input var
Tüm giriş değişkenlerinden hedef dilin adını çıkarmak için kullanılan prompt şablonu.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
HUGO Markdown Dosyası Çevirmeni
Bu iş akışı, dosya yapısını ve biçimlendirmeyi koruyarak HUGO markdown dosyalarının hedef dillere çevrilmesini kolaylaştırır. AI dil modellerinden yararlanarak, içeriğin doğru çevirisini, TOML front matter bütünlüğünü sağlar ve statik site üreticileri için en iyi çeviri uygulamalarını uygular.
Akışlar
AI Akışı nasıl çalışır
- Markdown Dosyasını ve Çeviri Değişkenlerini Al.
- Kullanıcı tarafından yüklenen HUGO markdown dosyasını ve hedef dil bilgisini giriş olarak kabul eder.
- Hedef Dili Çıkar.
- Bir AI modeli kullanarak giriş değişkenlerini ayrıştırarak çeviri için hedef dili belirler.
- Mevcut Çevirileri Getir.
- En iyi mevcut çevirileri veya ilgili dokümantasyonu bulmak için arama yapar ve çeviri için bağlam sağlar.
- Yapı Korunarak Markdown Dosyasını Çevir.
- Markdown dosyasını hedef dile çevirmek için AI kullanır, orijinal biçimlendirme, TOML front matter ve markdown yapısının korunmasını sağlar.
- Çevrilen Dosyayı Çıktı Olarak Ver.
- HUGO projelerinde kullanıma hazır çevrilmiş markdown dosyasını döndürür.
Bu akışta kullanılan promptlar
Aşağıda bu akışın işlevselliğini gerçekleştirmek için kullanılan tüm promptların eksiksiz bir listesi bulunmaktadır. Promptlar, yanıtlar üretmek veya eylemler gerçekleştirmek için AI modeline verilen talimatlardır. AI'yı kullanıcı niyetini anlamada ve ilgili çıktılar üretmede yönlendirir.
Prompt
HUGO markdown dosyalarının çevirisi için kısıtlamalar ve örnek biçimlendirme dahil prompt şablonu.
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.
Bu akışta kullanılan bileşenler
Aşağıda bu akışın işlevselliğini gerçekleştirmek için kullanılan tüm bileşenlerin eksiksiz bir listesi bulunmaktadır. Bileşenler her AI Akışının yapı taşlarıdır. Çeşitli işlevleri bağlayarak karmaşık etkileşimler oluşturmanıza ve görevleri otomatikleştirmenize olanak tanır. Her bileşen kullanıcı girişini işleme, veri işleme veya harici hizmetlerle entegrasyon gibi belirli bir amaca hizmet eder.
Sohbet Girişi
FlowHunt'taki Sohbet Girişi bileşeni, Playground'dan gelen mesajları yakalayarak kullanıcı etkileşimlerini başlatır. Bu, akışların başlangıç noktasıdır ve iş akışının hem metin hem de dosya tabanlı girdileri işlemesini sağlar.
FlowHunt'ta Prompt Bileşeni
FlowHunt'un Prompt bileşeniyle AI botunuzun rolünü ve davranışını tanımlayarak alakalı, kişiselleştirilmiş yanıtlar alın. Etkili, bağlama duyarlı sohbet botu akışları için istemleri ve şablonları özelleştirin.
LLM OpenAI
FlowHunt onlarca metin üretme modelini destekler, buna OpenAI modelleri de dahildir. ChatGPT'yi yapay zeka araçlarınızda ve sohbet botlarınızda nasıl kullanacağınız burada anlatılıyor.
Oluşturucu
FlowHunt'taki Oluşturucu bileşenini keşfedin—seçtiğiniz LLM modeliyle güçlü, yapay zekâ destekli metin üretimi. İstemleri, isteğe bağlı sistem talimatlarını ve hatta görselleri girdi olarak birleştirerek dinamik sohbet botu yanıtları oluşturun; bu da onu akıllı, konuşmaya dayalı iş akışları oluşturmak için temel bir araç haline getirir.
