Своя система

Контент автоматически переведен с английского языка с помощью Phrase Language AI.

Функция «Своя система» (BYO Engine) позволяет выполнить интеграцию внешних систем машинного перевода (МТ) в Phrase для использования в рабочих процессах перевода, как и любого другого поставщика машинного перевода (МТ).

Своя система подходит для:

Предприятий с пользовательскими моделями машинного перевода (МТ) для конкретной отрасли.
Поставщиков языковых услуг (LSP) с пользовательскими системами клиентов или предпочтительными стеками искусственного интеллекта (ИИ).
Организаций с внутренней политикой, требующей использования конкретных систем (например, Gemini, внутренних LLM и т. д.).

Пользовательские системы можно использовать, или переводы можно направлять в собственные LLM или поставщикам машинного перевода (МТ), чтобы сохранять полный контроль над качеством, конфиденциальностью и стоимостью, продолжая при этом пользоваться преимуществами памяти переводов (TM) (TM), глоссариев, Оценка качества (QPS) (QPS) и CAT Editor в Phrase.

Где можно использовать свою систему

После интеграции свою систему можно использовать, чтобы предварительно перевести контент. Настройте ее в профиле Language AI в Phrase и используйте этот профиль, чтобы предварительно перевести проекты Phrase TMS, портал Phrase, проекты Phrase Strings, Phrase Studio и Language AI в Phrase через интерфейс приложений API.

Настройка своей системы

Создание адаптера

Организация должна создать и протестировать облегченный интерфейс приложений API адаптер. Этот адаптер обеспечивает связь между Phrase и системой.

Адаптер должен поддерживать:
- Запросы на машинный перевод (МТ)
- Поддержка языковых пар
- Проверка статус системы (Phrase отправляет запрос на статус)
Базовая инфраструктура (система машинного перевода (МТ) или LLM) должна размещаться и обслуживаться организацией.
Phrase требует разрешений для подключения к этой инфраструктуре.
Адаптер должен возвращать переводы с тем же количеством сегментов и в том же порядке.

Интеграция системы в профиль машинного перевода (МТ)

После того как адаптер API реализован и развернут, Своя система становится доступной в Phrase Language AI для выбора в профилях машинного перевода (МТ) и может быть назначена проектам.

Чтобы подключить Своя система к профилю машинного перевода (МТ):

На странице профиля машинного перевода (МТ) Phrase Language AI нажмите Подключить системы машинного перевода (МТ).

Отобразится страница Подключить систему машинного перевода (МТ).
Выберите Своя система.

Откроется страница конфигурации Своя система.
Введите URL-адрес базовой системы.
Укажите учетные данные в зависимости от метода аутентификации (заголовок HTTP или учетные данные клиента (OAuth 2.0)).
Выберите, использовать ли кэш переводов. Включено по умолчанию.

Снижает трафик и ускоряет ответ перевода за счет повторного использования сегментов, переведенных за последние 30 дней. Это только оптимизация производительности вызовов, она не снижает стоимость перевода. Оставьте включенным по умолчанию, отключайте только во время активной разработки адаптера базовой системы.
При необходимости предоставьте любую дополнительную информацию для системы в разделе Пользовательские метки.
Нажмите Проверить подключение, чтобы убедиться, что интеграция системы работает.
Нажмите Добавить.

Теперь система доступна для включения в профиле.

Редактировать Свою систему

Чтобы редактировать Свою систему, нажмите значок редактирования на плитке системы.

Удалить Свою систему

Чтобы удалить Свою систему:

Нажмите значок редактирования на плитке системы.
Нажмите Удалить Свою систему.

FAQ

В:	Почему требуется запрос статуса? Отправляет ли его Phrase в систему или ожидается, что его обработает клиент?
A:	Phrase отправляет запрос, чтобы проверить, работает система или нет.
В:	Один запрос может содержать 500 `maxItems` в `segments`. Означает ли это, что 500 предложений оригинала должны быть переведены в режиме реального времени?
A:	Синхронные вызовы включают только до 5 сегментов, в то время как асинхронные вызовы могут включать больше, до 500. Кроме того, время ожидания асинхронного вызова составляет около 30 минут.
В:	Все ли термины глоссария отправляются в запросе или только их часть?
A:	Отправляются все термины глоссария.
В:	Можно ли подключить LLM?
A:	Это должно быть возможно с помощью обертки. Пока система возвращает сегменты в соответствии со схемой, Phrase не требует использования конкретной системы или LLM.
В:	Возможна ли пользовательская оценка качества (QE)?
A:	Сторонняя QE не поддерживается.
В:	Как обрабатываются теги?
A:	Контент, который получает Phrase, предварительно обрабатывается. HTML-теги преобразуются в метки, и эти метки передаются как есть.
В:	Можем ли мы реализовать только асинхронный подход? Будет ли это работать корректно во всех областях Phrase (предварительный перевод, редактор и т. д.)?
A:	Нет, должны быть реализованы оба подхода (в идеале — все конечные точки). Синхронная конечная точка используется, например, редактором, в то время как асинхронная используется в таких областях, как предварительный перевод.
В:	Что происходит, когда система получает несколько запросов одновременно?
A:	Система должна уметь справляться с этим. Обеспечьте надлежащую обработку параллелизма и потокобезопасности во всех конечных точках, особенно в асинхронных.
В:	Как работает метаданные запроса?
A:	Они должны оставаться статичными, как определено во время настройки системы.
В:	Как работает метаданные сегмента?
A:	В настоящее время они должны быть частью схемы.
В:	Использует ли BYOE RAG для получения контента во время обработки машинного перевода (МТ)?
A:	Нет, BYOE не использует RAG. Пользователи могут использовать ТМ для определения того, какие сегменты переведены, но они не используются в самом процессе машинного перевода (МТ). Это связано с тем, что движки МТ должны быть специально разработаны для включения данных TM через RAG, а в сценариях BYOE нет контроля над тем, как движки создаются или настраиваются.

Справочный файл схемы адаптера

Адаптер должен возвращать ответы, которые точно соответствуют следующим именам полей и значениям перечисления. Несовпадение приводит к общей ошибке INTERNAL_ERROR от Phrase, даже если сам адаптер возвращает ответ 200 OK.

POST /status должен возвращать поле статус со строгим значением перечисления в нижнем регистре: ok или not_ok. Пример: { \"status\": \"ok\" }
POST /languages должен возвращать массив languagePairs (в формате camelCase), где каждая запись содержит поле sourceLanguage и поле targetLanguage. Пример: { \"languagePairs\": [ { \"sourceLanguage\": \"en\", \"targetLanguage\": \"es\" } ] }
POST /translate и GET /translateAsyncResult/{id} должны возвращать поля верхнего уровня sourceLanguage и targetLanguage, а также массив сегментов, где каждый сегмент включает как поле text (повторенный оригинал), так и поле translatedText. Возврат только translatedText или использование другого имени ключа приводит к ошибке десериализации.
POST /translateAsync требует только поле Идентификатор в своем ответе. Поле статус не является частью этой схемы ответа и игнорируется, если присутствует.
GET /translateAsyncStatus/{id} должен возвращать поле статус с использованием одного из трех значений перечисления: running для задания, которое все еще обрабатывается, done для успешно завершенного задания или failed для задания, завершившегося с ошибкой. Для задания, завершившегося с ошибкой, необязательное поле detail может описывать причину сбоя. Примеры значений: { \"status\": \"running\" }, { \"status\": \"done\" }, { \"status\": \"failed\", \"detail\": \"Description of translation failure\" }