Cara Menyediakan Terjemahan Tersuai pada Chatbot

Dalam dunia berbilang bahasa hari ini, keupayaan untuk berinteraksi dengan pengguna dalam bahasa ibunda mereka adalah ciri utama untuk mana-mana chatbot.

Jika anda sedang membina chatbot AI , terjemahan adalah automatik jika anda menggunakan LLM sebagai 'otak' bot anda. Ejen LLM boleh menterjemah perbualan secara automatik ke dalam 100+ bahasa.

Tetapi jika anda berminat untuk menyediakan keupayaan terjemahan tersuai semasa anda membina chatbot GPT anda , kami boleh membantu anda melakukannya.

Dalam artikel ini, kami akan menyelami input pengekodan khusus yang diperlukan untuk menyesuaikan terjemahan anda.

Bagaimanakah terjemahan chatbot berfungsi?

Strategi kami berkisar tentang memintas mesej daripada pengguna, mengenal pasti bahasa mereka, dan menterjemah mesej ini ke dan dari bahasa operasi bot. 

Proses ini memerlukan:

• Menyimpan bahasa yang dikesan
• Menterjemah mesej pengguna kepada bahasa bot
• Memproses mesej, dan kemudian
• Menterjemah respons bot kembali ke bahasa pengguna

Sebagai contoh, jika pengguna menghantar mesej dalam bahasa Sepanyol, bot akan menyimpan "es" sebagai pembolehubah bahasa. Perisian ini akan menterjemahkan mesej ke bahasa Inggeris untuk bot, dan kemudian menterjemahkan tindak balas bot kembali ke bahasa Sepanyol sebelum menghantarnya kepada pengguna.

Langkah 1: Pilih alatan anda

Persediaan kami akan menggunakan perkhidmatan DeepL Translation, yang terkenal dengan ketepatan dan kecekapannya.

Kami akan menunjukkan penyepaduan ini dengan bot gema ringkas yang memberi respons kepada pengguna dengan mencerminkan mesej mereka. Kami akan menggunakan Axios untuk panggilan API kami, kerana ia adalah penyepaduan automatik Botpress.

‍

‍

Langkah 2: Buat pembolehubah yang diperlukan

Pertama, kita perlu memperkenalkan pemboleh ubah pengguna bernama 'bahasa' untuk menyimpan bahasa awal atau dikesan. 

DeepL memudahkan proses ini dengan mengesan dan mengembalikan bahasa teks input, memudahkan tugas kami kepada permintaan API tunggal.

Langkah 3: Cipta cangkuk pemintasan

Sebelum cangkuk mesej masuk

Untuk memintas dan menterjemahkan mesej pengguna sebelum ia sampai Botpress, kami memperkenalkan cangkuk "Sebelum Mesej Masuk". Kami akan menamakan cangkuk ini "Translation-In," yang bertanggungjawab untuk menterjemahkan mesej masuk ke dalam bahasa Inggeris dan mengatasi mesej asal, yang membolehkan Botpress untuk memprosesnya seolah-olah ia dalam bahasa Inggeris.

Begini cara kod untuk cangkuk ini kelihatan:

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 PENTING: Sentiasa gunakan Botpress Pemboleh ubah Konfigurasi apabila menggabungkan Kunci API anda.

Sebelum cangkuk mesej keluar

Untuk cangkuk "Sebelum Mesej Keluar", kami akan menamakannya "Translation-Out." Ia akan memintas tindak balas bot untuk menterjemahkannya kembali ke dalam bahasa pengguna, memastikan perbualan kekal dalam bahasa pilihan pengguna.

Pelaksanaan ini melibatkan mengatasi mesej keluar dengan rakan sejawatannya yang diterjemahkan:

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
    });

Mulakan Membina Hari Ini

Salah satu faedah utama menggunakan chatbot AI ialah keupayaan berbilang bahasanya. Dengan platform seperti Botpress, anda boleh menyediakan chatbot anda dengan cepat untuk melibatkan diri dengan pengguna dalam lebih daripada 100 bahasa. 

Sekiranya anda mahukan chatbot yang boleh diakses dan mesra pengguna, anda boleh mengintegrasikan sebarang perkhidmatan terjemahan dengan lancar Botpress. Dengan penyepaduan saluran kami, anda kemudian boleh menggunakan chatbot anda di seluruh WhatsApp, Facebook Messenger, atau laman web anda. 

Mulakan hari ini. Ia percuma. 

Rujukan lanjut

• Konfigurasikan Pemboleh ubah
• DeepL Terjemah API
• Axios NPM
• Kesalahan Pengendalian Axios
• Botpress Saluran YouTube

Soalan lazim

1. Bolehkah saya menggunakan perkhidmatan terjemahan selain DeepL, seperti Terjemahan Google atau Penterjemah Microsoft?

Ya, anda boleh menggunakan perkhidmatan terjemahan lain dengan mengubah suai cangkuk terjemahan Botpress untuk memadankan permintaan API dan format respons perkhidmatan yang dipilih. Perkhidmatan ini boleh disepadukan dengan mudah melalui panggilan HTTP dalam tindakan tersuai atau cangkuk.

2. Bolehkah saya menterjemahkan sebahagian sahaja perbualan secara terpilih?

Ya, anda boleh menterjemahkan sebahagian sahaja perbualan secara terpilih dengan menambahkan logik bersyarat dalam cangkuk terjemahan anda yang menyemak jenis mesej tertentu atau pembolehubah yang ditentukan pengguna sebelum mencetuskan terjemahan. Ini membolehkan anda mengawal dengan tepat apa yang akan diterjemahkan dan bila.

3. Bolehkah saya menamakan data pengguna sebelum menghantarnya ke perkhidmatan terjemahan?

Ya, anda boleh menamakan data pengguna sebelum menghantarnya ke perkhidmatan terjemahan dengan memproses semula mesej (cth, menggunakan regex untuk menutup nama, e-mel atau ID) dalam anda Botpress cangkuk atau tindakan. Ini memastikan pematuhan dengan keperluan privasi sambil masih mendayakan terjemahan.

4. Bolehkah saya menggunakan persediaan terjemahan ini merentas saluran yang berbeza (cth, WhatsApp , Messenger )?

Ya, anda boleh menggunakan persediaan terjemahan yang sama merentas berbilang saluran seperti WhatsApp , Messenger , Slack , atau tapak web anda. Selagi bot anda menerima mesej, logik terjemahan akan berfungsi tanpa mengira platform.

5. Bagaimanakah cara saya merekodkan ralat terjemahan untuk analitik atau nyahpepijat?

Untuk log masuk ralat terjemahan Botpress , anda boleh gunakan console.error() untuk penyahpepijatan pembangunan, atau menghantar ralat kepada adat Botpress jadual, perkhidmatan pengelogan jauh seperti Loggly atau Datadog, atau API dalaman. Ini membantu anda menjejaki kegagalan dan memantau prestasi dari semasa ke semasa.