Skip to content
Blackbird API

TMS to LLM and Back

Eggs: Kiindulópontok a Birdekhez

A Blackbirdben az Egg-ek a munkafolyamatok magjai vagy tervrajzai. Olyan kezdeti ötleteket képviselnek, amelyek teljes értékű Birdekké fejlődhetnek.

Ebben az Egg-útmutatóban nézzünk meg néhány lehetőséget egy TMS és egy LLM integrálására. A Letölthető Egg-eket a végén találja!

Folyamat vázlata

  1. Kiváltó ok: állapot a TMS-ben A fájlok, feladatok vagy projektek elérnek egy bizonyos állapotot a TMS munkafolyamatban
  2. Fájl letöltés A fájlokat letöltjük a TMS-ből.
  3. LLM A letöltött fájlokat feldolgozásra küldjük egy LLM-nek.
  4. Feldolgozott fájlok feltöltése A feldolgozott fájlokat visszatöltjük a TMS-be.

Egg a Phrase és az Anthropic között Egg

Tippek

  • Prompt: Az opcionális bemenetek között hozzáadhatja saját utasításait az LLM számára.
  • Bucket méret: Az XLIFF fájlok sok szegmenst tartalmazhatnak. Minden művelet veszi a szegmenseket és elküldi azokat az LLM-nek feldolgozásra. Előfordulhat, hogy a szegmensek mennyisége olyan nagy, hogy a prompt meghaladja a modell kontextusablakát, vagy a modell több időt vesz igénybe, mint amennyi a Blackbird műveleteknek megengedett. Ezért vezettük be a bucket méret paramétert. A bucket méret paraméter beállításával meghatározhatja, hány szegmenst küldjön egyszerre az LLM-nek. Ez lehetővé teszi a munkaterhelés felosztását különböző hívásokra. Ennek hátránya, hogy ugyanazt a kontextus promptot minden kéréssel együtt el kell küldeni (ami növeli a felhasznált tokenek számát). Kísérleteink alapján azt találtuk, hogy az 1500-as bucket méret elegendő olyan modellek esetében, mint a gpt-4o. Ezért 1500 az alapértelmezett bucket méret, azonban más modellek esetében eltérő bucket méretek lehetnek szükségesek.
  • Polling Events: Néhány alkalmazás polling módszert használ webhookok helyett a frissített/új fájlok észlelésére. Ellenőrizze az Interval fület a trigger beállításakor, és válassza az Önnek megfelelő időtartamot (5 perc és 7 nap között).
  • Szószedet integráció: Szószedetek adhatók hozzá a fordítás pontosságának és következetességének javítása érdekében. Ezek exportálhatók számos alkalmazásból, és a Blackbird biztosítja a kompatibilitást (az alkalmazások között szerepelnek TMS és CAT eszközök, sőt Microsoft Excel táblázatok is).
  • Célnyelv: Kiválaszthat egy nyelvet a használt LLM alkalmazás bemenetei közül. Ha nincs megadva, a nyelveket az XLIFF fájlok fejlécéből nyeri ki a rendszer.
  • Opcionális paraméterek: Sok LLM alkalmazás különböző beállítható paramétereket kínál, például formalitást, hőmérsékletet, modelleket és bucket méretet. Ellenőrizze a bemenet fület minden lépésnél.
  • Ciklusok szükségesek: Akár a célnyelvek listáján kell végigmenni, akár minden egyes fájlt a letöltött fájlcsoportból olyan művelethez kell küldeni, amely egyszerre csak egyet fogad, a ciklusok jelentik a megoldást.

Egg a MemoQ és az Anthropic között Egg simple

Egg a MemoQ és az OpenAI között szószedetekkel. Egg with Glossary

Javasolt alkalmazások

LLM-ek

Egg letöltése

Töltse le a JSON munkafolyamatokat, hogy importálhassa a Nest-be, végezze el a kívánt módosításokat, és repüljön.

Egg-ek importálása

Egg importálása a Nest-be:

  1. Navigáljon a Bird Editor részhez.
  2. Kattintson az Import gombra a jobb felső sarokban.
  3. Válassza ki az importálni kívánt Egg (JSON) fájlt, és kattintson az Import gombra.
  4. Keresse meg az újonnan létrehozott Birdet, és kattintson rá a szerkesztéshez.
  5. Adja hozzá a kapcsolat részleteit és bármilyen más szükséges bemenet/kimenet paramétert vagy kívánt lépést. Keresse a piros figyelmeztető jeleket a lépés neve mellett, amelyek hiányzó részleteket jeleznek az adott lépésben.
  6. Kattintson a Bird neve melletti három pontra, és frissítse az alkalmazásokat, ha vannak elérhető frissítések.
  7. Kattintson a Mentés/Közzététel gombra.

Importing Eggs