使用 ChatGPT 進行長篇 JSON 翻譯

學習如何使用最新的 ChatGPT 模型和 JSON 模式來翻譯具有長篇內容的 JSON 文件，並將輸出回傳為 JSON。

簡介#

自從我們的上一篇文章 使用 ChatGPT 進行高效國際化 發布以來已經有一段時間了，我們展示了如何使用 ChatGPT 來翻譯 JSON 對象。隨著模型的發展，翻譯能力已顯著提升，提供了更長的上下文窗口、增加的最大輸出語料，以及新功能如 JSON 模式，這使開發者的體驗更好。

增加的最大輸出語料#

讓我們看看模型的最近兩個版本的快速比較：

最顯著的變化是將最大輸出語料從 4,096 增加到 16,384，這對翻譯場景非常適合，因為翻譯的輸出通常會與輸入長度相同或更長。與先前價格較高的 32K 語料模型相比，價格甚至降低了。

JSON 模式#

顧名思義，當你希望輸出是有效的 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。

開始#

初始化#

在本文中，我們將使用 OpenAI 的 Node.js SDK v4.56.0 進行演示。隨意使用其他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來進行長篇內容翻譯，因為這更有效率，你不需要等待很長時間才能獲得輸出（例如一次請求可能需要一分鐘）。代碼如下：

撰寫提示#

我們可以使用 system 角色來指導模型進行工作：

記得將 "es" 替換為你的目標語言代碼。根據我們的經驗，我們需要告訴模型幾個指示，以獲得更好的輸出結果和減少人工干預：

你可能會想知道為什麼我們需要最後一個指示。這是 OpenAI 的解釋 來源：

在使用 JSON 模式時，必須通過對話中的某些消息，總是指示模型生成 JSON ，例如通過你的系統消息。如果不包含明確的生成 JSON 的指示，模型可能會生成不斷重複的空白字符流，並且請求可能不斷運行直到達到語料限制。

按照上述指示，我們可以在 user 角色的消息中放入要翻譯的 JSON 對象。我們已有如下內容：

處理輸出#

由於我們使用的是流模式，我們需要以流樣式來處理輸出。這裡有一個範例：

結論#

就是這樣！使用新的 ChatGPT 模型，JSON 翻譯的效率得到了進一步的提升，翻譯質量也更好。希望這篇文章能夠幫助你對 ChatGPT 和 JSON 翻譯獲得一些新見解。我們下篇文章見！