Cihazda yapay zeka ile çeviri

Global müşteri desteğini desteklemek için deneysel Translate API'yi keşfedin.

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

İşletmenizi uluslararası pazarlara açmak pahalı olabilir. Daha fazla pazar muhtemelen daha fazla dilin desteklenmesi anlamına gelir. Daha fazla dil ise etkileşimli özellikler ve akışlarla (ör. satış sonrası destek sohbeti) zorluklara yol açabilir. Şirketinizde yalnızca İngilizce konuşan destek temsilcileri varsa, dili ana dili olmayan kullanıcılar, yaşadıkları sorunu tam olarak açıklamakta zorlanabilir.

Yapay zekayı, birden fazla dili konuşan kullanıcıların deneyimini iyileştirirken riski en aza indirirken ve başka diller konuşan müşteri temsilcilerine yatırım yapmaya değip değmeyeceğini teyit etmek için nasıl kullanabiliriz?

Bazı kullanıcılar, tarayıcılarının yerleşik sayfa çevirisi özelliği veya üçüncü taraf araçlarıyla dil engelini aşmaya çalışır. Ancak kullanıcı deneyimi, satış sonrası destek sohbeti gibi etkileşimli özelliklerle neredeyse aynıdır.

Çevirinin entegre edildiği sohbet araçları için gecikmeleri en aza indirmek önemlidir. Dili cihazda işleyerek, daha kullanıcı mesajı göndermeden önce gerçek zamanlı olarak çeviri yapabilirsiniz.

Bununla birlikte, otomatik araçlarla dil boşluğunu kapatmak için şeffaflık büyük önem taşıyor. Konuşma başlamadan önce, bu çeviriye olanak tanıyan yapay zeka araçlarını uyguladığınızı açıkça belirtin. Böylece beklenti oluşur ve çeviri mükemmel olmadığında garip anların yaşanmasının önüne geçilir. Daha fazla bilgi için bir politikanın bağlantısını inceleyin.

Chrome'da yerleşik bir modelle deneysel bir Çeviri API'si üzerinde çalışıyoruz.

Demo sohbet

Kullanıcıların ilk dillerinde yazmalarına ve müşteri temsilcisi için gerçek zamanlı çeviri almalarına olanak tanıyan bir müşteri destek sohbeti oluşturduk.

Translate API'yi kullanma

Chrome, Translate API'yi bir window.model nesnesiyle açığa çıkarıyor. Bu nesnenin iki önemli yöntemi vardır:

• canTranslate(): Dil çiftiniz için bir çeviri modelinin hazır olup olmadığını kontrol eder. Model cihazda zaten mevcutsa "readily", tarayıcının modeli indirmesi gerekiyorsa "after-download" ve çeviri mümkün değilse "no" değerini döndürür.
• createTranslator(): Bu işlem Translator nesnenizi eşzamansız olarak ayarlar. Modelin indirilmesi gerekiyorsa model hazır olana kadar bekler.

Translator nesnesinin yalnızca bir yöntemi vardır:

• translate(): Kaynak metni beslediğinizde çevrilmiş sürümü oluşturur.

Bu şimdilik deneysel ve Chrome'a özgü bir işlem olduğundan, özellik algılamada tüm kodunuzu sarmaladığınızdan emin olun.

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;

Modelin kullanıcı tarafından kullanılabilir duruma gelmesi için zamana ihtiyacı vardır. Buna iki şekilde yaklaşabilirsiniz:

• Model hazır olduğunda, çeviri destekli kullanıcı arayüzü öğelerinizi etkinleştirmeyi bekleyin.
• Çeviri için bulut tabanlı bir modelle başlayın ve model indirildikten sonra cihaz üzerinde geçiş yapın.

Sonraki adımlar

Hikâyenizi öğrenmek isteriz. Açıklayıcı bölümünde bir Sorun açarak bu yaklaşımla ilgili geri bildiriminizi paylaşın ve ilginizi en çok çeken kullanım alanlarını bize bildirin. Bu teknolojiyi yerel prototiplerle test etmek için erken önizleme programına kaydolabilirsiniz.

Katkınız, yapay zekayı herkes için güçlü ve pratik bir araç haline getirmemize yardımcı olabilir.