HUGO Markdown-filoversetter

Denne arbeidsflyten effektiviserer oversettelsen av HUGO-markdownfiler til målspråk, samtidig som filstruktur og formatering bevares. Ved å benytte AI-språkmodeller sikrer den nøyaktige oversettelser av innhold, opprettholder TOML front matter-integritet, og følger beste praksis for oversettelser til statiske sidegeneratorer.

Hvordan AI Flow fungerer - HUGO Markdown-filoversetter

Flows

Hvordan AI Flow fungerer

Motta Markdown-fil og oversettelsesvariabler.
Godtar brukeropplastet HUGO-markdownfil og informasjon om målspråk som input.
Ekstraher målspråk.
Parserer input-variabler for å finne målspråket for oversettelsen ved hjelp av en AI-modell.
Hent eksisterende oversettelser.
Søker etter de beste eksisterende oversettelsene eller relatert dokumentasjon for å gi kontekst til oversettelsen.
Oversett markdown-fil med bevaring av struktur.
Bruker AI for å oversette markdown-filen til målspråket, og sikrer at original formatering, TOML front matter og markdown-struktur beholdes.
Gi ut oversatt fil.
Returnerer den oversatte markdown-filen, klar til bruk i HUGO-prosjekter.

Prompts brukt i denne flowen

Nedenfor er en komplett liste over alle prompts som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Prompts er instruksjoner gitt til AI-modellen for å generere svar eller utføre handlinger. De veileder AI-en i å forstå brukerens intensjon og generere relevante resultater.

Prompt

Promptmal for oversettelse av HUGO-markdownfiler, inkludert restriksjoner 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 brukt i denne flowen

Nedenfor er en komplett liste over alle komponenter som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Komponenter er byggesteinene i hver AI Flow. De lar deg lage komplekse interaksjoner og automatisere oppgaver ved å koble sammen ulike funksjoner. Hver komponent tjener et spesifikt formål, som å håndtere brukerinndata, behandle data, eller integrere med eksterne tjenester.

ChatInput

Chat Input-komponenten i FlowHunt initierer brukerinteraksjoner ved å fange opp meldinger fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flyter, og gjør det mulig for arbeidsflyten å behandle både tekst- og filbaserte innspill.

Prompt-komponent i FlowHunt

Lær hvordan FlowHunts Prompt-komponent lar deg definere din AI-bots rolle og oppførsel, og sikrer relevante, personaliserte svar. Tilpass prompt og maler for effektive, kontekstsensitive chatbot-strømmer.

LLM OpenAI

FlowHunt støtter dusinvis av tekstgenereringsmodeller, inkludert modeller fra OpenAI. Her er hvordan du bruker ChatGPT i dine AI-verktøy og chatboter.

Generator

Utforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftig AI-drevet tekstgenerering ved bruk av din valgte LLM-modell. Lag enkelt dynamiske chatbot-svar ved å kombinere prompt, valgfrie systeminstruksjoner og til og med bilder som input, noe som gjør den til et kjernetool for å bygge intelligente, samtalebaserte arbeidsflyter.

Dokumentinnhenter

FlowHunts Dokumentinnhenter forbedrer AI-nøyaktigheten ved å koble generative modeller til dine egne oppdaterte dokumenter og nettadresser, og sikrer pålitelige og relevante svar ved bruk av Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Chat Output

Oppdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—fullfør chatbot-svar med fleksible, flerdelte utganger. Essensielt for sømløs flytavslutning og for å lage avanserte, interaktive AI-chatboter.

Notat

Notat-komponenten i FlowHunt lar deg legge til kommentarer og dokumentasjon direkte i arbeidsflyten din. Bruk den for å klargjøre, kommentere eller gi instruksjoner i flyten din, noe som gjør komplekse automatiseringer enklere å forstå og vedlikeholde.

Flow-beskrivelse

Formål og fordeler

Denne arbeidsflyten er laget for å automatisere oversettelsen av markdown-filer brukt i HUGO-prosjekter, med spesielt fokus på å bevare filstruktur og formatering. Flyten sikrer at kun relevant tekstinnhold blir oversatt, mens tekniske elementer som front matter, markdown-struktur og kontrolltegn forblir uendret. Dette er spesielt nyttig for team som forvalter flerspråklige statiske nettsider bygget med HUGO, og som ønsker å skalere innholds-lokalisering samtidig som høy kvalitet og konsistens opprettholdes.

Formål og nytte

  • Automatisert oversettelse: Arbeidsflyten benytter moderne språkmodeller (OpenAI GPT-4-varianter) for å levere oversettelser av høy kvalitet for markdown-filer.
  • Strukturbevaring: Den sørger nøye for å bevare strukturen til HUGO-markdownfiler, inkludert front matter i TOML-format, markdown-overskrifter og spesiell formatering.
  • Selektiv oversettelse: Flyten er laget for å unngå å oversette feltnavn i front matter eller tekst inne i HTML-tagger, og fokuserer kun på feltverdier og markdown-innhold.
  • Skalerbar lokalisering: Ved å automatisere oversettelsesprosessen muliggjør denne arbeidsflyten rask skalering til flere språk med minimal manuell innsats.

