TranslationAgent源码和架构分析

#TranslationAgent源码和架构分析 [TOC]

TranslationAgent概述

基于反思工作流的智能翻译Agent，模拟了人类翻译专家的思考过程，分成三个流程。核心流程： 1.初始翻译：利用LLM对文本进行初步翻译，得到初步的翻译结果 2.翻译与改进：引导LLM对自身翻译结果进行反思，并提出修改意见，例如不准确、不流畅和语言习惯等问题 3.优化输出：根据LLM提出的改进意见对翻译结果再次进行优化，得到最终结果

完整流程图

TranslationAgent简单实践

安装配置环境

首先我们安装一下poetry依赖。

bash 复制代码

pip install poetry

拉取相关代码。

bash 复制代码

git clone https://github.com/andrewyng/translation-agent.git
cd translation-agent

接下来我们通过poetry应用进行安装软件，和虚拟环境的激活。

bash 复制代码

poetry install
poetry env activate

然后执行相关命令进行激活。

打开新的命令窗口执行这个命令并且退出conda的虚拟环境。

bash 复制代码

source /Users/hebo/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/translation-agent-1fCiI_fd-py3.11/bin/activate
conda deactivate

添加相关文档

首先准备我们的静夜思.txt文本，放入translation-agent/examples/sample-texts下面。

bash 复制代码

Thoughts on a Quiet Night \n
The moonlight shines before my bed, like frost upon the ground.\n
I look up to see the moon, then lower my gaze, overwhelmed by homesickness.\n

然后在translation-agent/examples下面创建我们的example_script.py文件,下面是一个简单的translation_agent的一个示例，主要是将英文翻译成中文，示例文本如下：

python 复制代码

import os

import translation_agent as ta


if __name__ == "__main__":
    source_lang, target_lang, country = "English", "Chinese", "China"

    relative_path = "sample-texts/静夜思.txt"
    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

    full_path = os.path.join(script_dir, relative_path)

    with open(full_path, encoding="utf-8") as file:
        source_text = file.read()

    print(f"Source text:\n\n{source_text}\n------------\n")

    translation = ta.translate(
        source_lang=source_lang,
        target_lang=target_lang,
        source_text=source_text,
        country=country,
    )

    print(f"Translation:\n\n{translation}")

在执行之前注意添加好我们的OPENAI_API_KEY，接着我们开始运行：

bash 复制代码

export OPENAI_API_KEY=你的API key
python example_script.py

我们可以看到它可以很清楚的翻译成我们想要的中文古诗。接着我们直接使用gpt-4o-mini使用会发现它的效果其实没有那么好。

bash 复制代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的api key",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "将以下英文翻译成中文",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Thoughts on a Quiet Night\nThe moonlight shines before my bed, like frost upon the ground.\nI look up to see the moon, then lower my gaze, overwhelmed by homesickness.",
        },
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

源码解析：初始翻译

one_chunk_initial_translation：进行初始翻译输入：原始文本输出：初始译文

从{source_lang}翻译为{target_lang}，通过提示语"除了翻译之外，不要提供任何解释或文字"提升翻译的准确率（幻觉）

源码解析：结果反思

one_chunk_reflect_on_translation：对初始翻译结果进行反思，让LLM给出优化建议输入：原始文本、初始译文输出：反思改进建议

核心提示语：翻译的最终风格要符合{coutry}口语的风格准确性：纠正、遗留或者未翻译的错误流畅性：语法、拼写和标点规则，避免重复风格：对翻译过后的文本同时考虑文化背景术语：确保术语的一致性列出具体、有用且有建设性的建议，以改进翻译。

源码解析：结果改进

ne_chunk_improve_translation：根据反思结果重新改进初始翻译结果，生成最终译文输入：反思改进建议、原始文本、初始译文输出：最终译文

核心提示语：仔细阅读专家的建议和建设性批评考虑准确性、流畅性、风格、术语、其他只输出新的译文

优势和不足

优势： 1.基于反思工作流，翻译效果优于普通翻译工具 2.可定制化不足 1.翻译效果依赖于LLM的智力 2.相比较商业翻译引擎在特定专业领域略显不足 3.使用有一定的门槛 4.基于固定流程，没有使用Agent自我思考的循环机制