- Los chatbots de IA pueden traducir conversaciones a más de 100 idiomas automáticamente con un LLM, o puedes crear flujos de traducción personalizados para un control más preciso.
- Una configuración de traducción típica almacena el idioma del usuario, traduce los mensajes entrantes al idioma del bot, los procesa y, a continuación, vuelve a traducir las respuestas al idioma del usuario.
- DeepL es una opción popular para traducciones de alta calidad, pero cualquier API de traducción (como Google Translate) puede integrarse con un código similar.
En el mundo multilingüe de hoy, la capacidad de interactuar con los usuarios en su lengua materna es una característica clave para cualquier chatbot.
Si estás creando un chatbot de IA, la traducción es automática si utilizas un LLM como "cerebro" de tu bot. Un agenteLLM puede traducir automáticamente conversaciones a más de 100 idiomas.
Pero si está interesado en configurar capacidades de traducción personalizadas a medida que construye su chatbot GPT , podemos ayudarle a hacerlo.
En este artículo, nos sumergiremos en las entradas de codificación específicas necesarias para personalizar su traducción.
¿Cómo funciona la traducción de chatbot?
Nuestra estrategia gira en torno a interceptar los mensajes de los usuarios, identificar su idioma y traducir estos mensajes desde y hacia el idioma de funcionamiento del bot.
Este proceso implica:
- Almacenamiento de la lengua detectada
- Traducir el mensaje del usuario al idioma del bot
- Procesar el mensaje y, a continuación
- Traducción de la respuesta del bot al idioma del usuario
Por ejemplo, si un usuario envía un mensaje en español, el bot almacenará "es" como variable de idioma. El software traducirá el mensaje al inglés para el bot y, a continuación, volverá a traducir la respuesta del bot al español antes de enviarla al usuario.
Paso 1: Elija sus herramientas
Nuestra configuración empleará el servicio de traducción DeepL, conocido por su precisión y eficacia.
Demostraremos esta integración con un simple echo bot que responde a los usuarios reflejando sus mensajes. Utilizaremos Axios para nuestras llamadas a la API, ya que es una integración automática de Botpress.
Paso 2: Crear las variables necesarias
En primer lugar, necesitamos introducir una variable de usuario llamada `language` para almacenar el idioma inicial o detectado.
DeepL facilita este proceso detectando y devolviendo el idioma del texto de entrada, lo que simplifica nuestra tarea a una única solicitud de API.
Paso 3: Crear ganchos de interceptación
Antes de enganchar el mensaje entrante
Para interceptar y traducir el mensaje del usuario antes de que llegue a Botpress, introducimos un hook "Before Incoming Message". Denominaremos a este gancho "Translation-In", que se encarga de traducir el mensaje entrante al inglés y anular el mensaje original, permitiendo a Botpress procesarlo como si estuviera en inglés.
Así es como se ve el código para este gancho:
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
});NOTA IMPORTANTE: Utilice siempre Botpress Variables de Configuración cuando incorpore su Clave API.
Antes de enganchar el mensaje saliente
Para el gancho "Before Outgoing Message", lo llamaremos "Translation-Out". Interceptará la respuesta del bot para traducirla de nuevo al idioma del usuario, asegurando que la conversación permanece en el idioma preferido del usuario.
La aplicación consiste en sustituir el mensaje saliente por su homólogo traducido:
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
});Empezar a construir hoy
Una de las principales ventajas de utilizar un chatbot de IA es su capacidad multilingüe. Con plataformas como Botpress, puedes configurar rápidamente tu chatbot para que interactúe con los usuarios en más de 100 idiomas.
Si desea un chatbot accesible y fácil de usar, puede integrar perfectamente cualquier servicio de traducción con Botpress. Con nuestras integraciones de canal, puede desplegar su chatbot a través de WhatsAppFacebook Messenger o en su sitio web.
Empieza hoy mismo. Es gratis.
Preguntas frecuentes
1. ¿Puedo utilizar un servicio de traducción distinto de DeepL, como Google Translate o Microsoft Translator?
Sí, puedes utilizar otros servicios de traducción modificando el gancho de traducción en Botpress para que coincida con el formato de solicitud y respuesta de la API del servicio elegido. Estos servicios pueden integrarse fácilmente mediante llamadas HTTP dentro de acciones o hooks personalizados.
2. ¿Puedo traducir selectivamente sólo partes de una conversación?
Sí, puedes traducir selectivamente sólo partes de una conversación añadiendo lógica condicional en tu gancho de traducción que compruebe tipos de mensajes específicos o variables definidas por el usuario antes de activar la traducción. Esto te permite controlar exactamente qué se traduce y cuándo.
3. ¿Puedo anonimizar los datos de los usuarios antes de enviarlos al servicio de traducción?
Sí, puedes anonimizar los datos de los usuarios antes de enviarlos a un servicio de traducción preprocesando el mensaje (por ejemplo, utilizando regex para enmascarar nombres, correos electrónicos o ID) dentro de tu hook o acción Botpress . Esto garantiza el cumplimiento de los requisitos de privacidad a la vez que permite la traducción.
4. ¿Puedo utilizar esta configuración de traducción en diferentes canales (por ejemplo, WhatsApp, Messenger)?
Sí, puedes utilizar la misma configuración de traducción en varios canales como WhatsApp, Messenger, Slack o tu sitio web. Siempre que tu bot reciba el mensaje, la lógica de traducción funcionará independientemente de la plataforma.
5. ¿Cómo registro los errores de traducción para análisis o depuración?
Para registrar errores de traducción en Botpress, puede utilizar console.error() para depuración de desarrollo, o enviar errores a una tabla Botpress personalizada, un servicio de registro remoto como Loggly o Datadog, o una API interna. Esto te ayuda a realizar un seguimiento de los fallos y supervisar el rendimiento a lo largo del tiempo.
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