input var
Șablon de prompt folosit pentru a extrage numele limbii de destinație din toate variabilele de intrare.
Obține numele limbii de destinație din următoarele variabile:
{all_input_variables}
Traducător de fișiere Markdown HUGO
Acest flux de lucru simplifică traducerea fișierelor markdown HUGO în limbile țintă, păstrând în același timp structura și formatarea fișierelor. Folosind modele lingvistice AI, asigură traduceri precise ale conținutului, menține integritatea front matter-ului TOML și aplică cele mai bune practici de traducere pentru generatoarele statice de site-uri.
Flow-uri
Cum funcționează AI Flow
- Primește fișierul Markdown și variabilele de traducere.
- Primește ca input fișierul markdown HUGO încărcat de utilizator și informațiile despre limba țintă.
- Extrage limba de destinație.
- Parsează variabilele de intrare pentru a determina limba țintă pentru traducere cu ajutorul unui model AI.
- Recuperează traducerile existente.
- Caută cele mai bune traduceri existente sau documentație relevantă pentru a oferi context traducerii.
- Traduce fișierul Markdown cu păstrarea structurii.
- Folosește AI pentru a traduce fișierul markdown în limba țintă, asigurând păstrarea formatării originale, a front matter-ului TOML și a structurii markdown.
- Returnează fișierul tradus.
- Returnează fișierul markdown tradus, gata de utilizare în proiectele HUGO.
Prompt-uri folosite în acest flow
Mai jos este o listă completă a tuturor prompt-urilor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Prompt-urile sunt instrucțiuni date modelului AI pentru a genera răspunsuri sau a efectua acțiuni. Ele ghidează AI-ul în înțelegerea intenției utilizatorului și generarea de rezultate relevante.
Prompt
Șablon de prompt pentru traducerea fișierelor markdown HUGO, incluzând restricții și exemple de formatare.
Ești un traducător profesionist care traduce fișiere markdown HUGO în limba de destinație, definită în variabilele de intrare:
{all_input_variables}
-- TRANSLATION RESTRICTIONS --
{context}
-- END RESTRICTIONS --
Fișierul de intrare este un fișier HUGO cu secțiunea Front matter formatată în limbaj toml (fișierul tradus trebuie să înceapă cu toml, apoi să conțină variabilele în format toml), apoi fișierul continuă cu text markdown
Păstrează aceeași structură și formatare ca în fișierul original, asigură-te că toate caracterele de control sunt folosite în aceeași formă ca în fișierul original.
Nu traduce textul care face parte din taguri HTML sau numele câmpurilor din front matter - traduci doar valorile câmpurilor.
În traducere gestionează corect ghilimelele
--
--EXEMPLU de structură fișier START:
title = "any title"
any other markdown text ...
-- EXEMPLU END
--
RETURN JUST TRANSLATED FILE, NOTHING ELSE!
INPUT FILE TO TRANSLATE:
{input}
This is a final line added for robust parsing.
Componente folosite în acest flow
Mai jos este o listă completă a tuturor componentelor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Componentele sunt blocurile de construcție ale fiecărui AI Flow. Ele îți permit să creezi interacțiuni complexe și să automatizezi sarcini prin conectarea diferitelor funcționalități. Fiecare componentă servește unui scop specific, cum ar fi gestionarea input-ului utilizatorului, procesarea datelor sau integrarea cu servicii externe.
ChatInput
Componenta Chat Input din FlowHunt inițiază interacțiunile cu utilizatorul prin captarea mesajelor din Playground. Ea servește ca punct de pornire pentru fluxuri, permițând procesarea atât a mesajelor text, cât și a fișierelor.
Componenta Prompt în FlowHunt
Află cum componenta Prompt din FlowHunt îți permite să definești rolul și comportamentul botului AI, asigurând răspunsuri relevante și personalizate. Personalizează prompturile și șabloanele pentru fluxuri de chatbot eficiente și conștiente de context.
LLM OpenAI
FlowHunt suportă zeci de modele de generare de text, inclusiv modele de la OpenAI. Iată cum poți folosi ChatGPT în instrumentele și chatbot-urile tale AI.
Generator
Explorează componenta Generator din FlowHunt—generare puternică de text bazată pe AI, folosind modelul LLM ales de tine. Creează cu ușurință răspunsuri dinamice pentru chatbot combinând prompturi, instrucțiuni opționale de sistem și chiar imagini ca input, făcând din acest instrument o unealtă esențială pentru fluxuri conversaționale inteligente.
Recuperator de Documente
Document Retriever de la FlowHunt îmbunătățește acuratețea AI-ului conectând modelele generative la propriile tale documente și URL-uri actualizate, asigurând răspunsuri fiabile și relevante folosind Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Ieșire Chat
Descoperă componenta Chat Output în FlowHunt—finalizează răspunsurile chatbotului cu ieșiri flexibile, multiple. Esențială pentru finalizarea fără probleme a flow-urilor și pentru crearea de chatboți AI avansați, interactivi.
Notă
Componenta Notă din FlowHunt vă permite să adăugați comentarii și documentație direct în fluxul de lucru. Folosiți-o pentru a clarifica, adnota sau oferi instrucțiuni în cadrul fluxului, făcând automatizările complexe mai ușor de înțeles și de menținut.
Descrierea flow-ului
Scop și beneficii
Acest flux de lucru este conceput pentru a automatiza traducerea fișierelor markdown utilizate în proiectele HUGO, cu o atenție deosebită pentru păstrarea structurii și a formatării fișierului. Fluxul asigură că doar conținutul text relevant este tradus, în timp ce elementele tehnice precum front matter-ul, structura markdown și caracterele de control rămân intacte. Acest lucru este deosebit de util pentru echipele care gestionează site-uri statice multilingve construite cu HUGO și care doresc să scaleze localizarea conținutului menținând totodată calitatea și consistența ridicate.