Belge Getirici
FlowHunt'in Belge Getirici bileşeni, üretici modelleri kendi güncel belgeleriniz ve URL’lerinizle ilişkilendirerek, Retrieval-Augmented Generation (RAG) yöntemiyle güvenilir ve alakalı yanıtlar sağlar.
Sohbet Çıktısı
FlowHunt'taki Sohbet Çıktısı bileşenini keşfedin—sohbet botu yanıtlarını esnek, çok parçalı çıktılarla tamamlayın. Akışın sorunsuz tamamlanması ve gelişmiş, etkileşimli AI sohbet botları oluşturmak için gereklidir.
Not
FlowHunt'taki Not bileşeni, yorumları ve dokümantasyonu doğrudan iş akışınıza eklemenizi sağlar. Bunu, akışınızda açıklama yapmak, not eklemek veya talimat vermek için kullanarak karmaşık otomasyonların anlaşılmasını ve sürdürülmesini kolaylaştırabilirsiniz.
Akış açıklaması
Amaç ve faydalar
Bu iş akışı, özellikle dosya yapısı ve biçimlendirmeyi koruyarak HUGO projelerinde kullanılan markdown dosyalarının çevirisini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Akış, yalnızca ilgili metin içeriğinin çevrilmesini sağlarken, teknik unsurların (front matter, markdown yapısı ve kontrol karakterleri gibi) bozulmadan kalmasına dikkat eder. Bu, çok dilli HUGO tabanlı statik siteleri yöneten ekipler için; içerik yerelleştirmesini yüksek kalite ve tutarlılıkla ölçeklendirmek isteyenler için özellikle faydalıdır.
Amaç ve Faydası
- Otomatik Çeviri: İş akışı, markdown dosyaları için yüksek kaliteli çeviriler sunmak üzere en gelişmiş dil modellerinden (OpenAI GPT-4 varyantları) yararlanır.
- Yapı Koruma: HUGO markdown dosyalarının yapısını; TOML biçimindeki front matter, markdown başlıkları ve özel biçimlendirmeler dahil dikkatle korur.
- Seçici Çeviri: Akış, front matter’daki alan adlarını veya HTML etiketleri içindeki metni çevirmemeye, yalnızca alan değerleri ve markdown içeriğine odaklanmaya tasarlanmıştır.
- Ölçeklenebilir Yerelleştirme: Çeviri sürecini otomatize ederek, minimum manuel çabayla birden fazla dile hızlı ölçeklenmeyi mümkün kılar.
İş Akışındaki Temel Adımlar
İş akışı birkaç birbirine bağlı bileşenden oluşur. İşte adım adım bir özet:
| Adım | Bileşen | İşlev |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Çevrilecek markdown dosyasını ve gerekli değişkenleri (örn. hedef dil) kabul eder. |
| 2 | Prompt Template (input var) | Giriş değişkenlerinden hedef dil adını sonraki adımlar için çıkarır. |
| 3 | LLM OpenAI (nano) | Promtları işlemek için hafif bir GPT-4 modeli kullanır. |
| 4 | Generator (get language name) | Sağlanan değişkenlerden hedef dil adını üretir. |
| 5 | Document Retriever (GetBestTranslation) | Mevcut en iyi çevirileri veya dahili/doküman kaynaklarından bağlamı arar. |
| 6 | Prompt Template (Prompt) | LLM’ye nasıl çevireceğiyle ilgili ayrıntılı bir prompt hazırlar; kısıtlamalar ve örnekler içerir. |
| 7 | LLM OpenAI (full) | Çeviri işlemini gerçekleştirmek için tam özellikli bir GPT-4 modeli (geniş bağlamlı) kullanır. |
| 8 | Generator | Yukarıdaki prompt ve modelle çeviriyi gerçekleştirir. |
| 9 | Chat Output | Çevrilmiş markdown dosyasını çıktı arayüzünde gösterir. |
İş Akışı Mantığı: Detaylar
- Girdi İşleme: Kullanıcı bir markdown dosyası ve hedef dili belirtir. İş akışı, promptlarda kullanılacak ilgili değişkenleri çıkarır.
