변수

번역 요청에 사용되는 동적 변수를 구성합니다. AI/LLM 번역을 위한 컨텍스트 메모리를 포함합니다.

컨텍스트 메모리

참고: 이것은 수동 변수 구성입니다. 맞춤 MT입니다. VNTranslator 버전 >= v0.8.8에서, 컨텍스트 메모리는 모든 AI/LLM API 서비스에 자동으로 적용되므로 수동 구성이 필요하지 않습니다.

AI/LLM 번역을 위해 컨텍스트 기록을 유지하여 모델이 이전 대화를 참조해 일관성과 정확성을 향상시킬 수 있게 합니다. 시스템 프롬프트를 맞춤 설정하고 얼마나 많은 컨텍스트를 유지할지 제어하세요.

구성

• JSON 파일에서 가져오기 가져올 컨텍스트 기록이 포함된 JSON 파일의 경로를 지정합니다.

• 컨텍스트 원본 컨텍스트를 어디에서 가져올지 선택하세요:

  • 번역 메모리 최근 번역 메모리의 번역을 컨텍스트로 사용합니다

  • 새 번역 각 번역 요청에 대해 새 대화를 시작합니다

  • JSON 파일 지정된 JSON 파일에서 컨텍스트 기록을 가져옵니다

• 최대 컨텍스트 항목 메모리에 저장할 최대 컨텍스트 항목 수를 설정합니다. 이 한도에 도달하면 오래된 항목이 제거됩니다.

API 변수

다음 변수를 API 요청에 사용하여 컨텍스트 메모리를 포함하세요:

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

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

이 변수는 AI/LLM API에 전달할 수 있는 컨텍스트 항목의 배열로 확장됩니다.

예시: OpenAI GPT 통합

초기 프롬프트:

당신은 일본어로 된 문장을 제공받을 것입니다,
그리고 당신의 임무는 그것을 정확하게 영어로 번역하는 것입니다.
텍스트 내에 문화적 참조나 뉘앙스가 있다면,
그에 대한 간단한 설명이나 문맥도 제공해 주십시오.
텍스트는 다음과 같습니다:

시스템 템플릿:

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

사용자 템플릿:

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

어시스턴트 템플릿:

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

맞춤 MT 구성

컨텍스트 메모리를 사용한 OpenAI GPT의 전체 구성 예시:

{
  "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"
  }
}