Scop și utilitate
- Traducere automată: Fluxul utilizează modele lingvistice avansate (variante OpenAI GPT-4) pentru a oferi traduceri de înaltă calitate pentru fișierele markdown.
- Păstrarea structurii: Păstrează cu atenție structura fișierelor markdown HUGO, inclusiv front matter-ul în format TOML, anteturile markdown și formatarea specială.
- Traducere selectivă: Fluxul este conceput să evite traducerea numelor câmpurilor din front matter sau a textului din interiorul tagurilor HTML, concentrându-se doar pe valorile câmpurilor și conținutul markdown.
- Localizare scalabilă: Prin automatizarea procesului de traducere, acest flux permite scalarea rapidă în mai multe limbi cu efort manual minim.
Pași cheie ai fluxului de lucru
Fluxul de lucru constă din mai multe componente interconectate. Iată o prezentare pas cu pas:
| Pas | Componentă | Funcție |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Primește fișierul markdown ce trebuie tradus și orice variabile necesare (ex: limba țintă). |
| 2 | Prompt Template (input var) | Extrage numele limbii de destinație din variabilele de intrare pentru utilizare ulterioară. |
| 3 | LLM OpenAI (nano) | Folosește un model GPT-4 lightweight pentru procesarea prompturilor. |
| 4 | Generator (get language name) | Generează numele limbii de destinație din variabilele furnizate. |
| 5 | Document Retriever (GetBestTranslation) | Caută cele mai bune traduceri existente sau context din surse interne/documentație. |
| 6 | Prompt Template (Prompt) | Creează un prompt detaliat care instrucționează LLM-ul asupra modului de traducere, cu restricții și exemple. |
| 7 | LLM OpenAI (full) | Utilizează un model GPT-4 complet (cu context extins) pentru a realiza traducerea. |
| 8 | Generator | Execută traducerea folosind promptul și modelul de mai sus. |
| 9 | Chat Output | Afișează fișierul markdown tradus în interfața de output. |
Logica fluxului de lucru în detaliu
- Gestionarea inputului: Utilizatorul trimite un fișier markdown și specifică limba țintă. Fluxul extrage variabilele relevante pentru utilizare în prompturi.
- Extragerea limbii: Prima parte a fluxului determină numele limbii țintă din input, folosind un LLM lightweight și un șablon de prompt personalizat.
- Recuperare contextuală: Opțional, recuperează traduceri existente sau documentație relevantă pentru a furniza context suplimentar și a asigura consistența traducerii.
- Construcția promptului de traducere: Se construiește un prompt cuprinzător, detaliind regulile de formatare, restricțiile de traducere și așteptările privind structura fișierului. I se oferă modelului un exemplu de structură de fișier, cu instrucțiuni stricte despre ce să traducă și ce să păstreze.
- Generarea traducerii: Traducerea principală este realizată cu ajutorul unui LLM performant, asigurând un output de înaltă calitate și respectarea strictă a cerințelor privind formatul și structura.
- Output: Fișierul markdown tradus este prezentat pentru revizuirea utilizatorului sau pentru procesare automată suplimentară.
De ce este util acest flux de lucru
- Consistență: Asigură că toate fișierele traduse respectă regulile stricte de formatare și structură cerute de proiectele HUGO.
- Eficiență: Reduce substanțial efortul manual necesar pentru traducerea și formatarea fișierelor markdown pentru generatoare statice de site-uri.
- Scalabilitate: Permite scalarea facilă la mai multe limbi și volume mari de conținut.
- Controlul calității: Prin utilizarea atât a recuperării contextuale, cât și a instrucțiunilor explicite de traducere, minimizează erorile tipice abordărilor naive de traducere automată.
Considerații speciale
- Reguli specifice câmpurilor: Fluxul are grijă să traducă doar valorile câmpurilor din front matter, nu și numele câmpurilor sau elementele structurale.
- Integritatea formatării: Caracterele de control precum
+ + +și elementele markdown/HTML sunt păstrate după cum cere specificația HUGO și TOML. - Extensibilitate: Abordarea modulară (cu retrievers, șabloane de prompt și generatoare) permite adaptarea ușoară pe măsură ce cerințele evoluează.
În concluzie, acest flux de lucru oferă o soluție completă, de încredere și scalabilă pentru traducerea fișierelor markdown HUGO, fiind extrem de valoros pentru organizațiile care gestionează site-uri statice multilingve sau proiecte de documentație.
Să construim echipa ta de AI
Ajutăm companii ca a ta să dezvolte chatboți inteligenți, servere MCP, instrumente AI sau alte tipuri de automatizare AI pentru a înlocui oamenii în sarcinile repetitive din organizația ta.
Află mai multe
Traducător instantaneu de text în engleză
Acest flux de lucru permite utilizatorilor să traducă instantaneu orice text introdus în engleză folosind AI. Utilizatorii introduc sau încarcă textul, care est...
3 min citire
Convertor AI din Sitemap în llms.txt
Transformă orice sitemap.xml într-un format llms.txt bine structurat folosind AI. Acest flux preia URL-urile dintr-un sitemap, recuperează și procesează conținu...
4 min citire
Creator instantaneu de tabele Markdown
Generează cu ușurință tabele Markdown complet formatate din datele tale, perfect pentru documentație, prezentări și notițe. Acest flow asistat de AI simplifică ...
3 min citire