HUGO Markdown-filöversättare

Detta arbetsflöde effektiviserar översättningen av HUGO markdown-filer till målspråk samtidigt som filstruktur och formatering bevaras. Genom att använda AI-språkmodeller säkerställs korrekta översättningar av innehåll, bibehåller TOML front matter-integritet och tillämpar bästa praxis för statiska webbplatsgeneratorer.

Så fungerar AI Flow - HUGO Markdown-filöversättare

Flows

Så fungerar AI Flow

Ta emot markdown-fil och översättningsvariabler.
Accepterar användaruppladdad HUGO markdown-fil och information om målspråk som indata.
Extrahera målspråk.
Analyserar indata för att avgöra målspråk för översättning med hjälp av en AI-modell.
Hämta befintliga översättningar.
Söker efter de bästa befintliga översättningarna eller relaterad dokumentation för att ge kontext till översättningen.
Översätt markdown-fil med strukturbevarande.
Använder AI för att översätta markdown-filen till målspråket, och säkerställer att ursprunglig formatering, TOML front matter och markdown-struktur bibehålls.
Leverera översatt fil.
Returnerar den översatta markdown-filen, redo att användas i HUGO-projekt.

Prompts som används i detta flow

Nedan är en komplett lista över alla prompts som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Prompts är instruktioner som ges till AI-modellen för att generera svar eller utföra åtgärder. De vägleder AI:n i att förstå användarens avsikt och generera relevanta resultat.

Prompt

Promptmall för översättning av HUGO markdown-filer, inklusive restriktioner och exempel på formatering.

                Du är professionell översättare som översätter HUGO markdown-fil till målspråk, vilket definieras i indata:
{all_input_variables}

-- ÖVERSÄTTNINGSRESTRIKTIONER --
{context}
-- SLUT PÅ RESTRIKTIONER --

Indatafilen är en HUGO-fil med front matter-sektion i toml-format (översatt fil ska börja med toml, sedan innehålla variabler i toml-format), sedan fortsätter filen med markdown-text

Behåll samma formatering och struktur som ursprungsfilen, se till att alla kontrolltecken används i samma form som i originalet.
Översätt inte text som är del av HTML-taggar eller fältnamn i front matter-sektionen - översätt endast fältvärden.
Hantera citattecken korrekt i översättningen
--

--EXEMPEL på filstruktur START:
title = "any title"

                                
någon annan markdown-text ...

-- EXEMPEL SLUT

--
RETURNERA ENDAST ÖVERSATT FIL, INGENTING ANNAT!
INDATAFIL ATT ÖVERSÄTTA:
{input}
This is a final line added for robust parsing.

            

Komponenter som används i detta flow

Nedan är en komplett lista över alla komponenter som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Komponenter är byggstenarna i varje AI Flow. De låter dig skapa komplexa interaktioner och automatisera uppgifter genom att koppla olika funktioner. Varje komponent tjänar ett specifikt syfte, som att hantera användarindata, bearbeta data eller integrera med externa tjänster.

Chatinmatning

Chatinmatningskomponenten i FlowHunt initierar användarinteraktioner genom att fånga upp meddelanden från Playground. Den fungerar som startpunkt för flöden och möjliggör att arbetsflödet kan bearbeta både text- och filbaserade indata.

Promptkomponent i FlowHunt

Lär dig hur FlowHunts Prompt-komponent låter dig definiera din AI-bots roll och beteende, vilket säkerställer relevanta och personliga svar. Anpassa prompts och mallar för effektiva, kontextmedvetna chatbotflöden.

LLM OpenAI

FlowHunt stöder dussintals textgenereringsmodeller, inklusive modeller från OpenAI. Så här använder du ChatGPT i dina AI-verktyg och chatbottar.

Generator

Utforska Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfull AI-driven textgenerering med din valda LLM-modell. Skapa enkelt dynamiska chatbot-svar genom att kombinera promptar, valfria systeminstruktioner och till och med bilder som indata, vilket gör den till ett kärnverktyg för att bygga intelligenta, konverserande arbetsflöden.

Dokumenthämtare

FlowHunts Dokumenthämtare förbättrar AI-noggrannheten genom att koppla generativa modeller till dina egna uppdaterade dokument och webbadresser, vilket säkerställer tillförlitliga och relevanta svar med Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Chattutgång

Upptäck Chattutgång-komponenten i FlowHunt—slutför chatbottsvar med flexibla, flerdelade utdata. Oumbärlig för smidig avslutning av flöden och skapande av avancerade, interaktiva AI-chattbottar.

Anteckning

Anteckningskomponenten i FlowHunt låter dig lägga till kommentarer och dokumentation direkt i ditt arbetsflöde. Använd den för att förtydliga, kommentera eller ge instruktioner inom ditt flöde, vilket gör komplexa automatiseringar lättare att förstå och underhålla.

Flow-beskrivning

Syfte och fördelar

Detta arbetsflöde är utformat för att automatisera översättningen av markdown-filer som används i HUGO-projekt, med särskild omsorg om att bevara filstruktur och formatering. Flödet ser till att endast relevant textinnehåll översätts, medan tekniska element såsom front matter, markdown-struktur och kontrolltecken förblir oförändrade. Detta är särskilt användbart för team som hanterar flerspråkiga statiska webbplatser byggda med HUGO och vill kunna skala innehållslokalisering med bibehållen hög kvalitet och konsekvens.

