Ich freue mich, die Veröffentlichung der Version 1.5 meines Skripts AI-Powered Markdown Translator ankündigen zu können. Dieses Update bringt mehrere bedeutende Verbesserungen, darunter die Aktualisierung der Standardmodelle, die Optimierung der Übersetzungsprompts, eine Refaktorisierung des Codes und eine verbesserte Verwaltung der Ausgabedateien.
Neuerungen der Version 1.5
Aktualisierung der Standardmodelle und API-Schlüssel
In dieser Version habe ich die Standardmodelle und API-Schlüssel aktualisiert, um die neuesten verfügbaren Versionen der KI-Modelle zu nutzen:
- OpenAI: Aktualisiert auf
gpt-4o
. - Mistral AI: Wechsel zu
mistral-large-latest
. - Claude von Anthropic: Aktualisiert auf
claude-3-5-sonnet-20240620
und Hinzufügung desDEFAULT_ANTHROPIC_API_KEY
.
Diese Updates stellen sicher, dass das Skript die neuesten und leistungsfähigsten Modelle für die Übersetzung verwendet und somit qualitativ bessere Übersetzungen liefert.
Optimierung der Übersetzungsprompts
Ich habe die Prompts, die zur Interaktion mit den KI-Modellen verwendet werden, angereichert, um die Klarheit und Effizienz der Übersetzungen zu verbessern:
- Detaillierte Anweisungen: Die Prompts enthalten nun spezifische Anweisungen zum Erhalt von Metadaten, URLs, Bildpfaden, Codeblöcken und Formatierungselementen wie dem ‘front matter’ in Markdown-Dateien.
- Erhaltung der Formatierung: Durch die Betonung der Nicht-Übersetzung von Formatierungs- und Codeelementen respektieren die erzeugten Übersetzungen besser die ursprüngliche Struktur der Dokumente.
Refaktorisierung und Code-Verbesserungen
Es wurden Anpassungen vorgenommen, um die Wartbarkeit und Leistung des Skripts zu verbessern:
- Ersatz von
MistralClient
durchMistral
: Ich habe die Initialisierung des Clients für Mistral AI aktualisiert, indem ich die KlasseMistral
für eine bessere Kompatibilität mit den neuen Versionen der API verwendet habe. - Neuordnung der Importe: Die Importe wurden neu geordnet, um die Lesbarkeit zu verbessern und die Wartung des Codes zu erleichtern.
- Verbesserung der Textsegmentierung: Die Segmentierungsfunktion handhabt jetzt besser lange Texte, indem sie natürliche Trennpunkte beibehält, was die Kohärenz und Fließfähigkeit der Übersetzungen verbessert.
- Handhabung von Codeblöcken: Das Skript bewahrt nun Codeblöcke während der Übersetzung, um das ursprüngliche Format beizubehalten und potenzielle Fehler im Code zu vermeiden.
Verbesserte Verwaltung der Ausgabedateien
- Dateinamen: Ich habe die Reihenfolge von Modell und Sprache in den Ausgabedateinamen umgekehrt, um die Organisation und Suche der Übersetzungen zu erleichtern. Zum Beispiel:
mein_artikel-en-gpt-4o.md
. - Überprüfung bestehender Übersetzungen: Das Skript prüft nun, ob bereits eine Übersetzung für eine gegebene Datei existiert, unabhängig vom verwendeten Modell, um unnötige Duplikate zu vermeiden. Die Option
--force
kann verwendet werden, um die Übersetzung bei Bedarf zu erzwingen.
Weitere Verbesserungen
- Code-Säuberung: Entfernung unnötiger Leerzeilen und kleinere Anpassungen, um die Struktur und Lesbarkeit des Skripts zu verbessern.
- Erhöhte Flexibilität: Das Skript ist so konzipiert, dass es leicht erweiterbar ist, was die zukünftige Hinzufügung neuer Funktionen oder die Unterstützung neuer KI-Modelle wie denen von Anthropic und Mistral AI ermöglicht.
