Překládací potrubí s LLM a automatizace Počítačový Kurz

Úvod do překládacích systémů s LLM

• Pochopení neuronového strojového překladu (NMT) a jeho omezení
• Přehled architektur LLM a jejich překládacích schopností
• Srovnání tradičního strojového překladu a překladu založeného na LLM

Práce s proprietárními a open-source LLM

• Používání modelů OpenAI, Deepseek, Qwen a Mistral pro překlad
• Kompromisy mezi výkonem a latencí
• Vyber správného modelu pro váš pracovní tok

Budování překládacích potrubí s LangChain

• Zásady návrhu potrubí pro LLM překlady
• Implementace překládacího řetězce pomocí LangChain
• Správa kontextových oken a spotřeby tokenů

Automatizace překládacích toků

• Plánování překládacích úkolů pomocí Pythonu a nástrojů automatizace
• Zpracování dávky více jazyků (batch jobs)
• Integrace se systémy pro správu lokalizace

Zvýšení kvality překladu

• Prompt inženýrství pro kontextově citlivý překlad
• Automatizace post-práce a návrh lidské zpětné vazby (human-in-the-loop)
• Strategie fine-tuningu pro oborově specifický překlad

Hodnocení a monitorování překládacích potrubí

• Automatické odhadování kvality (AQE) a vyhodnocení skóre BLEU
• Logování, analýza dat a pozorovatelnost potrubí
• Zpracování chyb a záložní mechanismy

Škálování a nasazování překládacích systémů

• Cloudové nasazení pomocí Dockeru a serverless frameworků
• Rozložení zátěže a paralelní zpracování pro překlad ve velkém
• Zvažení bezpečnosti, souladu s předpisy a ochrany soukromí dat

Integrace překládacích potrubí do firemní infrastruktury

• Připojení překládacích API k platformám CMS, ERP a L10n
• Správa nákladů a výkonu při škálování
• Governance a pracovní toky schvalování pro firemní lokalizaci

Závěr a další kroky