input var
Template di prompt utilizzato per estrarre il nome della lingua di destinazione da tutte le variabili di input.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
Traduttore di file Markdown HUGO
Questo workflow semplifica la traduzione dei file markdown HUGO nelle lingue di destinazione mantenendo la struttura e la formattazione del file. Sfruttando modelli linguistici AI, garantisce traduzioni accurate dei contenuti, mantiene l’integrità del front matter TOML e applica le migliori pratiche di traduzione per i generatori di siti statici.
Come funziona il Flusso AI
Ricevi file Markdown e variabili di traduzione
Accetta come input un file markdown HUGO caricato dall'utente e le informazioni sulla lingua di destinazione.Estrai la lingua di destinazione
Analizza le variabili di input per determinare la lingua di destinazione per la traduzione tramite un modello AI.Recupera traduzioni esistenti
Cerca le migliori traduzioni già esistenti o documentazione correlata per fornire contesto alla traduzione.Traduci file Markdown mantenendo la struttura
Utilizza l'AI per tradurre il file markdown nella lingua di destinazione, garantendo la conservazione della formattazione originale, del front matter TOML e della struttura markdown.Output del file tradotto
Restituisce il file markdown tradotto, pronto per l'uso nei progetti HUGO.Prompt utilizzati in questo flusso
Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i prompt utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I prompt sono le istruzioni fornite al modello AI per generare risposte o eseguire azioni. Guidano l'AI nella comprensione dell'intento dell'utente e nella generazione di output pertinenti.
Prompt
Prompt template per la traduzione dei file markdown HUGO, incluse restrizioni ed esempio di formattazione.
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.
Componenti utilizzati in questo flusso
Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i componenti utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I componenti sono gli elementi costitutivi di ogni Flusso AI. Ti permettono di creare interazioni complesse e automatizzare attività collegando varie funzionalità. Ogni componente serve a uno scopo specifico, come la gestione dell'input dell'utente, l'elaborazione dei dati o l'integrazione con servizi esterni.
Descrizione del flusso
Scopo e benefici
Panoramica del workflow: Traduzioni per progetti HUGO
Questo workflow è progettato per automatizzare la traduzione dei file markdown utilizzati nei progetti HUGO, con particolare attenzione al mantenimento della struttura e della formattazione del file. Il flusso assicura che solo i contenuti testuali rilevanti vengano tradotti, mentre elementi tecnici come il front matter, la struttura markdown e i caratteri di controllo rimangano intatti. Questo è particolarmente utile per i team che gestiscono siti statici multilingue costruiti con HUGO e desiderano scalare la localizzazione dei contenuti mantenendo alta qualità e coerenza.
Scopo e utilità
- Traduzione automatizzata: Il workflow sfrutta modelli linguistici all’avanguardia (varianti OpenAI GPT-4) per fornire traduzioni di alta qualità per i file markdown.
- Mantenimento della struttura: Mantiene con cura la struttura dei file markdown HUGO, compreso il front matter in formato TOML, le intestazioni markdown e la formattazione speciale.
- Traduzione selettiva: Il flusso è progettato per evitare la traduzione dei nomi dei campi nel front matter o del testo all’interno dei tag HTML, concentrandosi solo sui valori dei campi e sui contenuti markdown.
- Localizzazione scalabile: Automatizzando il processo di traduzione, questo workflow consente una rapida scalabilità verso più lingue con minimo sforzo manuale.
Passaggi chiave del workflow
Il workflow consiste in diversi componenti interconnessi. Ecco una panoramica passo passo:
| Passaggio | Componente | Funzione |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Accetta il file markdown da tradurre e tutte le variabili richieste (es. lingua di destinazione). |
| 2 | Prompt Template (input var) | Estrae il nome della lingua di destinazione dalle variabili di input per l’uso a valle. |
| 3 | LLM OpenAI (nano) | Usa un modello GPT-4 leggero per elaborare i prompt. |
| 4 | Generator (get language name) | Genera il nome della lingua di destinazione dalle variabili fornite. |
| 5 | Document Retriever (GetBestTranslation) | Cerca le migliori traduzioni esistenti o contesto da fonti interne/documentali. |
| 6 | Prompt Template (Prompt) | Crea un prompt dettagliato che istruisce il LLM su come tradurre, con restrizioni ed esempi. |
| 7 | LLM OpenAI (full) | Usa un modello GPT-4 completo (con ampio contesto) per eseguire la traduzione. |
| 8 | Generator | Esegue la traduzione usando il prompt e il modello sopra descritti. |
| 9 | Chat Output | Mostra il file markdown tradotto nell’interfaccia di output. |
Logica del workflow nel dettaglio
- Gestione dell’input: L’utente invia un file markdown e specifica la lingua di destinazione. Il workflow estrae le variabili rilevanti per l’uso nei prompt.
- Estrazione della lingua: La prima parte del workflow determina il nome della lingua di destinazione dagli input, utilizzando un LLM leggero e un template di prompt personalizzato.
- Recupero contestuale: Opzionalmente recupera traduzioni esistenti o documentazione rilevante per fornire ulteriore contesto e garantire coerenza nella traduzione.
- Costruzione del prompt di traduzione: Viene costruito un prompt completo, che dettaglia le regole di formattazione, le restrizioni di traduzione e le aspettative sulla struttura del file. Al modello viene fornito un esempio di struttura file, con istruzioni rigorose su cosa tradurre e cosa preservare.
- Generazione della traduzione: La traduzione principale viene eseguita usando un LLM avanzato, assicurando un output di alta qualità nel rispetto rigoroso dei requisiti di formattazione e struttura.
- Output: Il file markdown tradotto viene presentato per la revisione dell’utente o per ulteriori elaborazioni automatiche.
Perché questo workflow è utile
- Coerenza: Garantisce che tutti i file tradotti seguano le rigorose linee guida di formattazione e struttura richieste dai progetti HUGO.
- Efficienza: Riduce sostanzialmente lo sforzo manuale necessario per tradurre e formattare file markdown per i generatori di siti statici.
- Scalabilità: Permette di scalare facilmente verso più lingue e grandi volumi di contenuti.
- Controllo qualità: Usando sia il recupero contestuale che istruzioni esplicite di traduzione, minimizza gli errori tipici degli approcci di traduzione automatica ingenui.
Considerazioni speciali
- Regole specifiche per campo: Il workflow presta attenzione a tradurre solo i valori dei campi nel front matter, non i nomi dei campi o gli elementi strutturali.
- Integrità della formattazione: Caratteri di controllo come
+ + +ed elementi markdown/HTML sono preservati come richiesto dalle specifiche HUGO e TOML. - Estendibilità: L’approccio modulare (con retriever, template di prompt e generatori) consente un facile adattamento all’evolvere delle esigenze.
In sintesi, questo workflow fornisce una soluzione end-to-end affidabile e scalabile per la traduzione di file markdown HUGO, risultando estremamente prezioso per organizzazioni che gestiscono siti statici o progetti di documentazione multilingue.
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