Aktualisierter Code
Hier ist das neue Skript:
#!/usr/bin/env python3
import os
import argparse
import time
import re
import glob
from openai import OpenAI
import anthropic
from mistralai import Mistral
EXCLUDE_PATTERNS = ["traductions_"]
# Initialisation de la configuration avec les valeurs par défaut
DEFAULT_OPENAI_API_KEY = "votre-cle-api-openai-par-defaut"
DEFAULT_MISTRAL_API_KEY = "votre-cle-api-mistral-par-defaut"
DEFAULT_ANTHROPIC_API_KEY = "votre-cle-api-anthropic-par-defaut"
DEFAULT_MODEL_OPENAI = "gpt-4o"
DEFAULT_MODEL_MISTRAL = "mistral-large-latest"
DEFAULT_MODEL_CLAUDE = "claude-3-5-sonnet-20240620"
DEFAULT_SOURCE_LANG = "fr"
DEFAULT_TARGET_LANG = "en"
DEFAULT_SOURCE_DIR = "content/posts"
DEFAULT_TARGET_DIR = "traductions_en"
MODEL_TOKEN_LIMITS = {
"gpt-4o": 4096,
"gpt-4": 8192,
"gpt-4-32k": 32768,
"gpt-4-0613": 8192,
"gpt-4-32k-0613": 32768,
"mistral-large-latest": 4096,
"claude-3-5-sonnet-20240620": 8192,
}
def segment_text(text, max_length):
"""
Divise un texte Markdown en segments ne dépassant pas la longueur maximale spécifiée,
en essayant de conserver des points de coupure naturels.
Args:
text (str): Texte Markdown à diviser.
max_length (int): Longueur maximale de chaque segment.
Returns:
list[str]: Liste des segments de texte Markdown.
"""
segments = []
while text:
if len(text) <= max_length:
segments.append(text)
break
segment = text[:max_length]
next_index = max_length
# Recherche de points de coupure naturels (fin de phrase, fin de paragraphe, fin de titre)
last_good_break = max(
segment.rfind(". "), segment.rfind("\n\n"), segment.rfind("\n#")
)
if last_good_break != -1:
next_index = last_good_break + 1
segments.append(text[:next_index])
text = text[next_index:]
return segments
def translate(
text, client, args, use_mistral=False, use_claude=False, is_translation_note=False
):
"""
Traduit un texte à l'aide de l'API OpenAI, Mistral AI ou Claude, selon les paramètres spécifiés.
Cette fonction segmente d'abord le texte pour s'assurer qu'il respecte la limite de tokens du modèle.
Elle utilise un argument optionnel 'is_translation_note' pour gérer différemment les notes de traduction.
Args:
text (str): Texte à traduire.
client: Objet client de l'API de traduction (OpenAI, Mistral AI ou Claude).
args: Objet argparse contenant les arguments de la ligne de commande.
use_mistral (bool): Si True, utilise l'API Mistral AI pour la traduction.
use_claude (bool): Si True, utilise l'API Claude pour la traduction.
is_translation_note (bool): Si True, le texte est une note de traduction.
Returns:
str: Texte traduit.
"""
model_limit = MODEL_TOKEN_LIMITS.get(args.model, 4096)
segments = segment_text(text, model_limit)
translated_segments = []
for segment in segments:
try:
prompt_message = ""
if is_translation_note:
prompt_message = (
f"Directly translate to {args.target_lang} without any additions, ensuring that elements such as URLs, image paths, code blocks, "
"and specifically 'front matter' metadata (like 'title', 'date', 'categories', 'tags', 'draft') are not translated. "
"The 'front matter' is a block of metadata used at the beginning of some file formats like Markdown for static site generators "
"such as Hugo. These metadata should remain unchanged. Additionally, any specific file formatting or markup language elements "
"(e.g., special tags, preprocessing directives) should also be left unchanged. Here is the text to translate: "
f"'{segment}'."
)
else:
prompt_message = (
f"Perform a direct translation from {args.source_lang} to {args.target_lang}, without altering URLs. "
f"Begin the translation immediately without any introduction or added notes, and ensure not to include any additional "
f"information or context beyond the requested translation: '{segment}'. Strictly follow the source text without adding, "
f"modifying, or omitting elements that are not explicitly present."
