|
Dokumentace
Rezervovat demoPlatforma
Platforma
MCPCLIAPIWorkflows
NávodyChangelog

Začínáme

  • Úvod
  • Propojte svůj engine

Lokalizační engine

  • Přehled
  • Hlas značky
  • Instrukce
  • Glosáře
  • LLM modely
  • Cache tokeny
  • Rozhodování jazyků

Kvalita

  • Přehledy
  • AI hodnotitelé
  • Playground
  • Návrhy pro engine

Administrace

  • API klíče
  • Tým
  • Role a oprávnění
  • Auditní logy

Platforma pro lokalizační inženýring

Lingo.dev je AI platforma pro lokalizační inženýring. Pomáhá produktovým týmům proměnit LLM ve stavová překladová API, aby mohly vytvářet konzistentní překlady na produkční úrovni pro aplikace, dokumentaci i obsah v jakémkoli jazyce.

Kontext a lokalizační inženýring#

Používat LLM k překladu je samozřejmé. Jakýkoli tým může poslat modelu řetězec a dostat zpátky překlad. To, co dělá překlady dokonalými, jsou dvě věci: kontext a lokalizační inženýring.

Kontext je všechno, co model ví nad rámec samotného řetězce – produkt, cílová skupina, hlas značky, konvence specifické pro daný jazyk. Bez něj model tipuje. S ním lokalizuje.

Lokalizační inženýring je praxe převádění tohoto kontextu do reprodukovatelné infrastruktury – pravidel glosáře, preferované míry formálnosti, kulturních adaptací – tak, aby je každý překlad konzistentně uplatňoval v každém jazyce.

Bez obojího máte překlady. S obojím máte lokalizaci.

Problém#

Před příchodem LLM měly týmy dvě možnosti – a obě měly zásadní nedostatky.

Strojový překlad byl rychlý, ale z principu nedokázal porozumět kontextu produktu. Týmy nasazovaly MT s vědomím, že v každém trhu podrývá důvěru.

Ruční překlad byl přesný, ale škáloval jen lineárně. Každý nový jazyk vyžadoval zaškolit lingvisty do terminologie produktu, hlasu značky a oborových konceptů. Po zpracování více než 100M slov ve 42 jazycích jsme zjistili, že 89 % zpoždění v lokalizaci vzniká při předávkách mezi týmy, ne při samotném překladu.

Oba přístupy chápaly lokalizaci jako projektový workflow. Lingo.dev ji chápe jako otázku inženýringu.

Co vytváříte#

V Lingo.dev si týmy vytvářejí vlastní lokalizační enginy. Každý engine kombinuje:

  • LLM modely pro každý jazyk – Vyberte správný model pro každý jazykový pár a nastavte seřazené fallbacky.

  • Hlas značky – Definujte, jak váš produkt mluví v jednotlivých jazycích. Formální „Sie“ v němčině, neformální „tu“ v italštině, zdvořilé „vous“ ve francouzštině.

  • Glosář – Namapujte zdrojové termíny na přesné překlady pro každý jazyk. „911“ se pro evropské trhy změní na „112“. Názvy produktů zůstávají nepřeložené.

  • Instrukce – Zakódujte jazyková pravidla, která generickým modelům unikají. Postavení přídavných jmen ve španělštině, mezera před znakem procenta, míra formálnosti zájmen podle trhu.

  • Hodnocení kvality – GEMBA skóre, BERTScore, soulad s glosářem, validátory specifické pro daný jazyk. Průběžně a automaticky.

Výsledek: týmy využívají vlastní jedinečné know-how a preference – v kombinaci s výzkumem jazykového inženýringu Lingo.dev, který probíhá od roku 2023 – a mohou od prvního dne předvídatelně škálovat globálně i do jazyků, kterými samy nemluví.

Open-source nástroje pro vývojáře#

Open-source komunita Lingo.dev (5,100+ hvězdiček na GitHubu) vytváří nástroje pro vývojáře, které propojují kódové báze s lokalizačními enginy:

  • CLI – Překládejte z příkazové řádky. Od instalace k prvnímu přeloženému buildu za 4 minuty.
  • CI/CD – GitHub Actions, GitLab CI, Bitbucket Pipelines. Překlady nasazujete spolu s kódem.
  • Compiler – i18n při buildu. Bez runtime režie, bez posunů layoutu.
  • I18n MCP – Povědomí o lokalizaci pro AI asistenty pro psaní kódu: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot.

Další kroky#

Lokalizační enginy
Zjistěte, jak enginy kombinují modely, glosáře, hlas značky a hodnocení
AI hodnotitelé
Nastavte automatizované monitorování kvality překladu
Rychlý start s CLI
Nainstalujte CLI a spusťte svůj první překlad
API Reference
Integrujte lokalizační API do svého workflow

Byla tato stránka užitečná?

Max PrilutskiyMax Prilutskiy·Aktualizováno přibližně před 2 měsíci·2 min čtení