需求分析
GPT-4多语言任务 已经取得了质的提升
翻译:一个长期存在的沟通需求
成本分析:人力 vs GPT
gpt3.5 3000字的 4.5美刀 3000字 按照10000 token计算
pdf上传翻译 的数据安全
数据安全:在线翻译需上传整个文件
考虑问题 需要将文件给到别人 要考虑敏感数据等
数据安全考虑
大模型解决的问题
- GPT 服务方式:一定程度上解决了完整文件上传问题
- API调用方式:拆分文档，无需上传整份文件
- 每一个token请求 都是单独的请求 不是完成的文件内容
- 调度的模型 也不会是同一个
- OpenAI 隐私协议:具有相对可靠的契约精神和法律保障
- 私有化大模型:端到端解决隐私安全问题
- gpu 网络带宽的费用 成本高
OpenAI-Translator 产品定义与功能规划
版本1.0
- 支持 PDF 文件格式解析
- 支持英文翻译成中文。
- 支持 OpenAI 和 ChatGLM 模型。
- 通过 YAML 文件或命令行参数灵活配置。
- 模块化和面向对象的设计，易于定制和扩展。
产品 使用示例
版本2.0
- 支持图形用户界面 (GUI)， 提升易用性。
- 添加对保留源 PDF 的原始布局的支持。
- 服务化:以API形式提供翻译服务支持。
- 添加对其他语言的支持
OpenAI-Translator 技术方案与架构设计
设计思路
PDF 解析: pdfplumber介绍
OpenAI-Translator 模块设计
核心模块
- PDF文档解析(PDFParser)模块
- 文档导出(Writter)模块
- 大模型(LLMs)接入模块
- 参数解析器(ArgParser)模块
- 日志(Logger)模块
- 提示词(Prompt)模块--PromptTemplate