Syfte och användningsområden

  • Automatiserad översättning: Arbetsflödet utnyttjar toppmoderna språkmodeller (OpenAI GPT-4-varianter) för att ge högkvalitativa översättningar av markdown-filer.
  • Strukturbevarande: Det bibehåller noggrant strukturen i HUGO markdown-filer, inklusive front matter i TOML-format, markdownrubriker och särskild formatering.
  • Selektiv översättning: Flödet är utformat för att undvika att översätta fältnamn i front matter eller text inom HTML-taggar, och fokuserar endast på fältvärden och markdown-innehåll.
  • Skalbar lokalisering: Genom att automatisera översättningsprocessen möjliggör detta arbetsflöde snabb skala till flera språk med minimalt manuellt arbete.

Viktiga steg i arbetsflödet

Arbetsflödet består av flera sammankopplade komponenter. Här är en steg-för-steg-översikt:

StegKomponentFunktion
1ChatingångTar emot markdown-filen som ska översättas och eventuella nödvändiga variabler (t.ex. målspråk).
2Promptmall (input var)Extraherar namnet på målspråket från indata för vidare användning.
3LLM OpenAI (nano)Använder en lättviktig GPT-4-modell för att bearbeta prompts.
4Generator (get language name)Genererar namnet på målspråket från de angivna variablerna.
5Dokumenthämtare (GetBestTranslation)Söker efter befintliga bästa översättningar eller kontext från interna/dokumentskällor.
6Promptmall (Prompt)Skapar en detaljerad prompt som instruerar LLM:n om hur översättningen ska ske, med restriktioner och exempel.
7LLM OpenAI (full)Använder en fullfjädrad GPT-4-modell (med stort kontextfönster) för att utföra översättningen.
8GeneratorUtför översättningen med hjälp av ovanstående prompt och modell.
9ChatutgångVisar den översatta markdown-filen i utdata-gränssnittet.

Arbetsflödets logik i detalj

  • Indatahantering: Användaren skickar in en markdown-fil och anger önskat målspråk. Arbetsflödet extraherar relevanta variabler för användning i prompts.
  • Språkextrahering: Första delen av arbetsflödet fastställer namnet på målspråket ur indata, med hjälp av en lättviktig LLM och en anpassad promptmall.
  • Kontextuell hämtning: Den hämtar vid behov befintliga översättningar eller relevant dokumentation för att ge ytterligare kontext och säkerställa översättningskonsekvens.
  • Promptkonstruktion för översättning: En omfattande prompt konstrueras, med detaljerade regler för formatering, översättningsrestriktioner och förväntad filstruktur. En exempelfilstruktur ges till modellen, med strikta instruktioner om vad som ska översättas och vad som ska bevaras.
  • Översättningsgenerering: Huvudöversättningen utförs med hjälp av en kraftfull LLM, vilket säkerställer hög kvalitet samtidigt som formaterings- och strukturkrav följs strikt.
  • Utdata: Den översatta markdown-filen presenteras för användargranskning eller vidare automatiserad bearbetning.

Varför detta arbetsflöde är användbart

  • Konsekvens: Säkerställer att alla översatta filer följer strikta formaterings- och strukturkrav som krävs av HUGO-projekt.
  • Effektivitet: Minskar avsevärt det manuella arbete som krävs för att översätta och formatera markdown-filer för statiska webbplatsgeneratorer.
  • Skalbarhet: Gör det enkelt att skala till flera språk och stora mängder innehåll.
  • Kvalitetskontroll: Genom att använda både kontextmedveten hämtning och explicita översättningsinstruktioner minimeras fel som är typiska för naiva maskinöversättningar.

Särskilda överväganden

  • Fältspecifika regler: Arbetsflödet är noga med att endast översätta fältvärden i front matter, inte fältnamn eller strukturella element.
  • Formateringsintegritet: Kontrolltecken som + + + samt markdown-/HTML-element bevaras enligt HUGO- och TOML-specifikationerna.
  • Utbyggbarhet: Det modulära tillvägagångssättet (med hämtare, promptmallar och generatorer) gör det enkelt att anpassa när kraven förändras.

Sammanfattningsvis tillhandahåller detta arbetsflöde en komplett, pålitlig och skalbar lösning för översättning av HUGO markdown-filer, vilket gör det mycket värdefullt för organisationer som hanterar flerspråkiga statiska webbplatser eller dokumentationsprojekt.

Låt oss bygga ditt eget AI-team

Vi hjälper företag som ditt att utveckla smarta chatbotar, MCP-servrar, AI-verktyg eller andra typer av AI-automatisering för att ersätta människor i repetitiva uppgifter i din organisation.

Lär dig mer

Professionell HTML-textöversättare med UrlsLab
Professionell HTML-textöversättare med UrlsLab

Professionell HTML-textöversättare med UrlsLab

Översätt webbinnehåll mellan språk samtidigt som HTML-strukturen bevaras, med hjälp av AI och UrlsLab-plugin. E-postadresser och URL:er förblir oförändrade, vil...

3 min läsning
AI-genererade Google Slides från uppladdade dokument
AI-genererade Google Slides från uppladdade dokument

AI-genererade Google Slides från uppladdade dokument

Automatisera skapandet av professionella Google Slides-presentationer från alla uppladdade dokument med hjälp av AI. Detta arbetsflöde extraherar dokumentinnehå...

4 min läsning
E-post- och fildataextraktion till CSV
E-post- och fildataextraktion till CSV

E-post- och fildataextraktion till CSV

Detta arbetsflöde extraherar och organiserar nyckelinformation från e-postmeddelanden och bifogade filer, använder AI för att bearbeta och strukturera data, och...

3 min läsning