Translation Agent WebUI: versão da interface do corpo do Wu Enda Translation Intelligence, fornecendo várias APIs de tradução e interface Gradio

Introdução geral

O Translation Agent WebUI é uma interface de usuário da Web baseada no Gradio, projetada para o agente de tradução da Andrewyng. A ferramenta detecta automaticamente o idioma do texto de entrada e executa o processamento lexical no texto, destacando as diferenças entre as traduções. Ela é compatível com várias APIs de tradução, incluindo Groq, OpenAI, Cohere, Ollama, Together AI e Huggingface Inference APIs, facilitando para os usuários a inserção de texto e a seleção do modelo de tradução desejado por meio de uma interface simples para uma tradução multilíngue eficiente.

Um gradio webui do agente de tradução WUENDA pode detectar automaticamente o idioma do texto de entrada, oferecer suporte à exibição da segmentação do texto e destacar as diferenças entre as diversas versões de tradução. No entanto, a tradução real de um texto longo pode ser um pouco menos eficaz do que a tradução de um texto longo.Tradução do "modelo de instruções em inglês" para "instruções em chinês", mantendo a formatação original

Experiência on-line: https://github.com/snekkenull/translation-agent-webui

Lista de funções

• Detecção automática do idioma do texto de entrada
• processo de segmentação de texto
• Destaque das diferenças entre as traduções
• Suporte a várias APIs de tradução (Groq, OpenAI, Cohere, Ollama, Together AI, API de inferência Huggingface)
• Suporte ao Llama-Index, fácil de modificar para adicionar mais APIs
• Demonstração do espaço Huggingface

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Armazém de Clonagem:

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

2. Vá para o catálogo de projetos:

   cd translation-agent-webui

3. Instale a dependência:

   pip install -r requirements.txt

4. Execute o aplicativo:

   python app.py

Processo de uso

1. Abra um navegador e acesse um aplicativo em execução localmente (geralmente o http://localhost:7860).
2. Digite o texto a ser traduzido na caixa de entrada e o sistema detectará automaticamente o idioma do texto.
3. Selecione a API e o modelo de tradução desejados, por exemplo, Huggingface Inference API, e insira o ID do modelo (por exemplo, Huggingface Inference API). mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3).
4. Clicar no botão "Translate" (Traduzir) exibe os resultados da tradução e destaca as diferenças entre as diferentes traduções.
5. Os usuários podem ajustar o texto de entrada ou selecionar diferentes APIs de tradução para comparação, conforme necessário.

Funções principais

• Detecção automática de idiomaApós inserir o texto, o sistema reconhecerá automaticamente o idioma do texto e não será necessário selecioná-lo manualmente.
• processamento de textoO sistema processará o texto de entrada com divisão de palavras, para que o usuário possa visualizar facilmente a tradução de cada palavra.
• Destaque de diferençasAo exibir os resultados da tradução, o sistema destaca as diferenças entre as diferentes traduções para ajudar os usuários a entender melhor os resultados.
• Suporte a várias APIsOs usuários podem selecionar diferentes APIs de tradução e escolher o modelo de tradução mais adequado de acordo com suas necessidades.
• Demonstração do espaço HuggingfaceDemonstração on-line: Uma demonstração on-line está disponível para que os usuários possam experimentar o recurso de tradução diretamente no Huggingface Space.

Com as etapas acima, os usuários podem instalar e usar facilmente o Translation Agent WebUI para obter uma tradução multilíngue eficiente.

projeto original do agente de tradução

Endereço do projeto: https://github.com/andrewyng/translation-agent

Tradução de agentes usando fluxos de trabalho reflexivos

O projeto de código aberto do Sr. Enda Wu, uma demonstração em Python do fluxo de trabalho do Reflection Agent para tradução automática.

Etapas principais:

• Projetando o texto de tradução de palavras-chave do LLM;
• Permita que o LLM reflita sobre a tradução para fazer sugestões construtivas de aprimoramento.
• Use sugestões para melhorar as traduções.

Direções estendidas.

• Experimente outros LLMs (em vez do gpt-4-turbo)
• Criação de glossário
• Uso e realização do glossário
• Avaliação de diferentes idiomas
• análise de erros
• Melhor avaliação

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