一、現(xiàn)狀問題

國際系統(tǒng)當前的多語言是國際業(yè)務(wù)的普遍特點，僅僅倉儲管理系統(tǒng)，當前系統(tǒng)語言種類已經(jīng)達到了九種，并且隨著業(yè)務(wù)的開展還在不斷的擴展，現(xiàn)有的國際系統(tǒng)支持的語言有中文、英語、日語、韓語、葡萄牙語、西班牙語、法語、德語、越南語。其中每個語言包的詞條都有上萬條，且隨著新需求的開發(fā)迭代也在不斷的新增，語言包的不斷擴展和詞條的不斷增加，詞條翻譯的簡潔性、專業(yè)性和時效性就直接影響了業(yè)務(wù)的開展和需求的交付速度，迭代的完成效率。更多完整的系統(tǒng)多語言解決方案參見： 系統(tǒng)國際化之多語言解決方案

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國際的系統(tǒng)不僅僅是語言多、詞條多，而且基本涵蓋了供應(yīng)鏈體系的所有核心系統(tǒng)，在這些系統(tǒng)的詞條翻譯也缺少統(tǒng)一的國際專業(yè)術(shù)語，相同的業(yè)務(wù)釋義在不同的業(yè)務(wù)條線就存在各種名字，內(nèi)部溝通不僅費時費力，在客戶使用京東系統(tǒng)時也會造成一些困惑。

二、分析原因

在新語言的不斷新增過程中，每次新增一種語言，一般的流程是研發(fā)提供全套的待翻譯詞條，業(yè)務(wù)找到對口的翻譯公司按照詞條和我們提供的語境、場景翻譯成對應(yīng)的語言，研發(fā)根據(jù)翻譯公司提供的詞條生成新的語言包添加到系統(tǒng)中。但是標準和專業(yè)的工作流程往往實現(xiàn)起來存在困難，從“成本、效率、體驗”的角度出發(fā)，總不能研發(fā)每次做一個需求都要找一遍翻譯公司吧？隨著語言包的不斷新增和各種需求的不斷迭代，所有的翻譯都需要專業(yè)翻譯公司介入基本是不太現(xiàn)實的，這種工作流程方式既增加了成本，又影響了交付效率。在以前沒有大模型的時候，一些簡單的翻譯基本都是借助各類翻譯平臺實現(xiàn)詞語的直譯。隨著GPT的出現(xiàn)，我們開始使用GPT替換了人工翻譯和翻譯平臺的直譯，翻譯的準確性對比其他翻譯工具更加準確，對比人工翻譯成本降低了，效率提高了，且準確性也能得到一定的保障。

不論是人工翻譯還是GPT的AI智能翻譯，都不能達到國外專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的簡潔和準確，但是想要做的特別專業(yè)就需要請專業(yè)的外部翻譯公司，無疑又增加了成本的支出，有沒有一種既能讓系統(tǒng)逐步迭代的越來越完美又能降低成本的辦法呢？

其實，在多語言方面，“用戶”就是最專業(yè)的專家。他們對系統(tǒng)熟悉以后，在特定的場景和語境下，是最專業(yè)的人。如果他們能夠在線修訂系統(tǒng)中的各種詞匯，是不是就可以解決這個問題？