- Dil Çıkarma: İş akışının ilk bölümü, girişten hedef dilin adını belirlemek için hafif bir LLM ve özel bir prompt şablonu kullanır.
- Bağlamsal Getirme: Mevcut çevirileri veya alakalı dokümantasyonu isteğe bağlı olarak getirerek ek bağlam sağlar ve çeviri tutarlılığını arttırır.
- Çeviri Promptu Oluşturma: Biçimlendirme kuralları, çeviri kısıtlamaları ve dosya yapısı beklentilerini ayrıntılandıran kapsamlı bir prompt hazırlanır. Model için örnek dosya yapısı verilir; neyin çevrileceği ve neyin korunacağı net talimatlarla belirtilir.
- Çeviri Üretimi: Ana çeviri, güçlü bir LLM kullanılarak gerçekleştirilir; çıktı kalitesi yüksek tutulurken biçim ve yapı gerekliliklerine titizlikle uyulur.
- Çıktı: Çevrilen markdown dosyası, kullanıcı incelemesi veya ek otomatik işlem için sunulur.
Bu İş Akışı Neden Faydalı?
- Tutarlılık: Tüm çevrilen dosyaların HUGO projelerinde istenen biçim ve yapıya sıkı sıkıya uymasını sağlar.
- Verimlilik: Statik site üreticileri için markdown dosyalarının çeviri ve biçimlendirmesinde manuel çabayı büyük ölçüde azaltır.
- Ölçeklenebilirlik: Birden fazla dile ve büyük hacimli içeriğe kolayca ölçeklenmeyi mümkün kılar.
- Kalite Kontrolü: Hem bağlam farkındalıklı getirme hem de açık çeviri talimatları sayesinde, basit makine çevirilerinde sık rastlanan hataları en aza indirir.
Özel Hususlar
- Alana Özel Kurallar: İş akışı, front matter içindeki alan adlarını değil sadece alan değerlerini çevirmeye dikkat eder.
- Biçimlendirme Bütünlüğü:
+ + +gibi kontrol karakterleri ile markdown/HTML öğeleri, HUGO ve TOML gereksinimleri doğrultusunda korunur. - Genişletilebilirlik: Modüler yapı (retriever’lar, prompt şablonları ve generator’lar ile), gereksinimler geliştikçe kolay uyarlama imkânı sunar.
Özetle, bu iş akışı HUGO markdown dosyalarının çevirisi için uçtan uca, güvenilir ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar; çok dilli statik siteler veya dokümantasyon projeleri yöneten organizasyonlar için son derece değerli kılar.
Kendi AI Ekibinizi oluşturalım
Sizinki gibi şirketlere akıllı chatbotlar, MCP Sunucuları, AI araçları veya organizasyonunuzdaki tekrarlanan görevlerde insanları değiştirmek için diğer AI otomasyon türlerini geliştirmede yardım ediyoruz.
Daha fazla bilgi
UrlsLab ile Profesyonel HTML Metin Çevirmeni
Yapay zeka ve UrlsLab eklentisi kullanarak, HTML yapısını koruyarak web içeriğini diller arasında çevirin. E-posta adresleri ve URL’ler değişmeden kalır; çok di...
2 dakika okuma
SEO Makale Başlık Optimizasyonu
Makalenizin başlıklarını ve ana başlığını belirli bir anahtar kelime veya anahtar kelime kümesi için otomatik olarak optimize ederek SEO performansını artırın. ...
3 dakika okuma
PDF'den Makaleye Dönüştürücü
Bir PDF'den Makaleye Dönüştürücü'nün karmaşık teknik dokümantasyonu SEO uyumlu, okunabilir web içeriğine nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. Özellikleri, faydaları v...
2 dakika okuma
Content Writing
SEO
+4