색기
FlowHunt의 문서 검색기는 생성형 모델이 최신 문서와 URL에 연결되어 신뢰할 수 있고 관련성 높은 답변을 제공하도록 도와 AI의 정확도를 높입니다. 이는 검색 기반 생성(RAG)을 활용합니다.
채팅 출력
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
노트
FlowHunt의 노트 컴포넌트는 워크플로우 내에 직접적으로 주석과 문서를 추가할 수 있게 해줍니다. 이를 활용해 흐름을 명확하게 설명하고, 주석을 달거나, 안내 지침을 제공하여 복잡한 자동화를 더 쉽고 명확하게 이해하고 관리할 수 있습니다.
플로우 설명
목적과 이점
이 워크플로는 HUGO 프로젝트에서 사용하는 마크다운 파일의 번역을 자동화하도록 설계되었으며, 파일 구조와 형식을 꼼꼼히 보존하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 플로우는 번역이 필요한 실제 텍스트만 번역하고, 프론트 매터, 마크다운 구조, 제어 문자 등 기술적 요소는 그대로 유지합니다. HUGO 기반의 다국어 정적 사이트를 관리하는 팀이 고품질과 일관성을 유지하면서 콘텐츠 현지화를 확장하고자 할 때 매우 유용합니다.
목적 및 활용성
- 자동 번역: 최첨단 언어 모델(OpenAI GPT-4 계열)을 활용하여 마크다운 파일에 대한 고품질 번역을 제공합니다.
- 구조 보존: TOML 형식의 프론트 매터, 마크다운 헤더, 특수 형식 등 HUGO 마크다운 파일의 구조를 세심하게 유지합니다.
- 선택적 번역: 프론트 매터의 필드명이나 HTML 태그 내 텍스트는 번역하지 않고, 필드 값과 마크다운 콘텐츠만 번역합니다.
- 확장성 있는 현지화: 번역 프로세스를 자동화함으로써 최소한의 수작업으로 여러 언어로 빠르게 확장할 수 있습니다.
워크플로 주요 단계
이 워크플로는 여러 상호 연결된 컴포넌트로 구성됩니다. 단계별 개요는 다음과 같습니다:
| 단계 | 컴포넌트 | 기능 |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | 번역할 마크다운 파일과 필요한 변수(예: 대상 언어)를 입력받습니다. |
| 2 | Prompt Template (input var) | 입력 변수에서 대상 언어명을 추출하여 이후 단계에서 사용합니다. |
| 3 | LLM OpenAI (nano) | 경량 GPT-4 모델로 프롬프트를 처리합니다. |
| 4 | Generator (get language name) | 제공된 변수에서 대상 언어명을 생성합니다. |
| 5 | Document Retriever (GetBestTranslation) | 내부/문서 소스에서 기존 최적 번역이나 참고 맥락을 검색합니다. |
| 6 | Prompt Template (Prompt) | 엄격한 번역 규칙과 예시가 포함된 프롬프트를 생성합니다. |
| 7 | LLM OpenAI (full) | 대용량 컨텍스트를 지원하는 GPT-4 모델로 실제 번역을 수행합니다. |
| 8 | Generator | 위 프롬프트와 모델을 사용하여 번역을 실행합니다. |
| 9 | Chat Output | 번역된 마크다운 파일을 출력 인터페이스에 표시합니다. |
워크플로 상세 논리
- 입력 처리: 사용자가 마크다운 파일과 대상 언어를 제출하면, 워크플로가 프롬프트에서 사용할 변수를 추출합니다.
- 언어 추출: 워크플로의 초기 단계에서 경량 LLM과 맞춤 프롬프트를 이용해 대상 언어명을 결정합니다.
- 맥락 검색: 필요시 기존 번역이나 참고 문서를 검색하여 추가 맥락을 제공, 번역 일관성을 높입니다.
- 번역 프롬프트 구성: 포맷 규칙, 번역 제한사항, 파일 구조 예시를 상세히 설명한 포괄적 프롬프트를 생성합니다. 모델에 번역 대상과 보존 대상이 명확히 주어집니다.
- 번역 생성: 강력한 LLM을 활용해 높은 품질의 번역을 생성하되, 포맷과 구조 요구사항을 엄격히 지킵니다.
- 출력: 번역된 마크다운 파일이 사용자 검토 또는 후속 자동 처리에 제공됩니다.
이 워크플로가 유용한 이유
- 일관성: 모든 번역 파일이 HUGO 프로젝트에서 요구하는 엄격한 포맷 및 구조 규칙을 따르도록 보장합니다.
- 효율성: 정적 사이트 생성기용 마크다운 파일의 번역과 포맷팅에 드는 수작업을 대폭 줄입니다.
- 확장성: 여러 언어와 대량의 콘텐츠로 손쉽게 확장할 수 있습니다.
- 품질 관리: 맥락 검색과 명확한 번역 지침을 결합하여, 단순 기계 번역에서 발생하기 쉬운 오류를 최소화합니다.
특별 고려사항
- 필드별 규칙: 프론트 매터에서 필드명은 번역하지 않고, 필드 값만 번역되도록 신중히 처리합니다.
- 형식 보존:
+++와 같은 제어 문자, 마크다운/HTML 요소는 HUGO와 TOML 사양에 맞게 그대로 유지합니다. - 확장성: 리트리버, 프롬프트 템플릿, 제너레이터 등 모듈식 구조로 요구사항 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.
요약하면, 이 워크플로는 HUGO 마크다운 파일 번역을 위한 완전 자동화되고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 다국어 정적 사이트나 문서 프로젝트를 운영하는 조직에 매우 높은 가치를 제공합니다.
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