)
if use_mistral:
messages = [{"role": "user", "content": prompt_message}]
response = client.chat.complete(model=args.model, messages=messages)
translated_text = response.choices[0].message.content.strip()
elif use_claude:
messages = [{"role": "user", "content": prompt_message}]
response = client.messages.create(
model=args.model, max_tokens=4096, messages=messages
)
# Extraire le texte de chaque ContentBlock dans la liste de réponses
translated_texts = [
block.text.strip() for block in response.content
] # Assurez-vous que .content est la liste des ContentBlock
translated_text = " ".join(translated_texts)
else:
messages = [
{"role": "system", "content": prompt_message},
{"role": "user", "content": segment},
]
response = client.chat.completions.create(
model=args.model, messages=messages
)
translated_text = response.choices[0].message.content.strip()
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Erreur lors de la traduction : {e}")
translated_segments.append(translated_text)
return " ".join(translated_segments)
def translate_markdown_file(
file_path,
output_path,
client,
args,
use_mistral,
use_claude,
add_translation_note=False,
force=False,
):
"""
Traduit un fichier Markdown en utilisant les modèles de traitement du langage naturel de OpenAI, Mistral AI ou Claude.
Args:
file_path (str): Chemin complet vers le fichier d'entrée.
output_path (str): Chemin complet vers le fichier de sortie.
client: Objet client de traduction.
args: Arguments supplémentaires pour la traduction.
use_mistral (bool): Indique si l'API Mistral AI doit être utilisée pour la traduction.
use_claude (bool): Indique si l'API Claude doit être utilisée pour la traduction.
add_translation_note (bool): Indique si une note de traduction doit être ajoutée.
force (bool): Indique si la traduction doit être forcée même si une traduction existe déjà.
Returns:
None. Le résultat de la traduction est écrit dans le fichier de sortie spécifié.
En cas d'échec, un message est imprimé pour indiquer une erreur et suggérer de relancer le traitement.
"""
try:
# Calcul des chemins relatifs pour un affichage plus lisible
relative_file_path = os.path.join(
args.source_dir, os.path.relpath(file_path, start=args.source_dir)
)
relative_output_path = os.path.join(
args.target_dir, os.path.relpath(output_path, start=args.target_dir)
)
print(f"Traitement du fichier : {relative_file_path}")
start_time = time.time()
# Lecture du contenu du fichier
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
if not content:
print(
f"Le fichier '{relative_file_path}' est vide, aucune traduction n'est effectuée."
)
return
# Extraction et remplacement des blocs de code pour les préserver pendant la traduction
regex = re.compile(
r"(?P<start>^```(?P<block_language>(\w|-)+)\n)(?P<code>.*?\n)(?P<end>```)",
re.DOTALL | re.MULTILINE,
)
code_blocks = [match.group("code") for match in regex.finditer(content)]
placeholders = [f"#CODEBLOCK{index}#" for index, _ in enumerate(code_blocks)]
for placeholder, code_block in zip(placeholders, code_blocks):
content = content.replace(code_block, placeholder)
# Traduction du contenu
translated_content = translate(content, client, args, use_mistral, use_claude)
# Restauration des blocs de code dans le contenu traduit
for placeholder, code_block in zip(placeholders, code_blocks):
translated_content = translated_content.replace(placeholder, code_block)
# Ajout de la note de traduction si nécessaire
if add_translation_note:
translation_note = translate(
"Ce document a été traduit de la version "
+ args.source_lang
+ " vers la langue "
+ args.target_lang
+ " en utilisant le modèle "
+ args.model
+ ". Pour plus d'informations sur le processus de traduction, consultez https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator",
client,
args,
use_mistral,
use_claude,
True,
)
translated_content += "\n\n**" + translation_note + "**\n\n"
# Écriture du contenu traduit dans le fichier de sortie
clean_output_path = os.path.normpath(output_path)
if os.path.exists(clean_output_path) and not force:
print(
f"Le fichier '{relative_output_path}' existe déjà, aucune traduction n'est effectuée."