三、計劃目標

1.實時多語言支持：

?利用大模型的翻譯能力，實現(xiàn)對新增語言的快速響應(yīng)和實時翻譯，從而加速國際系統(tǒng)對新語言的支持。

2.提升翻譯質(zhì)量：

?通過大模型對歷史翻譯數(shù)據(jù)的學習，提高翻譯的專業(yè)性和準確性，減少人工干預(yù)，提升整體翻譯質(zhì)量。

3.提高詞條更新效率：

?通過“詞條管家”功能，允許用戶在線即時修改詞條，利用大模型提供智能建議和自動更正，大幅提升詞條更新的速度。

4.優(yōu)化用戶參與流程：

?鼓勵用戶參與詞條的修訂，利用大模型分析用戶反饋，快速響應(yīng)用戶需求，提升用戶參與度和滿意度。

5.降低成本：

?減少對專業(yè)翻譯公司的依賴，通過大模型輔助的自動化翻譯和用戶社區(qū)的參與，有效降低翻譯和更新的成本。

6.增強系統(tǒng)的智能化：

?利用大模型對用戶行為和詞條使用模式的分析，實現(xiàn)智能化的詞條推薦和預(yù)測性更新，進一步提升系統(tǒng)的智能化水平。

7.持續(xù)學習和優(yōu)化：

?大模型將持續(xù)從用戶修訂、審批流程和系統(tǒng)反饋中學習，不斷優(yōu)化翻譯和更新流程，實現(xiàn)持續(xù)的性能提升

充分利用大模型的強大計算和學習能力，實現(xiàn)多語言支持的自動化、智能化，從而顯著提升整個系統(tǒng)的效率和性能。

四、實現(xiàn)步驟

4.1 建設(shè)國際物流術(shù)語詞條庫

建設(shè)國際系統(tǒng)統(tǒng)一使用的國際專業(yè)術(shù)語詞條庫，這個詞條庫將現(xiàn)有各個系統(tǒng)已有詞匯匯集整理以后形成一套大家都在使用的標準國際專業(yè)術(shù)語詞條，后續(xù)新增的需求將優(yōu)先從詞條庫中選擇現(xiàn)有詞條，沒有的詞條需要產(chǎn)品新增，產(chǎn)品新增完成以后前端研發(fā)就會引用該詞條到各自的系統(tǒng)中。

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使用技術(shù)手段，讓用戶能夠在線修訂系統(tǒng)中的各種詞條和提示語，經(jīng)過審批流程以后，詞條、提示語就能夠生效并最終應(yīng)用于系統(tǒng)中。

4.2 哪里不對改哪里，詞條管家秒更新

在系統(tǒng)中集成了自動劃詞修改功能，該功能允許用戶在瀏覽前端頁面時，對識別出的不恰當或過時的詞條進行即時修改。

1.劃詞選中：用戶在前端頁面中發(fā)現(xiàn)需要修訂的詞條后，可以通過劃詞操作快速選中該詞條。

2.彈出更正窗口：選中詞條后，系統(tǒng)會自動彈出一個更正窗口，引導(dǎo)用戶輸入修訂后的詞條內(nèi)容。

3.審批流程：用戶輸入新詞條并提交后，系統(tǒng)將啟動審批流程。這一流程確保了詞條修改的專業(yè)性和準確性。

4.自動生效：一旦新詞條通過審批，修改將被自動應(yīng)用并即時生效，從而保證了詞條庫的時效性和可靠性。

通過這一流程，我們不僅提高了詞條更新的效率，還通過審批機制確保了詞條內(nèi)容的質(zhì)量和權(quán)威性。

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4.3 架構(gòu)實現(xiàn)

整體架構(gòu)設(shè)計

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4.3.1 大模型翻譯

使用集團提供的大模型平臺GPT、言犀等，對需要翻譯的語言包或者新增詞條部分進行定制化翻譯，方便系統(tǒng)很快速的擴展新的語言包。對國際術(shù)語詞條庫的內(nèi)容進行實時在線翻譯，新增詞條時自動根據(jù)母語（中文）翻譯出其他語言的結(jié)果供產(chǎn)品參考。

內(nèi)容沉淀：在翻譯過程中內(nèi)置了多種專業(yè)詞條庫，包括敏感詞、商品名稱、報關(guān)地址、各個國家的地址信息等，在翻譯的同時還會沉淀下來，形成專業(yè)的術(shù)語庫，為后續(xù)其他業(yè)務(wù)提供模塊化的支撐。

規(guī)則約束：在翻譯時，會在系統(tǒng)中內(nèi)置一系列的邏輯，確保翻譯出來的結(jié)果符合各個語境下的習慣，例如英語的詞匯翻譯結(jié)果一般都是首字母大寫，在進行英語簡拼時，一般后面都會帶個英文的“.”來標識。日本的地址信息一般是按照都道府縣、市、區(qū)一級級，類似于中國的省市縣，在翻譯日本地址信息也會嚴格遵照日本的地址規(guī)范，這些都是系統(tǒng)內(nèi)置的能力。

話術(shù)集成：對不同的翻譯場景，在使用時會使用已經(jīng)培訓好的話術(shù)，根據(jù)需要的不同場景自動翻譯提煉。

結(jié)果糾錯：大語言模型對于翻譯的結(jié)果不是穩(wěn)定可靠的，經(jīng)常會因為需要翻譯的話術(shù)存在歧義導(dǎo)致整體翻譯的結(jié)果不對，或者翻譯出來的內(nèi)容不是純粹的翻譯結(jié)果而失敗，在進行翻譯時，根據(jù)多種規(guī)則判斷翻譯的結(jié)果是否是正常的翻譯內(nèi)容，包括翻譯結(jié)果的長度是否和預(yù)期差異較大，包括翻譯的結(jié)果是否是純粹的結(jié)果而不是帶了一些其他的干擾詞匯等等最終實現(xiàn)翻譯結(jié)果與預(yù)期一致。

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大模型自動化輔助翻譯：在新增加詞條時，用戶選擇語言后，利用大模型得到相對應(yīng)的翻譯輔助用戶，可直接使用或在此基礎(chǔ)上進行調(diào)整，大大降低翻譯成本。

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4.3.2 多語言線上化

將多語言包上傳至云存儲，在每次更新翻譯內(nèi)容并審批通過時自動更新云存儲的文件。

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4.3.3 自動版本更新

審批通過以后自動生成新的版本，在前端拉取語言版本時自動拉取的就是最新版本的語言包。系統(tǒng)底層存儲了各個語言的版本號，和云存儲的文件對應(yīng)在一起。

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4.3.4 自動化詞條更新技術(shù)

自動化詞條更新技術(shù)，旨在提升詞條更新的效率和專業(yè)性。

效率：具體而言，當用戶在前端界面啟用錨點編輯功能并選中特定詞條時，系統(tǒng)將自動觸發(fā)并展示更新界面。該界面引導(dǎo)用戶輸入新的詞條內(nèi)容，隨后前端將這些更改實時轉(zhuǎn)化為一個待審批的詞條替換任務(wù)。

專業(yè)性：此任務(wù)隨后被送至管理員端，由具備相應(yīng)權(quán)限的管理員進行審核。審批流程不僅確保了詞條更新的合法性和準確性，同時也維護了內(nèi)容的質(zhì)量和一致性。

一旦管理員批準了該詞條替換任務(wù)，所提議的詞條更改將被自動應(yīng)用并立即生效，從而實現(xiàn)了對語言庫的快速而審慎的更新。

4.3.5 異常兼容降級

在用戶訪問應(yīng)用時，優(yōu)先拉取最新的語言包，同時存儲該版本到本地，下次進入獲取各語言包版本，和本地緩存的對應(yīng)語言包版本進行對比，如果對應(yīng)語言的版本有更新，則獲取新資源同時對本地資源更新。

同時在每次構(gòu)建時自動拉取最新的語言包并更新，同時該版本作為base（基礎(chǔ)）版本，當自動更新詞條服務(wù)不可用時進行降級處理，繼續(xù)引用編譯構(gòu)建時的語言包，不影響系統(tǒng)的正常使用。

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本地緩存的語言包:

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通過這種降級方案，我們可以實現(xiàn)：

1.無縫更新：用戶可以自動獲取最新的語言包，無需手動干預(yù)，提升了用戶體驗。

2.離線支持：即使遠程服務(wù)不可用，應(yīng)用也能通過本地緩存的語言包繼續(xù)運行，保證了應(yīng)用的可用性。

3.版本兼容性：通過版本檢查確保用戶總是使用與應(yīng)用兼容的語言包，避免因版本不匹配導(dǎo)致的潛在問題。

4.構(gòu)建時更新：在構(gòu)建應(yīng)用時自動更新語言包，確保部署的應(yīng)用總是使用最新的語言資源。

5.資源效率：通過本地緩存減少了重復(fù)從遠程服務(wù)器拉取相同資源的次數(shù)，節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬和服務(wù)器負載。

6.容錯性：即使在更新過程中出現(xiàn)問題，系統(tǒng)也可以回退到穩(wěn)定的base版本，保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

7.易于維護：清晰的版本管理和更新邏輯簡化了維護工作，便于開發(fā)者管理和部署語言資源。

五、實現(xiàn)效果

5.1 人效提升

每個迭代周期按照經(jīng)驗更正20個不規(guī)范詞條左右，并且每個迭代周期上線1.5次，那么每個月可以節(jié)省大約2人日的工作量。這種效率的提升，不僅提高了國際化產(chǎn)品的專業(yè)力，還提高了團隊的整體生產(chǎn)力。

5.1.1 系統(tǒng)國際化快速復(fù)用

在傳統(tǒng)的國際化流程中，每當系統(tǒng)需要支持新的語言，通常需要進行繁瑣的翻譯和本地化工作。然而，通過引入大型模型的翻譯能力，我們能夠?qū)崿F(xiàn)快速的語言版本定制和更新。例如，當系統(tǒng)需要支持一種新的語言時，可以利用大模型快速翻譯系統(tǒng)代碼中的詞條，然后通過自動化工具將這些詞條集成到系統(tǒng)中，無需進行復(fù)雜的手動操作。

此外，通過建立國際物流術(shù)語詞條庫，我們可以確保不同系統(tǒng)之間的術(shù)語統(tǒng)一，避免了重復(fù)翻譯和不一致的問題。這種方法不僅提高了翻譯的準確性，還大大減少了研發(fā)在多語言支持上的工作量，使得國際化過程更加高效。

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5.1.2 詞條校準快速高效

在每個迭代的需求開發(fā)時，不再因為詞條的更新需要研發(fā)不斷的發(fā)版，每次發(fā)版發(fā)布多套環(huán)境，而是系統(tǒng)自動更新自動生效。只需要在詞條管家中修改以后等待審批人審批以后即可生效，極大的縮短詞條的生效時間，助力敏捷提效?？焖俑缓线m的詞條，省去各個中間環(huán)節(jié)。

原有流程完成一次術(shù)語修改需要經(jīng)過10個流程節(jié)點才能完成一次術(shù)語的修改和生效，每次修改需要2個多小時，主要花費在部署多套環(huán)境上。增加了術(shù)語庫的能力以后，每次修改術(shù)語需要4個流程節(jié)點，生效時間只需要15分鐘左右，真正實現(xiàn)了即改即生效，生效即可見的效果。

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5.2 質(zhì)量提升

5.2.1 物流術(shù)語專業(yè)統(tǒng)一

為了解決翻譯本土化的難題，我們嘗試了多種方案。最直接的方法是依賴第三方翻譯服務(wù)商，但這種做法存在多個問題。首先，成本較高；其次，翻譯的準確性無法保證。主要問題是，我們的每個系統(tǒng)都具有專業(yè)性，日常使用中看似簡單的詞匯，翻譯公司可能無法準確理解其含義，從而導(dǎo)致翻譯結(jié)果無法準確表達原意。因此，這種方法產(chǎn)生的結(jié)果并不理想。隨著越來越多的系統(tǒng)在做國際化，我們發(fā)現(xiàn)同行業(yè)系統(tǒng)之間有很多詞匯是相同的，但是不同系統(tǒng)的翻譯結(jié)果可能有差異，無法做到術(shù)語統(tǒng)一，這會給用戶帶來困擾，對外體驗不好，因此我們孕育出想做一個行業(yè)詞條庫的想法。

通過國際供應(yīng)鏈各個系統(tǒng)詞條匯總，統(tǒng)計出高頻詞條，通過GPT智能翻譯加人工校對，確保詞條翻譯的準確性和本土化，有了公共詞庫作為基礎(chǔ)，所有系統(tǒng)多語言翻譯優(yōu)先查詢公共詞庫，確保不同系統(tǒng)術(shù)語統(tǒng)一，其次才是復(fù)雜文本GPT智能翻譯。

國際公共詞庫成型示意圖：

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通過現(xiàn)有國際物流系統(tǒng)的詞條，我們通過使用頻率篩選出高頻詞條，通過GPT翻譯加人工校驗的方式進行詞條沉淀，考慮到不同位置展示的詞條書寫格式的差異，詞條類型根據(jù)不同的用途進行分類管理。比如考慮到菜單類詞條可能很多英語寫法喜歡縮寫，會將頁面菜單詞條和異常提示詞條分類存放，使用的時候同樣的詞匯會根據(jù)具體的類型進行翻譯。

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通過公共詞庫的實踐，我們避免了很多詞匯的二次翻譯，同時翻譯結(jié)果的準確性和本土化程度大幅提高，隨著詞條沉淀的增多，發(fā)揮的作用將會越大，所以，如果你的系統(tǒng)正在做國際化，強烈推薦沉淀一份公共詞庫，可以讓系統(tǒng)翻譯更加統(tǒng)一，更加精確。

六、總結(jié)規(guī)劃

當前國際物流術(shù)語詞條庫已經(jīng)開始建設(shè)，但是不同語言在系統(tǒng)層面如何精簡的體現(xiàn)且能被用戶清晰的知曉還需要不斷的摸索和提煉，也希望大家獻言獻策，不斷完善。

國際在多語言的開發(fā)過程中不斷總結(jié)歸納，創(chuàng)新性的將國際的多語言整理成了國際術(shù)語詞條庫，為國際的專業(yè)術(shù)語統(tǒng)一打下了良好的基礎(chǔ)。利用技術(shù)優(yōu)勢，將語言包放置到了線上，在打包時自動更新拉取，同時提供線上所見即所得的詞條修改能力，不斷提高多語言的專業(yè)性。

附錄：系統(tǒng)國際化技術(shù)解決方案系列—— 系統(tǒng)國際化之多語言解決方案

審核編輯 黃宇