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ローカライゼーションエンジン

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ローカライゼーションエンジン

ローカライゼーションエンジンは、Lingo.dev上で構築・設定できるステートフルな翻訳APIです。汎用的なLLMに文字列を送って、期待どおりの出力になることを願うのではなく、本当に求める翻訳を、あらゆるロケールで、あらゆるリクエストに対して、一貫して返すAPIを構築できます。

ローカライゼーションエンジンでできること#

各エンジンは、設定可能な5つのレイヤーで構成されています。翻訳リクエストが届くと、エンジンがそれらを自動で適用します。リクエストごとにプロンプトを調整したり、手作業で介入したりする必要はありません。

レイヤー制御する内容ドキュメント
LLM Models順位づけされたフォールバックチェーンを含め、各ロケールペアをどのモデルが処理するかを決定LLM Models →
Brand Voice各言語でプロダクトがどう語るか。トーン、丁寧さ、スタイルを定義Brand Voices →
ルールロケールごとの言語ルールを、ルールセットとしてまとめて管理ルール →
Glossaryセマンティックマッチングに対応した、ロケールごとの厳密な用語対応。エンジン内で最も高い優先度を持つGlossaries →
AI Reviewers各翻訳の後に、独立したLLMを使って自動評価を実施AI Reviewers →

設定は組織単位で管理されます#

用語集、ルールセット、ブランドボイスは、特定の1つのエンジンではなく組織に属します。エンジンはそれらをアタッチして適用するため、同じ用語集を5つのエンジンにまたがって使え、1か所を編集すればすべてに反映されます。モデル設定は各エンジンに紐づいたままです。

コンテナ保持するもの
Glossary用語集用語
ルールルールセットルール
Brand Voiceブランドボイス対象ロケールごとに1つのテキスト

エンジンを削除しても、この3つはそのまま残ります。一方で、エンジンでまだ使われている間は、いずれも削除できません。先にデタッチしてください。

レイヤーの連携方法#

エンジンは、明確な優先順位にもとづいて、定義された順序でレイヤーを適用します。

  1. 用語集 — 最優先です。用語集の用語が一致した場合は、モデルの判断よりそちらが優先されます。
  2. ルール — 優先度は中です。ロケール固有の言語ルールがモデルの判断を導きます。
  3. Brand voice - 全体のコンテキストを設定。そのロケールにおけるトーン、丁寧さ、スタイルを定めます。

model config は、どのLLMがリクエストを処理するかを決定し、プライマリモデルが失敗した場合は自動でフォールバックします。AI reviewers は翻訳完了後に非同期で実行され、レスポンスをブロックすることはありません。

競合ではなく、相互補完

用語集、ルールセット、ブランドボイスは、互いを補い合うように設計してください。用語集は厳密な用語を扱い、ルールはロケール固有の慣習を扱い、ブランドボイスは全体のトーンを定めます。用語集の用語がルールと競合する場合は、用語集が優先されます。

Async Localization API 経由で送信されたジョブは、オプションの pipeline も実行できます。ソースのAI事前編集、人によるレビュー、AI事後編集、さらに逆翻訳によるドリフトチェックまで含まれます。

デフォルト設定#

新しいエンジンを作成すると、モデルのデフォルト設定があらかじめ構成されています。プライマリモデルとフォールバックは、3年にわたる毎週のローカライゼーション研究にもとづいて選定されており、主要言語から低リソース言語まで、幅広く高品質になるよう最適化されています。ほとんどのチームでは変更する必要はありません。

これらのデフォルト設定は、最初からしっかり使えるように設計されています。どのモデル設定も編集でき、プロバイダーの切り替え、フォールバックの追加、特定のロケールペアの上書きも可能です。とはいえ、デフォルト設定には、何百もの言語ペアで最も効果的だった構成がすでに反映されています。新しいエンジンには、用語集、ルールセット、ブランドボイスは何も適用されていません。組織ですでに用意しているものをアタッチするか、各ロケールでプロダクトに必要な要件が見えてきた段階で作成してください。

エンジンの利用方法#

エンジンは、Lingo.devのすべての連携方法から利用できます。

連携方法接続方法
CLIengineId を .lingo/config.json に設定すると、すべての lingo push がエンジン経由で処理されます
APIAPIキーを使ってlocalizeエンドポイントを呼び出すだけで、エンジンがすべてのレイヤーを自動で適用します
CI/CDCLIと同じ設定で、すべてのプルリクエストの翻訳がエンジン経由で実行されます
MCPAIコーディングアシスタントから、会話内で直接エンジンを設定・利用できます

engineId を省略すると、組織のデフォルトエンジンが使用されます。

可観測性#

すべての翻訳リクエストは記録されます。使用されたモデル、消費トークン数、フォールバックで処理されたかどうか、適用された用語集の用語やルールまで追跡できます。エンジンのパフォーマンスはReportsで、翻訳品質はAI Reviewersで確認できます。

本番公開前に Playground でエンジン構成をテストできます。素のモデルとエンジンを比較したり、2つのエンジンを並べて比較したりできます。

次のステップ#

エンジンを接続する
CLIやコードベースをローカライゼーションエンジンに接続
LLM Models
ロケールごとのモデル選択とフォールバックを設定
Brand Voices
各言語でプロダクトがどう語るかを定義
Glossaries
ソース用語をロケールごとの正確な翻訳に対応付け
Async Pipeline
事前編集、人によるレビュー、事後編集、逆翻訳で非同期ジョブを強化

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Max PrilutskiyMax Prilutskiy·更新済み 14日前·1分で読めます