)
return
with open(clean_output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(translated_content)
end_time = time.time()
print(
f"Fichier '{relative_file_path}' traduit en {end_time - start_time:.2f} secondes et enregistré sous : {relative_output_path}"
)
except IOError as e:
print(f"Erreur lors du traitement du fichier '{relative_file_path}': {e}")
except Exception as e:
print(
f"Une erreur inattendue est survenue lors de la traduction du fichier '{relative_file_path}': {e}\n"
"Veuillez relancer le traitement pour ce fichier."
)
def is_excluded(path):
"""
Vérifie si le chemin donné correspond à l'un des motifs d'exclusion.
Cette fonction parcourt la liste des motifs d'exclusion définis dans EXCLUDE_PATTERNS.
Si l'un de ces motifs est trouvé dans le chemin fourni, la fonction renvoie True,
indiquant que le chemin doit être exclu du processus de traduction.
Args:
path (str): Le chemin du fichier ou du répertoire à vérifier.
Returns:
bool: True si le chemin correspond à l'un des motifs d'exclusion, False sinon.
"""
for pattern in EXCLUDE_PATTERNS:
if pattern in path:
return True
return False
def translate_directory(
input_dir,
output_dir,
client,
args,
use_mistral,
use_claude,
add_translation_note,
force,
):
"""
Traduit tous les fichiers markdown dans le répertoire d'entrée et ses sous-répertoires.
Args:
input_dir (str): Chemin vers le répertoire d'entrée.
output_dir (str): Chemin vers le répertoire de sortie.
client: Objet client de traduction.
args: Arguments supplémentaires pour la traduction.
use_mistral (bool): Indique si l'API Mistral AI doit être utilisée pour la traduction.
use_claude (bool): Indique si l'API Claude doit être utilisée pour la traduction.
add_translation_note (bool): Indique si une note de traduction doit être ajoutée.
force (bool): Indique si la traduction doit être forcée même si une traduction existe déjà.
Returns:
None
"""
input_dir = os.path.abspath(input_dir)
output_dir = os.path.abspath(output_dir)
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
output_base_dir = os.path.basename(output_dir)
for root, dirs, files in os.walk(input_dir, topdown=True):
if is_excluded(root) or root.startswith(output_dir):
continue
if (
os.path.basename(root) == output_base_dir
and os.path.abspath(os.path.join(root, "..")) == input_dir
):
continue
for file in files:
if file.endswith(".md") and not is_excluded(file):
file_path = os.path.join(root, file)
base, _ = os.path.splitext(file)
output_file = f"{base}-{args.target_lang}-{args.model}.md" # Inversion du modèle et de la langue
relative_path = os.path.relpath(root, input_dir)
output_path = os.path.join(output_dir, relative_path, output_file)
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
# Vérification si une traduction existe déjà, peu importe le modèle
target_language_files = glob.glob(
f"{output_dir}/**/{base}-{args.target_lang}*.md", recursive=True
) + glob.glob(
f"{output_dir}/**/{base}-*{args.target_lang}.md", recursive=True
)
existing_translation = any(
[os.path.exists(file) for file in target_language_files]
)
if not existing_translation or force:
translate_markdown_file(
file_path,
output_path,
client,
args,
use_mistral,
use_claude,
add_translation_note,
force,
)
print(f"Fichier '{file}' traité.")
elif not force:
print(
f"La traduction de '{file}' existe déjà, aucune action effectuée."
)
def main():
"""
Point d'entrée principal du script de traduction de fichiers Markdown.
Ce script traduit des fichiers Markdown d'une langue source à une langue cible en utilisant
les services de traduction de l'API OpenAI, Mistral AI ou Claude. Il prend en charge la segmentation
des textes longs et peut également ajouter une note de traduction en fin de document.
Arguments du script:
--source_dir: Répertoire contenant les fichiers Markdown à traduire.
--target_dir: Répertoire de destination pour les fichiers traduits.
--model: Modèle de traduction GPT à utiliser.
--target_lang: Langue cible pour la traduction.
--source_lang: Langue source des documents.
--use_mistral: Indicateur pour utiliser l'API Mistral AI pour la traduction.
