変数

翻訳リクエストで使用される動的変数（AI/LLM翻訳のためのコンテキストメモリを含む）を設定します。

コンテキストメモリ

注意： これは、のための手動変数設定です カスタムMT。 VNTranslatorのバージョンがv0.8.8以上の場合、コンテキストメモリはすべてのAI/LLM APIサービスに自動的に適用されるため、手動設定は不要です。

AI/LLM翻訳のためのコンテキスト履歴を維持し、モデルが以前の対話を参照して一貫性と精度を向上させることができます。システムプロンプトをカスタマイズし、保持するコンテキストの量を制御します。

構成

• JSONファイルからインポート インポートするコンテキスト履歴を含むJSONファイルへのパスを指定します。

• コンテキストソース コンテキストをどこから取得するかを選択してください：

  • 翻訳メモリ 翻訳メモリの最近の翻訳をコンテキストとして使用する

  • 新しい翻訳 各翻訳リクエストごとに新しい会話を開始する

  • JSONファイル 指定されたJSONファイルからコンテキスト履歴をインポートする

• 最大コンテキストエントリ数 メモリに保存するコンテキストエントリの最大数を設定します。この制限に達すると古いエントリが削除されます。

API変数

コンテキストメモリを含めるためにAPIリクエストで次の変数を使用してください：

• $MT::ConversationMemory.Entries::ToArray()

• $MT::ContextMemory.Entries::ToArray()

この変数はAI/LLM APIに渡すことができるコンテキストエントリの配列に展開されます。

例：OpenAI GPT統合

初期プロンプト：

あなたには日本語の文が提供されます、
そしてあなたの仕事はそれを正確に英語に翻訳することです。
テキスト内に文化的な引用やニュアンスがある場合は、
それらについて簡潔な説明や文脈も提供してください。
テキストは次のとおりです：

システムテンプレート：

[{"role": "system", "content": "$PROMPT"}]

ユーザーテンプレート：

[{"role": "user", "content": "$ORIGINAL_TEXT"}]

アシスタントテンプレート：

[{"role": "assistant", "content": "$TRANSLATED_TEXT"}]

カスタムMT構成

コンテキストメモリを使用したOpenAI GPTの完全な構成例：

{
  "version": "2",
  "service": "openai",
  "lang": {
    "source": [
      { "name": "Custom", "value": "Custom" },
    ],
    "target": [
      { "name": "Custom", "value": "Custom" },
    ]
  },
  "config": {
    "method": "post",
    "encodeURI": false,
    "encodeURIComponent": false,
    "postURL": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
    "postData": {
      "model": "gpt-3.5-turbo",	  
      "messages": "$MT::ConversationMemory.Entries::ToArray()",	  
      "temperature": 0.9,
      "max_tokens": 4096,
      "top_p": 1,
      "frequency_penalty": 0.7,
      "presence_penalty": 0.7
    },
    "postOptions": {
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer [YOUR_API_KEY_HERE]",
        "Content-Type": "application/json"
      }
    },
    "responseParse": true,
    "responseType": "json",
    "responseQuery": "choices[0].message.content"
  }
}