번역 에이전트 웹UI: 다양한 번역 API와 Gradio 인터페이스를 제공하는 우엔다 번역 인텔리전스 본체 인터페이스 버전입니다.

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일반 소개

번역 에이전트 WebUI는 앤드류잉의 번역 에이전트를 위해 설계된 Gradio 기반 웹 사용자 인터페이스입니다. 이 도구는 입력 텍스트의 언어를 자동으로 감지하고 텍스트에 대한 어휘 처리를 수행하여 번역 간의 차이점을 강조 표시합니다. 그로크(Groq), OpenAI, 코히어(Cohere), 올라마(Ollama), 투게더 AI, 허깅페이스 추론 API 등 다양한 번역 API를 지원하여 사용자가 간편하게 텍스트를 입력하고 원하는 번역 모델을 선택해 효율적인 다국어 번역을 할 수 있도록 돕습니다.

우엔다 번역 에이전트의 그라디오 웹유이는 입력 텍스트의 언어를 자동으로 감지하고, 텍스트 분할 표시를 지원하며, 다른 번역 버전 간의 차이점을 강조 표시할 수 있습니다. 그러나 긴 텍스트의 실제 번역은 약간 덜 효과적 일 수 있습니다.원본 서식을 유지하면서 '영어 지침 템플릿'을 '중국어 지침'으로 번역합니다.

Translation Agent WebUI:吴恩达翻译智能体界面版,提供多种翻译API和Gradio界面

온라인 체험: https://github.com/snekkenull/translation-agent-webui

 

기능 목록

  • 입력 텍스트 언어 자동 감지
  • 텍스트 세분화 프로세스
  • 번역 간의 차이점 강조하기
  • 여러 번역 API 지원(Groq, OpenAI, Cohere, Ollama, Together AI, 허깅페이스 추론 API)
  • 더 많은 API를 추가하기 위해 쉽게 수정할 수 있는 라마 인덱스 지원
  • 허깅페이스 스페이스 데모 제공

 

도움말 사용

설치 프로세스

  1. 복제 창고:
   git clone https://github.com/snekkenull/translation-agent-webui.git
  1. 프로젝트 카탈로그로 이동합니다:
   cd translation-agent-webui
  1. 종속성을 설치합니다:
   pip install -r requirements.txt
  1. 애플리케이션을 실행합니다:
   python app.py

사용 프로세스

  1. 브라우저를 열고 로컬에서 실행 중인 애플리케이션(일반적으로 http://localhost:7860).
  2. 입력 상자에 번역할 텍스트를 입력하면 시스템이 자동으로 텍스트 언어를 감지합니다.
  3. 원하는 번역 API 및 모델(예: 허깅페이스 추론 API)을 선택하고 모델 ID를 입력합니다. mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3).
  4. '번역' 버튼을 클릭하면 번역 결과가 표시되고 서로 다른 번역 간의 차이점이 강조 표시됩니다.
  5. 사용자는 필요에 따라 입력 텍스트를 조정하거나 비교를 위해 다른 번역 API를 선택할 수 있습니다.

주요 기능

  • 자동 언어 감지: 텍스트를 입력하면 시스템이 자동으로 텍스트의 언어를 인식하므로 수동으로 선택할 필요가 없습니다.
  • 워드 프로세싱사용자가 각 단어의 번역을 쉽게 볼 수 있도록 시스템이 입력 텍스트를 단어 분할로 처리합니다.
  • 차이점 강조번역 결과 표시: 번역 결과를 표시할 때 사용자가 결과를 더 잘 이해할 수 있도록 서로 다른 번역 간의 차이점을 강조 표시합니다.
  • 멀티 API 지원사용자는 다양한 번역 API를 선택하고 필요에 따라 가장 적합한 번역 모델을 선택할 수 있습니다.
  • 허깅페이스 공간 데모허깅페이스 스페이스에서 번역 기능을 직접 체험할 수 있도록 온라인 데모를 제공합니다.

위의 단계를 통해 사용자는 번역 에이전트 웹UI를 쉽게 설치하고 사용하여 효율적인 다국어 번역을 할 수 있습니다.

 

번역 에이전트 원본 프로젝트

프로젝트 주소: https://github.com/andrewyng/translation-agent

반사적 워크플로를 사용한 상담원 번역

기계 번역을 위한 리플렉션 에이전트 워크플로우의 파이썬 데모인 엔다 우의 오픈 소스 프로젝트.

주요 단계:

  • LLM 큐 단어 번역 텍스트 디자인;
  • LLM이 번역에 반영하여 개선을 위한 건설적인 제안을 할 수 있도록 합니다.
  • 제안을 사용하여 번역을 개선하세요.

확장된 길 찾기.

  • 다른 LLM(gpt-4-turbo 대신)을 사용해 보세요.
  • 용어집 생성
  • 용어집의 사용 및 실현
  • 다양한 언어 평가
  • 오류 분석
  • 더 나은 평가
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