出海业务中的前端开发：语言处理与ES6循环优化随着全球化进程的加速，越来越多的企业开始将目光投向海外市场。对于国内大厂而

前言

随着全球化进程的加速，越来越多的企业开始将目光投向海外市场。对于国内大厂而言，拓展全球业务不仅意味着巨大的商业机会，同时也带来了技术层面的新挑战。本文将探讨在出海过程中，如何利用现代JavaScript（特别是ES6）来优化前端开发工作流，并以实际代码示例说明如何通过AI翻译技术解决多语言支持问题。

下面让我们出海搞AI！

出海

1. 多语言支持与AI翻译

想想如果当你只会多一门英语，要面对不同国家和地区的用户，你难道要临时学一门新的语言吗？成为语言大师！那是很难的，那么我们可以使用AI，为用户提供本地化的用户体验。这不仅包括了网站内容的本土化，还包括了对用户反馈的有效处理。

在本案例中，我们使用了一个基于OpenAI API的服务来自动检测并翻译用户提交的问题报告。这种方式能够极大提升服务响应速度及质量，同时减少人工客服的工作负担。

实现步骤:
- 首先设置环境变量OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL。
- 使用dotenv库读取这些配置信息。
- 创建一个通用的聊天完成接口函数getCompletion，它接受用户输入（问题描述）作为参数，并返回经过AI模型处理后的答案。
- 对于每一个来自用户的反馈，首先识别其使用的语言，然后将其翻译成中文以便进一步处理。

// 省略了部分代码，如环境变量加载等
const getCompletion = async (prompt, model="gpt-3.5-turbo") => {
  const messages = [{role: 'user', content: prompt}];
  const response = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages,
    temperature: 0.1
  });
  return response.choices[0].message.content;
}

async function main() {
  const user_messages = [
    // 用户反馈列表
  ];
  for(let issue of user_messages) {
    console.log(issue);
    let language = await getCompletion(`Tell me what language this is : "${issue}"`);
    let translation = await getCompletion(`帮我翻译以下的文字到中文，"${issue}"`);
    console.log(`${language}, 翻译结果为：${translation}`);
  }
}

若对创建或者配置有问题的可以看看：从零开始：打造你的第一个AI设计模式——掌握Prompt设计模式的艺术本指南将结合吴恩达教授的Prompt Engine - 掘金

里面有更详细的讲解

2. ES6循环优化" for of "的使用

在上述例子中，我们还展示了如何利用ES6提供的for...of循环结构来简化代码逻辑。相比于传统的for循环或forEach方法，for...of更加直观且易于理解，特别适合用于遍历数组或其他可迭代对象。此外，结合let关键字定义的块级作用域变量，可以有效避免变量污染问题，使得代码更加健壮安全。

 for(let issue of user_messages) {
    console.log(issue);
    let language = await getCompletion(`Tell me what language this is : "${issue}"`);
    let translation = await getCompletion(`帮我翻译以下的文字到中文，"${issue}"`);
    console.log(`${language}, 翻译结果为：${translation}`);
  }

优点总结:
- 提高代码可读性。
- 自动管理索引，减少错误发生的可能性。
- 更好的性能表现，尤其是在处理大量数据时。
缺点总结：　　　
- 功能有限制: 对于需要基于索引进行特殊处理的情况（例如，修改数组中的特定位置），for...of 不如传统 for 循环灵活。
- 兼容性: 虽然大多数现代浏览器和支持ES6标准的环境都已经支持 for...of，但如果你的应用需要在非常旧的环境中运行，可能需要使用转码工具（如Babel）来确保兼容性。

3. 源码：

import OpenAI from "openai";
import dotenv from "dotenv";

dotenv.config()

const client = new OpenAI({
  // node 里的进程对象
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  baseURL:process.env.OPENAI_BASE_URL
})
// es6 默认参数值
// 通用的LLM 聊天完成接口函数， 复用
const getCompletion =  async (prompt, model="gpt-3.5-turbo") => {
  // 用户提的问题
  const messages = [{
    role: 'user',
    content: prompt
  }];
  // AIGC chat 接口
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: model,
    messages: messages,
    // LLM 生成内容的随机性
    temperature: 0.1
  }) 
  return response.choices[0].message.content
}

const main = async () => {
  const user_messages = [
    "La performance du système est plus lente que d'habitude.",  //系统的性能比平时慢         
    "Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.",              //我的显示器有些像素点不亮。
    "Il mio mouse non funziona",                                // 我的鼠标坏了
    "Mój klawisz Ctrl jest zepsuty",                            // 我的Ctrl键坏了
    "我的屏幕在闪烁"                    
  ]
  // for of es6 的遍历 
  // 技数循环 有什么好的地方？ 
  for(let issue of user_messages) {
    // 简洁， 代码可读性的提升 
    console.log(issue);
    const prompt = `
    Tell me what language this is : "${issue}"
  `
    const country_language = await getCompletion(prompt)
    const resultPrompt=`帮我翻译以下的文字到中文，"${issue}"`
    const result = await getCompletion(resultPrompt)
    console.log(`${country_language},翻译结果为：${result}`)
  }
  // console.log(issue);

}

main()

结语：扬帆起航，代码为伴

让我们以代码为帆，以创新为舵，在全球化的大潮中勇敢前行，探索未知的世界，创造无限可能。祝每一位开发者都能在这场精彩的旅程中找到属于自己的宝藏！