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Engine de localização

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Engines de localização

Um engine de localização é uma API de tradução com estado que você cria e configura na Lingo.dev. Em vez de enviar strings para um LLM genérico e torcer para que o resultado corresponda às suas expectativas, você cria uma API que entrega as traduções que você realmente espera — com consistência, em todos os idiomas, em cada solicitação.

O que um engine de localização faz#

Cada engine combina cinco camadas configuráveis. Quando uma solicitação de tradução chega, o engine aplica todas elas automaticamente — sem engenharia de prompt a cada solicitação, sem intervenção manual.

CamadaO que ela controlaDocs
Modelos de LLMQual modelo atende cada par de idiomas, com cadeias de fallback priorizadasModelos de LLM →
Voz da marcaComo seu produto se comunica em cada idioma — tom, formalidade e estiloVozes da marca →
RegrasConvenções linguísticas específicas de cada idioma, agrupadas em conjuntos de regrasRegras →
GlossárioMapeamentos exatos de termos por idioma, com correspondência semântica — maior precedência no engineGlossários →
Avaliadores de IAAvaliação automatizada com um LLM independente, após cada traduçãoAvaliadores de IA →

A configuração pertence à organização#

Glossários, conjuntos de regras e vozes da marca pertencem à sua organização, não a um único engine. Um engine aplica esses recursos por associação, então o mesmo glossário pode orientar cinco engines, e uma única edição vale para todos eles. As configurações do modelo continuam pertencendo ao engine.

ContêinerContém
GlossárioGlossárioTermos
RegrasConjunto de regrasRegras
Voz da marcaVoz da marcaUm texto por idioma de destino

Excluir um engine mantém os três intactos. Já a exclusão de qualquer um deles é bloqueada enquanto um engine ainda o estiver usando — desassocie primeiro.

Como as camadas interagem#

O engine aplica as camadas em uma ordem definida, com uma hierarquia de precedência clara:

  1. Glossário - maior precedência. Se houver correspondência com um termo do glossário, ele prevalece sobre a decisão do modelo.
  2. Regras - precedência intermediária. Convenções linguísticas específicas do idioma orientam o modelo.
  3. Voz da marca — define o contexto geral. Tom, formalidade e estilo para o idioma.

A configuração do modelo determina qual LLM processa a solicitação, com fallback automático se o modelo principal falhar. Os avaliadores de IA são executados de forma assíncrona após a conclusão da tradução — nunca bloqueiam a resposta.

Complementares, não concorrentes

Estruture o glossário, as regras e a voz da marca para que se complementem. O glossário cuida dos termos exatos, as regras orientam convenções específicas do idioma, e a voz da marca define o tom geral. Se um termo do glossário entrar em conflito com uma regra, o glossário prevalece.

Jobs enviados pela Async Localization API também podem passar por um pipeline opcional — pré-edição da fonte por IA, revisão humana, pós-edição por IA e uma verificação de desvio por retrotradução.

Padrões#

Quando você cria um novo engine, ele já vem pré-configurado com padrões de modelo — modelos principais e fallbacks selecionados com base em três anos de pesquisa semanal em localização, otimizados para qualidade tanto em idiomas comuns quanto em idiomas com poucos recursos. A maioria das equipes não vai precisar alterá-los.

Essas configurações padrão foram pensadas para funcionar bem desde o primeiro uso. Você pode editar qualquer configuração de modelo, trocar de provedor, adicionar fallbacks ou sobrescrever pares específicos de idiomas — mas os padrões já refletem o que vimos funcionar melhor em centenas de pares de idiomas. Um novo engine não aplica glossário, conjunto de regras nem voz da marca — associe os que sua organização já tem ou crie novos à medida que entende o que seu produto precisa em cada idioma.

Como usar engines#

Os engines estão disponíveis em todas as integrações da Lingo.dev:

IntegraçãoComo funciona a conexão
CLIDefina engineId em .lingo/config.json — toda lingo push passa pelo seu engine
APIChame o endpoint localize com sua chave de API — o engine aplica todas as camadas automaticamente
CI/CDA mesma configuração de CLI — as traduções passam pelo seu engine em cada pull request
MCPAssistentes de programação com IA podem configurar e usar engines diretamente na conversa

Se você omitir engineId, o engine padrão da sua organização será usado.

Observabilidade#

Cada solicitação de tradução é registrada: modelo usado, tokens consumidos, se houve fallback e quais termos do glossário e regras foram aplicados. Monitore o desempenho do engine em Relatórios e a qualidade da tradução em Avaliadores de IA.

Teste as configurações do engine antes de colocá-las em produção no Playground — compare seu engine com um modelo puro ou compare dois engines lado a lado.

Próximos passos#

Conecte seu engine
Conecte seu CLI e sua base de código a um engine de localização
Modelos de LLM
Configure a seleção de modelos por idioma e os fallbacks
Vozes da marca
Defina como seu produto se comunica em cada idioma
Glossários
Mapeie termos de origem para traduções exatas por idioma
Async Pipeline
Adicione pré-edição, revisão humana, pós-edição e retrotradução aos jobs assíncronos

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Max PrilutskiyMax Prilutskiy·Atualizado há 8 dias·4 min de leitura