مطالعهٔ موردی سیستم ترجمه: بیش از 1000 صفحه Strapi در 24 ساعت

این ابزار خودکار نیست، پشتیبانی محدودی برای ترجمهٔ انبوه ارائه می‌دهد و هنوز هم نیاز به کار دستی برای تنظیم روابط، انتشار صفحات و مدیریت تصاویر دارد. وقتی بیش از 10 زبان را با تیمی کوچک اداره می‌کنید، انجام این کار به‌صورت دستی دیگر واقع‌گرایانه نیست.

معماری راه‌حل و جریان داده

افزونهٔ ترجمهٔ سفارشی برای Strapi CMS که ترجمه‌ها را به‌صورت پردازش‌های پس‌زمینه با پیگیری پیشرفت در زمان واقعی انجام می‌دهد، ساختارهای پیچیدهٔ محتوا مانند کامپوننت‌ها، dynamic zones و بلاک‌ها را هندل می‌کند و HTML، Markdown، URLها، placeholderها و قالب‌بندی‌های خاص دیگر را حفظ می‌کند.

این افزونه همچنین از لغو کارها، منطق تلاش مجدد و بازیابی خطای مستحکم پشتیبانی می‌کند، در حالی که یک رابط کاربری مدیریت صیقلی ارائه می‌دهد که به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌ها را انتخاب و تنظیمات ترجمه را به‌راحتی پیکربندی کنند.

سیستم پردازش پس‌زمینهٔ کارها

ترجمه‌ها به‌عنوان کارهای پس‌زمینه که توسط یک مدیر کار اختصاصی مدیریت می‌شوند پردازش می‌گردند. این امکان را فراهم می‌کند تا عملیات طولانی‌مدت، پیگیری پیشرفت در زمان واقعی، لغو و رفتار تلاش مجدد بدون مسدود کردن UI مدیریت Strapi اجرا شوند.

استخراج هوشمند محتوا

یک استخراج‌کنندهٔ محتوا در بین اینتری‌ها، کامپوننت‌ها و dynamic zones در Strapi می‌چرخد تا فیلدهای قابل ترجمه را پیدا کند در حالی که ساختارهای غیرقابل‌ترجمه مانند آی‌دی‌ها، روابط و مرجع‌های رسانه را حفظ می‌کند.

پشتیبانی چندمدلی

مترجم از مدل‌های مختلف OpenAI GPT پشتیبانی می‌کند تا تیم‌ها بتوانند براساس پروژه و لوکال هدف بین هزینه، سرعت و کیفیت تعادل برقرار کنند.

گروه‌بندی هوشمند

فیلدها در دسته‌هایی گروه‌بندی می‌شوند تا استفاده از توکن کارآمد بماند و در عین حال در محدودیت نرخ بماند. این گروه‌بندی کلید رسیدن به بیش از 1000 صفحه در بازهٔ 24 ساعته است.

تنظیمات رفتار ترجمه

مدیران می‌توانند پیکربندی کنند محتوا چقدر باید لفظی یا آزاد ترجمه شود، آیا اصطلاحات برند حفظ شود و چگونه با placeholderها، HTML و Markdown رفتار شود.

پرومت‌هایی که به مدل‌های GPT ارسال می‌شوند قابل پیکربندی هستند و امکان تنظیم لحن، رسمیت و ترجیحات محلی-محور را در هر پروژه فراهم می‌کنند.

مدیریت روابط

سیستم روابط بین اینتری‌ها را پس از ترجمه محترم می‌شمارد و بازسازی می‌کند تا محتوای محلی‌شده به‌درستی در میان لوکال‌ها لینک بماند.

با فرض میانگین 50 فیلد قابل ترجمه در هر صفحه و 5 زبان هدف:

1000 pages × 50 fields = 50,000 fields to translate
50,000 fields ÷ 20 batch size = 2,500 API calls
2,500 calls × 5 seconds average = 12,500 seconds =
 ~3.5 hours per language

5 languages × 3.5 hours = ~17.5 hours total
+ Overhead (extraction, saving, relations) = ~20–24 hours

وقتی محتوا به اندازهٔ مشخصی می‌رسد، تلاش دیگر با رشد به‌صورت خطی افزایش نمی‌یابد.

آنچه در ده صفحه کار می‌کند، در سکوت در صد صفحه می‌شکند. آنچه در یک زبان قابل مدیریت است، در ده زبان شکننده می‌شود. نه به این دلیل که افراد دیگر اهمیت نمی‌دهند—بلکه به این دلیل که فرایندهای دستی با رشد دوام نمی‌آورند.

پرخرج‌ترین شکست‌ها به‌ندرت آشکار هستند. آن‌ها به شکل تردید در ویرایش محتوا، ترس از انتشار یا جریان‌های کاری که هیچ‌کس به‌طور کامل به آن‌ها اعتماد ندارد ظاهر می‌شوند. وقتی این مشکلات قابل دیدن می‌شوند، معمولاً مدت‌هاست که وجود داشته‌اند.

این درک همان چیزی است که ما را به اینجا رساند.

این سیستم ترجمه به‌عنوان یک محصول یا ویژگی شروع نشد—بلکه به‌عنوان پاسخی به محدودیت‌های واقعی در محیط تولید آغاز شد. و خیلی زود روشن شد که این مشکل مختص یک تیم یا یک پروژه نیست.

پس ما آن را باز می‌کنیم.

در حال آماده‌سازی انتشار متن‌باز کل سیستم هستیم—نه یک دمو، نه یک مثال ساده‌شده، بلکه زیرساخت واقعی که این پایپلاین را در تولید اجرا می‌کند. سیستم کارها، منطق هندل محتوا، استراتژی‌های گروه‌بندی، حفاظ‌ها—همهٔ آنچه کار را در مقیاس ممکن می‌سازد.

در حال نهایی‌سازی مستندات و صاف‌کردن آخرین زبری‌ها قبل از انتشار مخزن هستیم.

اگر می‌خواهید بدانید کی منتشر می‌کنیم، دسترسی زودهنگام بگیرید یا دنبال کنید که این در متن‌باز چگونه پیش می‌رود، مشترک شوید.

من همچنین درس‌های عملی از ساخت و اجرای سیستم‌هایی مانند این را به اشتراک می‌گذارم—مقیاس‌بندی CMS، هوش مصنوعی در تولید و تریدآف‌هایی که در آموزش‌ها ظاهر نمی‌شوند.

هیچ هیاهو. هیچ حرف بی‌حاصل. فقط چیزهایی که کار می‌کنند.

اگر این مفید به نظر می‌رسد، می‌دانید چه باید بکنید.