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探索AI技术在文档翻译领域的创新应用,学习如何打造个性化翻译工作流。 核心内容: 1. 利用Dify+deepseek实现文档翻译器的基本功能 2. 详细步骤指导,从添加节点到分支路径设置 3. 用户意图识别与LLM翻译节点的应用技巧
一)先看效果
我将之前《发疯文学的句子文案大赏》文档上传,指定翻译成英文,模型选用的deepseek-v3。
第一次输出:
第二次输出:提示“浪漫主义”风格,可以看到输出结果进行了风格调整。
二)详细操作步骤
1. 添加“开始”节点之后,设置好输入参数:“文件”+“目标语言”
text 内容: 选择单文件格式 目标语言:选择文本
2.分支路径
为了实现根据输出内容,用户可以按需再次进行调整的需求,这里需要加一个节点来判断,是否第一轮会话。基于此进行不同的分支操作。
注意:第一轮对话的计数=0,不是1 。
3. 分支路径1:提取文件内容,进行翻译输出
- 用到文件提取器节点,将文件转换格式。
- 将提取文本进行赋值,以便LLM进行翻译操作。
- 添加LLM模型,完成输出后打印结果
LLM里的提示词,system提示词需要包括“目标语言”,user为文档提取器输出文本。
4. 分支路径2:若对话轮数>0,即用户不满意,按照用户的要求,进行二次修改
需要划重点的是:
1)用户意图识别这个输入,是开始节点 用户在对话框输入的内容,sys.query。同时,这里应该开启记忆功能,保持上下文有充分的理解。
2)LLM翻译节点:这里的输入是系统上传文件的参数 text;在路径1提取完成文档内容后,已经将提取好的文档内容赋值给了 text。所以,在用户优化调整的路径2这里,不需要重新提取文档。
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