--use_claude: Indicateur pour utiliser l'API Claude pour la traduction.
--add_translation_note: Indicateur pour ajouter une note de traduction au contenu traduit.
"""
parser = argparse.ArgumentParser(description="Traduit les fichiers Markdown.")
parser.add_argument(
"--force",
action="store_true",
help="Forcer la traduction même si une traduction existe déjà",
)
parser.add_argument(
"--source_dir",
type=str,
default=DEFAULT_SOURCE_DIR,
help="Répertoire source contenant les fichiers Markdown",
)
parser.add_argument(
"--target_dir",
type=str,
default=DEFAULT_TARGET_DIR,
help="Répertoire cible pour sauvegarder les traductions",
)
parser.add_argument(
"--model",
type=str,
help="Modèle GPT à utiliser pour la traduction, la valeur par défaut dépend de l'API sélectionnée",
)
parser.add_argument(
"--target_lang",
type=str,
default=DEFAULT_TARGET_LANG,
help="Langue cible pour la traduction",
)
parser.add_argument(
"--source_lang",
type=str,
default=DEFAULT_SOURCE_LANG,
help="Langue source pour la traduction",
)
parser.add_argument(
"--use_mistral",
action="store_true",
help="Utiliser l'API Mistral AI pour la traduction",
)
parser.add_argument(
"--use_claude",
action="store_true",
help="Utiliser l'API Claude d'Anthropic pour la traduction",
)
parser.add_argument(
"--add_translation_note",
action="store_true",
help="Ajouter une note de traduction au contenu traduit",
)
args = parser.parse_args()
if not os.path.isdir(args.source_dir):
raise ValueError(
f"Le répertoire source spécifié n'existe pas : {args.source_dir}"
)
if not os.path.exists(args.target_dir):
os.makedirs(args.target_dir)
if args.use_mistral:
args.model = args.model if args.model else DEFAULT_MODEL_MISTRAL
api_key = os.getenv("MISTRAL_API_KEY", DEFAULT_MISTRAL_API_KEY)
if not api_key:
raise ValueError("Clé API Mistral non spécifiée.")
client = Mistral(api_key=api_key)
elif args.use_claude:
args.model = args.model if args.model else DEFAULT_MODEL_CLAUDE
api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", DEFAULT_ANTHROPIC_API_KEY)
if not api_key:
raise ValueError("Clé API Claude non spécifiée.")
client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
else:
args.model = args.model if args.model else DEFAULT_MODEL_OPENAI
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", DEFAULT_OPENAI_API_KEY)
if not openai_api_key:
raise ValueError("Clé API OpenAI non spécifiée.")
client = OpenAI(api_key=openai_api_key)
translate_directory(
args.source_dir,
args.target_dir,
client,
args,
args.use_mistral,
args.use_claude,
args.add_translation_note,
args.force,
)
if args.use_mistral or args.use_claude:
try:
del client
except TypeError:
pass
if __name__ == "__main__":
main()
Zugriff auf den Quellcode
Der vollständige Quellcode, einschließlich aller neuen Funktionen, ist auf GitLab verfügbar. Zögern Sie nicht, ihn zu überprüfen, für Ihre eigenen Projekte zu nutzen oder einen Beitrag zu leisten. Ihr Feedback ist wertvoll, um dieses Tool kontinuierlich zu verbessern.
👉 AI-Powered Markdown Translator auf GitLab
Fazit
Dieses Update der Version 1.5 markiert einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung meines automatischen Übersetzungsskripts AI-Powered Markdown Translator. Durch die Aktualisierung der Standard-Modelle und die Optimierung des Codes ziele ich darauf ab, ein noch leistungsfähigeres und flexibleres Tool bereitzustellen, um Ihren Übersetzungsanforderungen gerecht zu werden. Ich hoffe, dass diese Verbesserungen nützlich für Sie sind, und ich bin offen für Ihr Feedback und Ihre Vorschläge.
Dieses Dokument wurde von der Version fr in die Sprache de unter Verwendung des Modells gpt-4o übersetzt. Für weitere Informationen zum Übersetzungsprozess besuchen Sie https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator.