实战:搭一个AI翻译助手,支持中英日韩四语-夜雨聆风

实战:搭一个AI翻译助手,支持中英日韩四语

今天搭一个实战项目：AI翻译助手。

输入一段文本，工作流会自动完成：

支持中、英、日、韩四种语言互译。

不知道从哪里开始学习 coze（扣子）工作流和智能体的小伙伴看这篇：👇

完整搭建教程

创建新工作流，命名为”四语翻译助手”。

在”开始”节点添加两个输入变量：

拖一个大模型节点，提示词：

请判断以下文本是什么语言，只输出语言名称（中文/英文/日文/韩文之一）：{{待翻译文本}}

拖一个条件分支节点：

拖一个大模型节点，提示词：

你是一个专业翻译，精通中文、英文、日文、韩文。请将以下{{源语言}}文本翻译成{{目标语言}}。要求：- 准确传达原文含义，不要添加或删减信息- 保持原文的语气和风格- 专业术语保留原文并括号标注翻译原文：{{待翻译文本}}

再拖一个大模型节点，提示词：

你是一个资深翻译审校专家，精通{{目标语言}}。请对以下{{目标语言}}翻译进行润色，使其更加自然流畅。规则：- 不要改变原文含义- 修正生硬的直译表达- 符合{{目标语言}}的表达习惯翻译结果：{{翻译节点的输出}}

最后拖一个大模型节点，生成格式化的输出：

请将以下翻译结果整理成以下格式输出：原文（{{源语言}}）：{{待翻译文本}}译文（{{目标语言}}）：{{润色节点的输出}}润色说明：简要说明做了哪些润色调整（如果没有调整就写"翻译已足够自然，无需润色"）

开始节点（待翻译文本 + 目标语言）  → 大模型：识别源语言  → 条件分支：是否需要翻译    → 是 → 大模型：翻译          → 大模型：润色          → 大模型：格式化输出    → 否 → 输出"无需翻译"

测试1：输入”今天天气真好”，目标语言”英文”→ 识别为中文 → 翻译为英文 → 润色 → 输出

测试2：输入”Hello, how are you?”，目标语言”日文”→ 识别为英文 → 翻译为日文 → 润色 → 输出

测试3：输入”こんにちは”，目标语言”韩文”→ 识别为日文 → 翻译为韩文 → 润色 → 输出

测试4：输入”你好”，目标语言”中文”→ 识别为中文 → 条件分支判断相同 → 输出”无需翻译”

优化1：批量翻译

把”翻译+润色”部分包在循环节点里，一次翻译多段文本。

优化2：翻译记忆

添加一个知识库，存入你之前翻译过的内容和偏好。翻译时参考历史翻译记录，保持术语一致性。

优化3：语气选择

在输入变量中增加一个”语气”选项（正式/口语/商务），在翻译提示词中根据语气调整翻译风格。

你可能会想：Google翻译、DeepL不香吗，为什么要自己搭？

区别在于：