使用 ChatGPT 进行长文本 JSON 翻译

学习如何使用最新的 ChatGPT 模型和 JSON 模式将具有长上下文的 JSON 文件翻译，并将输出流回 JSON。

介绍#

自从我们上次发布使用 ChatGPT 高效国际化以来已经有一段时间了，我们在其中展示了如何使用 ChatGPT 翻译 JSON 对象。随着模型的演变，翻译能力显著提高，拥有更长的上下文窗口，增加的最大输出 tokens，以及新的功能如 JSON 模式使开发者体验更加出色。

增加的最大输出 tokens#

让我们看看模型的最后两个版本的快速比较：

最显著的变化是最大输出 tokens 从 4,096 增加到 16,384，这非常适合翻译场景，因为翻译的输出通常与输入长度相当或更多。同时，与之前的 32K token 模型相比，价格甚至下降了（过去很贵）。

JSON 模式#

顾名思义，当你想确保输出是一个有效的 JSON 对象时，JSON 模式非常有用。对于新模型，你甚至可以使用 Structured Outputs 定义输出 JSON 对象的架构。

开始#

初始化#

我们将在本篇文章中使用 OpenAI 的 Node.js SDK v4.56.0 进行演示。你可以随意使用任何其他方法或语言。

首先，我们需要初始化 OpenAI 客户端：

对于长上下文翻译，我强烈建议使用流模式，因为这样效率更高，而且你无需等待很长时间来获取输出（例如，一个请求需要一分钟）。代码看起来像这样：

编写一些提示#

我们可以使用 system 角色来指示模型的工作：

记得将 "es" 替换为你的目标语言代码。根据我们的经验，有几个指令需要告诉模型以获得更好的输出和更少的人为干预：

你可能会想为什么我们需要最后一个指令。这是 OpenAI 的解释：

使用 JSON 模式时，你必须始终通过对话中的某个消息指示模型生成 JSON，例如通过你的系统消息。如果没有明确指示生成 JSON，模型可能会生成无尽的空白流，且请求可能会持续运行直到达到 token 限制。

有了上述指令，我们可以将要翻译的 JSON 对象放入具有 user 角色的以下消息中。让我们来整理一下我们目前的内容：

处理输出#

由于我们正在使用流模式，我们需要以流式样式处理输出。以下是一个示例：

结论#

就是这样！使用新的 ChatGPT 模型，JSON 翻译的效率得到了进一步提高，翻译质量也更好。希望这篇文章能帮助你对 ChatGPT 和 JSON 翻译有一些新的见解。下次再见！