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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 →
Instructions特定のロケール向けの個別の言語ルール。個別にテストやデバッグが可能Instructions →
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 →

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. Glossary - 最優先。用語集のルールが一致した場合、モデルの判断より優先されます。
  2. Instructions - 中程度の優先度。ロケール固有の言語ルールがモデルを導きます。
  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、指示、ブランドボイスは、互いを補完するように設計してください。用語集は厳密な用語を扱い、指示はロケール固有のルールを扱い、ブランドボイスは全体の語り口を定めます。用語集の項目が指示と競合した場合は、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は、すぐに使い始められて、そのまま高い効果を発揮できるよう設計されています。モデル設定の編集、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。ただし、デフォルト設定には、何百もの言語ペアを通じて最も効果的だと分かった内容がすでに反映されています。ブランドボイス、指示、用語集は最初は空の状態で用意され、各ロケールでプロダクトに必要なことが見えてきた段階で追加していきます。

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 i18n.json に設定すると、すべての lingo.dev run 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が記録されます。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、適用された用語集項目や指示などを確認できます。エンジンのパフォーマンスは Reports で、翻訳品質は AI Reviewers でモニタリングできます。

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 約2か月前·1分で読めます