Translation Agent WebUI: Version der Wu Enda Translation Intelligence Body-Schnittstelle, die verschiedene Übersetzungs-APIs und eine Gradio-Schnittstelle bietet.

Allgemeine Einführung

Translation Agent WebUI ist eine Gradio-basierte Web-Benutzeroberfläche, die für den Übersetzungsagenten von Andrewyng entwickelt wurde. Das Tool erkennt automatisch die Sprache des Eingabetextes und führt eine lexikalische Verarbeitung des Textes durch, wobei die Unterschiede zwischen den Übersetzungen hervorgehoben werden. Es unterstützt eine Vielzahl von Übersetzungs-APIs, darunter Groq, OpenAI, Cohere, Ollama, Together AI und Huggingface Inference APIs, so dass es für Benutzer einfach ist, Text einzugeben und das gewünschte Übersetzungsmodell über eine einfache Schnittstelle für eine effiziente mehrsprachige Übersetzung auszuwählen.

Ein gradio webui des WUENDA Übersetzungsagenten kann automatisch die Sprache des Eingabetextes erkennen, die Anzeige der Textsegmentierung unterstützen und die Unterschiede zwischen verschiedenen Übersetzungsversionen hervorheben. Die tatsächliche Übersetzung eines langen Textes kann jedoch etwas weniger effektiv sein als dieÜbersetzung der "englischen Anleitungsvorlage" in "chinesische Anweisungen" unter Beibehaltung der ursprünglichen Formatierung

Online-Erfahrung: https://github.com/snekkenull/translation-agent-webui

Funktionsliste

• Automatische Erkennung der Sprache des eingegebenen Textes
• Textsegmentierungsprozess
• Hervorhebung der Unterschiede zwischen den Übersetzungen
• Unterstützung für mehrere Übersetzungs-APIs (Groq, OpenAI, Cohere, Ollama, Together AI, Huggingface Inference API)
• Llama-Index-Unterstützung, einfach zu ändern, um weitere APIs hinzuzufügen
• Huggingface Space-Demo bereitstellen

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Klon-Lagerhaus:

   git clone https://github.com/snekkenull/translation-agent-webui.git

2. Rufen Sie den Projektkatalog auf:

   cd übersetzung-agent-webui

3. Installieren Sie die Abhängigkeit:

   pip install -r anforderungen.txt

4. Führen Sie die Anwendung aus:

   python app.py

Verwendung Prozess

1. Öffnen Sie einen Browser und greifen Sie auf eine lokal laufende Anwendung zu (normalerweise die http://localhost:7860).
2. Geben Sie den zu übersetzenden Text in das Eingabefeld ein, und das System erkennt automatisch die Textsprache.
3. Wählen Sie die gewünschte Übersetzungs-API und das Modell, z. B. Huggingface Inference API, und geben Sie die Modell-ID ein (z. B. mistralai/Mistral-7B-Anleitung-v0.3).
4. Wenn Sie auf die Schaltfläche "Übersetzen" klicken, werden die Übersetzungsergebnisse angezeigt und die Unterschiede zwischen den verschiedenen Übersetzungen hervorgehoben.
5. Die Benutzer können den Eingabetext anpassen oder je nach Bedarf verschiedene Übersetzungs-APIs zum Vergleich auswählen.

Hauptfunktionen

• Automatische SpracherkennungNach der Eingabe des Textes erkennt das System automatisch die Sprache des Textes und es ist nicht notwendig, sie manuell auszuwählen.
• TextverarbeitungDas System verarbeitet den eingegebenen Text mit Worttrennung, so dass der Benutzer die Übersetzung jedes einzelnen Wortes leicht erkennen kann.
• Unterschied HervorhebungBei der Anzeige der Übersetzungsergebnisse hebt das System die Unterschiede zwischen den verschiedenen Übersetzungen hervor, damit die Benutzer die Ergebnisse besser verstehen können.
• Multi-API-UnterstützungBenutzer können verschiedene Übersetzungs-APIs auswählen und das am besten geeignete Übersetzungsmodell für ihre Bedürfnisse wählen.
• Huggingface Space DemoEine Online-Demo ist verfügbar, so dass die Nutzer die Übersetzungsfunktion direkt auf Huggingface Space ausprobieren können.

Mit den oben beschriebenen Schritten können Benutzer Translation Agent WebUI für eine effiziente mehrsprachige Übersetzung problemlos installieren und verwenden.

translation-agent Originalprojekt

Projektadresse: https://github.com/andrewyng/translation-agent

Agentenübersetzung mit reflektierenden Arbeitsabläufen

Das Open-Source-Projekt von Herrn Enda Wu ist eine Python-Demo des Reflection Agent-Workflows für maschinelle Übersetzung.

Wichtigste Schritte:

• Entwerfen von LLM-Stichwortübersetzungstexten;
• Geben Sie LLM die Möglichkeit, über die Übersetzung nachzudenken, um konstruktive Verbesserungsvorschläge zu machen.
• Nutzen Sie Vorschläge zur Verbesserung von Übersetzungen.

Erweiterte Wegbeschreibung.

• Versuchen Sie andere LLMs (anstelle von gpt-4-turbo)
• Erstellung des Glossars
• Nutzung und Umsetzung des Glossars
• Bewertung der verschiedenen Sprachen
• Fehleranalyse
• Bessere Bewertung

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