Det automatiska översättningsskript, som redan är förstärkt genom kapaciteterna hos OpenAI och Mistral AI, välkomnar en ny innovation: integrationen av Claude, den senaste generationens AI-modell designad av Anthropic. För att upptäcka resultaten på alla språk, besök denna sida: Översättningar med Anthropic.
Integrationen av Claude
Tillägget av Claude, som kompletterar OpenAI och Mistral AI i översättningsskriptet, tillför ett nytt funktionalitet till verktyget. Denna utbyggnad stärker paletten av AI-teknologier till tjänst för användarna, och illustrerar ambitionen att ständigt förbättra skriptet för att erbjuda förbättrade och diversifierade översättningsalternativ.
Förbättringar som Följd av Inkorporationen av Claude
- Nyansrik Språkförståelse: Claude är designad för en djup och nyanserad förståelse av texter, vilket lovar översättningar av hög kvalitet som troget fångar innehållens mening och ton.
- Utökad Språktäckning: Med Claude berikas skriptets flerspråkiga stöd, lovande att ytterligare utöka räckvidden för tillgängliga översättningar mellan olika språk.
- Brett Val för Användarna: Denna uppdatering erbjuder större flexibilitet, vilket gör det möjligt för användarna att välja mellan OpenAI, Mistral AI och nu Claude, beroende på deras specifika översättningsbehov.
Tekniska Innovationer och Optimeringar
Tillägget av Claude åtföljs av tekniska optimeringar som syftar till att stärka skriptets prestanda och effektivitet:
- Bevarande av Format och Strukturer: Särskild omsorg ägnas åt hanteringen av format för att säkerställa troheten hos översatta innehåll, särskilt för tekniska dokument.
- Avancerad Hantering av Utdatafiler: Skriptet förbättrar processen för skapande och organisering av översatta filer och optimerar därmed användarens arbetsflöde.
- Finslipning av Översättningsinstruktioner: Översättningsinstruktionerna har förfinats för att säkerställa en ännu större trohet mot källtexten, och dra nytta av Claudes förmåga att förstå komplexa direktiv.
Tillgång till Källkod och Samarbete
Källkoden är tillgänglig för alla intresserade av de senaste framstegen inom automatisk översättning. Projektet är värd på GitLab och inbjuder samhället att granska koden, använda den för sina egna behov, och bidra med förslag eller förbättringar. För att utforska projektet och kanske bidra, följ denna länk: AI-Powered Markdown Translator.
#!/usr/bin/env python3
import os
import argparse
import time
from openai import OpenAI
import re
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage
import glob
import anthropic
EXCLUDE_PATTERNS = ["traductions_"]
# Initialisation de la configuration avec les valeurs par défaut
DEFAULT_OPENAI_API_KEY = "votre-clé-api-openai-par-défaut"
DEFAULT_MISTRAL_API_KEY = "votre-clé-api-mistral-par-défaut"
DEFAULT_MODEL_OPENAI = "gpt-4-1106-preview"
DEFAULT_MODEL_MISTRAL = "mistral-medium"
DEFAULT_MODEL_CLAUDE = "claude-3-opus-20240229"
DEFAULT_SOURCE_LANG = "fr"
DEFAULT_TARGET_LANG = "en"
DEFAULT_SOURCE_DIR = "content/posts"
DEFAULT_TARGET_DIR = "traductions_en"
MODEL_TOKEN_LIMITS = {
"gpt-4-turbo-preview": 4096,
"gpt-4-1106-preview": 4096,
"gpt-4-vision-preview": 4096,
"gpt-4": 8192,
"gpt-4-32k": 32768,
"gpt-4-0613": 8192,
"gpt-4-32k-0613": 32768,
}
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 = "Directly translate to {} without any additions, ensuring that elements such as URLs, image paths and code blocks are not translated. Leave these elements unchanged. : '{}'".format(args.target_lang, segment)
else:
prompt_message = f"Perform a direct translation from {args.source_lang} to {args.target_lang}, without altering URLs. Begin the translation immediately without any introduction or added notes, and ensure not to include any additional information or context beyond the requested translation: '{segment}'. Strictly follow the source text without adding, modifying, or omitting elements that are not explicitly present."
if use_mistral:
messages = [ChatMessage(role="user", content=prompt_message)]
response = client.chat(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 = MistralClient(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")
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()
Slutsats
Integrationen av Claude med OpenAI och Mistral AI i det automatiska översättningsskriptet illustrerar ytterligare ett steg mot excellens och innovation. Genom att utnyttja de unika styrkorna hos varje AI-teknologi, utmärker sig detta projekt inom översättningslösningar och garanterar exceptionell flexibilitet och kvalitet för att möta en bred rad av översättningsbehov.
Detta dokument har översatts från version fr till språket sv med hjälp av modellen gpt-4o. För mer information om översättningsprocessen, se https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator