- Kayang magsalin ng AI chatbots ng usapan sa mahigit 100 wika nang awtomatiko gamit ang LLM, o puwede kang gumawa ng sariling daloy ng pagsasalin para sa mas detalyadong kontrol.
- Karaniwan, itinatago muna ang wika ng user, isinasalin ang papasok na mensahe sa wika ng bot, pinoproseso ito, tapos isinasalin pabalik ang sagot ng bot sa wika ng user.
- Sikat ang DeepL para sa mataas na kalidad ng pagsasalin, pero puwede ring gamitin ang anumang translation API (tulad ng Google Translate) gamit ang katulad na code.
Sa panahon ngayon na maraming wika, mahalaga para sa kahit anong chatbot na makipag-usap sa sariling wika ng user.
Kung ikaw ay gumagawa ng AI chatbot, awtomatiko ang pagsasalin kapag LLM ang ginagamit bilang 'utak' ng iyong bot. Kayang magsalin ng LLM agent ng usapan sa mahigit 100 wika nang kusa.
Pero kung gusto mong mag-set up ng sariling kakayahan sa pagsasalin habang ginagawa mo ang iyong GPT chatbot, matutulungan ka namin dito.
Sa artikulong ito, tatalakayin natin ang mga espesipikong code na kailangan para mapasadya ang iyong pagsasalin.
Paano gumagana ang pagsasalin sa chatbot?
Ang estratehiya namin ay nakatuon sa pagharang ng mga mensahe mula sa user, pagtukoy ng kanilang wika, at pagsasalin ng mga mensaheng ito papunta at pabalik mula sa wikang ginagamit ng bot.
Kasama sa prosesong ito ang:
- Pag-iimbak ng natukoy na wika
- Pagsasalin ng mensahe ng user sa wika ng bot
- Pagproseso ng mensahe, at pagkatapos
- Pagsasalin ng sagot ng bot pabalik sa wika ng user
Halimbawa, kung magpadala ng mensahe sa Espanyol ang user, itatago ng bot ang "es" bilang variable ng wika. Isasalin ng software ang mensahe sa Ingles para sa bot, tapos isasalin pabalik sa Espanyol ang sagot ng bot bago ito ipadala sa user.
Hakbang 1: Piliin ang iyong mga gamit
Gagamitin natin ang DeepL Translation service, na kilala sa katumpakan at bilis.
Ipakikita namin ang integrasyong ito gamit ang simpleng echo bot na sumasagot sa user sa pamamagitan ng paggaya ng kanilang mensahe. Gagamitin natin ang Axios para sa API calls, dahil awtomatikong naka-integrate ito sa Botpress.
Hakbang 2: Gumawa ng kinakailangang mga variable
Una, kailangan nating magdagdag ng user variable na tinatawag na `language` para itago ang unang wika o natukoy na wika.
Pinapadali ng DeepL ang prosesong ito dahil natutukoy at naibabalik nito ang wika ng input na teksto, kaya isang API request lang ang kailangan natin.
Hakbang 3: Gumawa ng interception hooks
Bago ang incoming message hook
Para maharang at maisalin ang mensahe ng user bago makarating sa Botpress, gagawa tayo ng "Before Incoming Message" hook. Papangalanan natin itong "Translation-In," na responsable sa pagsasalin ng papasok na mensahe sa Ingles at pagpapalit ng orihinal na mensahe, para maproseso ito ng Botpress na parang Ingles ang wika.
Ganito ang itsura ng code para sa hook na ito:
await axios
.post(
'https://api-free.deepl.com/v2/translate',
{
text: [event.preview],
target_lang: 'EN'
},
{
headers: {
Authorization: 'DeepL-Auth-Key {{your key here}}',
'Content-Type': 'application/json'
}
}
)
.then((response) => {
event.payload.text = response.data.translations[0].text
event.preview = response.data.translations[0].text
event.state.user.language = response.data.translations[0].detected_source_language
})
.catch(function (error) {
// Error handling
});MAHALAGANG PAALALA: Laging gumamit ng Botpress Configuration Variables kapag isinasama ang iyong API Key.
Bago ang outgoing message hook
Para sa "Before Outgoing Message" hook, papangalanan natin itong "Translation-Out." Mahaharang nito ang sagot ng bot para maisalin pabalik sa wika ng user, para manatiling nasa gustong wika ng user ang usapan.
Kasama sa pagpapatupad nito ang pagpapalit ng outgoing message ng naisalin na bersyon:
await axios
.post(
'https://api-free.deepl.com/v2/translate',
{
text: [outgoingEvent.preview],
target_lang: event.state.user.language
},
{
headers: {
Authorization: 'DeepL-Auth-Key {{your key here}}',
'Content-Type': 'application/json'
}
}
)
.then((response) => {
outgoingEvent.payload.text = response.data.translations[0].text
outgoingEvent.preview = response.data.translations[0].text
})
.catch(function (error) {
// Error handling
});Simulan ang Pagbuo Ngayon
Isa sa mga pangunahing benepisyo ng paggamit ng AI chatbot ay ang kakayahan nitong magsalita ng maraming wika. Sa mga plataporma tulad ng Botpress, mabilis mong maiseset up ang iyong chatbot para makipag-ugnayan sa mga user sa mahigit 100 wika.
Kung gusto mo ng chatbot na madaling gamitin at abot-kamay, maaari mong i-integrate ang anumang translation service sa Botpress. Sa aming channel integrations, maaari mo nang i-deploy ang iyong chatbot sa WhatsApp, Facebook Messenger, o sa iyong website.
Simulan mo na ngayon. Libre ito.
Karagdagang sanggunian
FAQs
1. Maaari ba akong gumamit ng ibang serbisyo sa pagsasalin bukod sa DeepL, tulad ng Google Translate o Microsoft Translator?
Oo, puwede kang gumamit ng ibang translation service sa pamamagitan ng pag-edit ng translation hook sa Botpress para tumugma sa API request at response format ng napili mong serbisyo. Madaling i-integrate ang mga ito gamit ang HTTP calls sa custom actions o hooks.
2. Maaari ko bang piliin na isalin lamang ang ilang bahagi ng usapan?
Oo, puwede mong piliin lang ang ilang bahagi ng usapan na isalin sa pamamagitan ng pagdagdag ng conditional logic sa translation hook na titingin sa partikular na uri ng mensahe o user-defined na variable bago magsalin. Kontrolado mo kung ano at kailan isasalin.
3. Maaari ko bang gawing hindi makilala ang datos ng gumagamit bago ito ipadala sa serbisyo ng pagsasalin?
Oo, puwede mong gawing anonymous ang user data bago ipadala sa translation service sa pamamagitan ng pagproseso muna ng mensahe (halimbawa, gamit ang regex para takpan ang pangalan, email, o ID) sa loob ng Botpress hook o action. Nakakatulong ito para sumunod sa privacy requirements habang patuloy ang pagsasalin.
4. Maaari ko bang gamitin ang ganitong setup ng pagsasalin sa iba't ibang channel (halimbawa, WhatsApp, Messenger)?
Oo, puwede mong gamitin ang parehong translation setup sa maraming channel tulad ng WhatsApp, Messenger, Slack, o sa iyong website. Basta natatanggap ng bot ang mensahe, gagana ang translation logic kahit anong plataporma.
5. Paano ko itatala ang mga error sa pagsasalin para sa analytics o pag-debug?
Para mag-log ng translation errors sa Botpress, puwede mong gamitin ang console.error() para sa debugging habang nagde-develop, o ipadala ang errors sa custom na Botpress table, remote logging service tulad ng Loggly o Datadog, o internal API. Nakakatulong ito para masubaybayan ang mga aberya at performance sa paglipas ng panahon.
.webp)