Viktige trinn i arbeidsflyten

Arbeidsflyten består av flere sammenkoblede komponenter. Her er et steg-for-steg-oppsett:

StegKomponentFunksjon
1Chat InputGodtar markdown-filen som skal oversettes og eventuelle nødvendige variabler (f.eks. målspråk).
2Prompt Template (input var)Henter navnet på målspråket fra input-variablene for videre bruk.
3LLM OpenAI (nano)Bruker en lettvekts GPT-4-modell for å prosessere prompts.
4Generator (get language name)Genererer navnet på målspråket fra de oppgitte variablene.
5Document Retriever (GetBestTranslation)Søker etter eksisterende beste oversettelser eller kontekst fra interne/dokumentkilder.
6Prompt Template (Prompt)Lager en detaljert prompt som instruerer LLM om hvordan den skal oversette, med restriksjoner og eksempler.
7LLM OpenAI (full)Bruker en fullverdig GPT-4-modell (med stor kontekst) til å utføre oversettelsen.
8GeneratorUtfører oversettelsen ved hjelp av ovenstående prompt og modell.
9Chat OutputViser den oversatte markdown-filen i utdata-grensesnittet.

Arbeidsflytlogikk i detalj

  • Input-håndtering: Brukeren sender inn en markdown-fil og spesifiserer målspråket. Arbeidsflyten ekstraherer relevante variabler for bruk i prompts.
  • Språkhenting: Første del av arbeidsflyten bestemmer navnet på målspråket fra input, ved hjelp av en lettvekts LLM og en tilpasset promptmal.
  • Kontekstuell henting: Den henter eventuelt eksisterende oversettelser eller relevant dokumentasjon for å gi ytterligere kontekst og sikre konsistens i oversettelsen.
  • Opprettelse av oversettelsesprompt: En omfattende prompt utarbeides, med detaljerte formateringsregler, oversettelsesrestriksjoner og forventet filstruktur. Eksempel på filstruktur gis til modellen, med strenge instruksjoner om hva som skal oversettes og hva som skal bevares.
  • Oversettelsesgenerering: Hovedoversettelsen utføres med en kraftig LLM, som sikrer høy kvalitet, samtidig som formaterings- og strukturkrav følges nøye.
  • Utdata: Den oversatte markdown-filen presenteres for brukerens gjennomgang eller videre automatisert behandling.

Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig

  • Konsistens: Sikrer at alle oversatte filer følger strenge formaterings- og strukturkrav som kreves av HUGO-prosjekter.
  • Effektivitet: Reduserer betraktelig det manuelle arbeidet som kreves for å oversette og formatere markdown-filer for statiske sidegeneratorer.
  • Skalerbarhet: Gjør det enkelt å skalere til flere språk og store mengder innhold.
  • Kvalitetskontroll: Ved å bruke både kontekstbevisst henting og eksplisitte oversettelsesinstruksjoner minimeres feil som ofte forekommer ved naive maskinoversettelser.

Spesielle hensyn

  • Felts-spesifikke regler: Arbeidsflyten er nøye med kun å oversette feltverdier i front matter, ikke feltnavn eller strukturelle elementer.
  • Formateringsintegritet: Kontrolltegn som + + + og markdown/HTML-elementer bevares som krevd av HUGO- og TOML-spesifikasjonene.
  • Utvidbarhet: Den modulære tilnærmingen (med retrievere, promptmaler og generatorer) gjør det enkelt å tilpasse etter hvert som kravene utvikler seg.

Oppsummert gir denne arbeidsflyten en ende-til-ende, pålitelig og skalerbar løsning for oversettelse av HUGO-markdownfiler, noe som gjør den svært verdifull for organisasjoner som forvalter flerspråklige statiske nettsider eller dokumentasjonsprosjekter.

La oss bygge ditt eget AI-team

Vi hjelper bedrifter som din med å utvikle smarte chatboter, MCP-servere, AI-verktøy eller andre typer AI-automatisering for å erstatte mennesker i repeterende oppgaver i organisasjonen din.

Lær mer

Profesjonell HTML-tekstoversetter med UrlsLab
Profesjonell HTML-tekstoversetter med UrlsLab

Profesjonell HTML-tekstoversetter med UrlsLab

Oversett nettinnhold mellom språk mens HTML-strukturen bevares, ved bruk av KI og UrlsLab-plugin. E-postadresser og nettadresser forblir uendret, noe som sikrer...

3 min lesing
SEO Artikkel Overskrift Optimizer
SEO Artikkel Overskrift Optimizer

SEO Artikkel Overskrift Optimizer

Optimaliser automatisk artikkelens overskrifter og tittel for et bestemt søkeord eller søkeordsklynge for å forbedre SEO-ytelsen. Denne arbeidsflyten analyserer...

3 min lesing
AI Bloggoverskrift og Nøkkelordoptimalisering
AI Bloggoverskrift og Nøkkelordoptimalisering

AI Bloggoverskrift og Nøkkelordoptimalisering

Denne AI-drevne arbeidsflyten finner de beste SEO-nøkkelordene for blogginnlegget ditt og omskriver overskriftene automatisk for å rette seg mot disse nøkkelord...

3 min lesing