Tłumaczenie na urządzeniu z pomocą AI

Odkryj eksperymentalny interfejs Translate API, który umożliwia obsługę klienta na całym świecie.

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Wejście firmy na rynki międzynarodowe może być kosztowne. Im więcej rynków, tym więcej języków, i kolejne języki mogą stwarzać problemy związane z interaktywnymi funkcjami i procesami, takimi jak czat z pomocą po sprzedaży. Jeśli w firmie zatrudnia się tylko pracowników zespołu pomocy posługujących się językiem angielskim, osobom obcojęzycznym może być trudno wyjaśnić napotkany problem.

Jak możemy wykorzystać AI, aby zwiększyć wygodę użytkowników posługujących się wieloma językami, jednocześnie minimalizując ryzyko i potwierdzając, czy warto zainwestować w pracowników zespołu pomocy, którzy posługują się innymi językami?

Niektórzy użytkownicy próbują pokonywać barierę językową dzięki funkcji tłumaczenia stron wbudowanej w przeglądarkę lub narzędziom innych firm. Jednak wrażenia użytkowników nie są zadowalające w przypadku funkcji interaktywnych, takich jak czat z zespołem pomocy po sprzedaży.

W przypadku narzędzi czatu ze zintegrowanym tłumaczeniem ważne jest, aby zminimalizować opóźnienia. Dzięki przetwarzaniu języka na urządzeniu możesz tłumaczyć treści w czasie rzeczywistym, zanim użytkownik jeszcze prześle wiadomość.

Przejrzystość jest kluczowa, gdy chcemy wypełnić lukę językową za pomocą zautomatyzowanych narzędzi. Zanim rozpoczniesz rozmowę, poinformuj nas o wdrożeniu narzędzi AI, które umożliwiają takie tłumaczenie. Dzięki temu rozwiniesz swoje oczekiwania i unikniesz sytuacji, w których tłumaczenie nie jest idealne. Link do zasad zawierający więcej informacji.

Pracujemy nad eksperymentalny interfejs Translate API z modelem wbudowanym w Chrome.

Czat demonstracyjny

Utworzyliśmy czat z obsługą klienta, dzięki któremu użytkownicy mogą pierwszego języka i otrzymasz tłumaczenie w czasie rzeczywistym dla pracownika zespołu pomocy.

Korzystanie z interfejsu Translate API

Chrome udostępnia interfejs Translate API za pomocą obiektu window.model. Ten obiekt ma 2 ważne metody:

• canTranslate(): sprawdza, czy model tłumaczenia dla danej pary języków jest gotowy. Zwraca "readily", jeśli model jest już dostępny na urządzeniu, "after-download", jeśli przeglądarka musi najpierw pobrać model, oraz "no", jeśli tłumaczenie nie jest możliwe.
• createTranslator(): spowoduje asynchroniczną konfigurację obiektu Translator. Jeśli model wymaga pobrania, zaczeka, aż będzie gotowy.

Obiekt Translator ma tylko 1 metodę:

• translate(): przekazuje tekst źródłowy, a wyświetla przetłumaczoną wersję.

Na razie jest to funkcja eksperymentalna i dotyczy tylko Chrome, dlatego pamiętaj o uwzględnieniu całego kodu w wykrywaniu funkcji.

const supportsOnDevice = 'model' in window && 'createTranslator' in model;
if (!supportsOnDevice) {
  return;
}

const parameters = { sourceLanguage: 'en', targetLanguage: 'pt' };
const modelState = await model.canTranslate(parameters);
if (modelState === 'no') {
  return;
}
const onDeviceTranslator = await model.createTranslator(parameters);

const result = await onDeviceTranslator.translate(input);
if (!result) {
  throw new Error('Failed to translate');
}
return result;

Model potrzebuje czasu, aby stał się dostępny dla użytkownika. Możesz to zrobić w na dwa sposoby:

• Gdy model będzie gotowy, poczekaj, aż włączysz elementy interfejsu oparte na translacji.
• Zacznij od modelu opartego na chmurze do tłumaczenia, a potem raz przełącz się na urządzenie model został pobrany.

Dalsze kroki

Chcemy poznać Twoją historię Przekaż nam swoją opinię na temat tego podejścia do otwieranie problemu w narzędziu Explainer i powiedz nam, jakie przypadki użycia najbardziej Cię interesują. Dostępne opcje zarejestruj się do programu wczesnej wersji przedpremierowej, aby przetestować tę technologię na lokalnych prototypach.

Publikowane przez Ciebie treści pomogą nam uczynić AI potężnym i praktycznym narzędziem dla wszystkich.