了解如何使用最新的 ChatGPT 模型和 JSON 模式翻譯具有長上下文的 JSON 對象，並將輸出流回 JSON。
了解如何使用最新的 ChatGPT 模型和 JSON 模式翻譯具有長上下文的 JSON 文件，並將輸出流回 JSON。
距離我們上次的帖子 使用 ChatGPT 高效地進行國際化 已經有一段時間，當時我們展示了如何使用 ChatGPT 翻譯 JSON 對象。隨著模型的演進，翻譯能力已顯著提升，具有更長的上下文窗口、增加的最大輸出符號，以及像 JSON 模式這樣的新功能，使得開發者的體驗更佳。
讓我們來看一看模型最後兩個版本的快速比較：
| Model | Description | Context window | Max output tokens | Training data |
|---|---|---|---|---|
| gpt-4o-2024-05-13 | gpt-4o 目前指向此版本。 | 128,000 tokens | 4,096 tokens | Up to Oct 2023 |
| gpt-4o-2024-08-06 | 最新支持結構化輸出的快照版本。 | 128,000 tokens | 16,384 tokens | Up to Oct 2023 |
最顯著的變化是最大輸出符號從 4,096 增加到 16,384，這非常適合翻譯場景，因為翻譯的輸出通常與輸入的長度相等或更長。同時，價格甚至下降了，相較於之前的 32K 符號模型（以前很昂貴）。
顧名思義，當你想確保輸出為有效的 JSON 對象時，JSON 模式非常有用。對於新模型，你甚至可以使用 結構化輸出 定義輸出 JSON 對象的架構。
我們將在這篇文章中使用 OpenAI 的 Node.js SDK v4.56.0 進行演示。隨時可以用其他任何你喜歡的方法或語言。
首先，我們需要初始化 OpenAI 客戶端：
我強烈建議使用流模式進行長上下文翻譯，因為這樣更高效，你不需要等很長時間才能獲得輸出（例如，一次請求需要一分鐘）。代碼看起來像這樣：
我們可以使用 system 角色來指導模型工作：
記得用你的目標語言代碼替換 "es"。根據我們的經驗，需要告訴模型一些指令以獲得更好的輸出和減少人為干預：
你可能會想知道為什麼我們需要最後的指令。這是來自 OpenAI 的解釋來自 OpenAI 的解釋：
使用 JSON 模式時，必須通過對話中的某些消息指令模型生成 JSON，例如通過系統消息。如果你沒有包括明確的指令來生成 JSON，模型可能會生成不斷的空白流，請求可能會一直運行直到達到符號限制。
有了上述指令，我們可以在接下來的消息中放入要翻譯的 JSON 對象，使用 user 角色。讓我們把我們目前擁有的組合起來：
由於我們使用了流模式，我們需要以流式風格處理輸出。這裡是一個例子：
就是這樣！隨著新 ChatGPT 模型的推出，JSON 翻譯的效率進一步提升，翻譯質量也得到了改善。希望這篇文章能讓你對 ChatGPT 和 JSON 翻譯有一些新看法。下次見！