一个面向专业场景的文档翻译系统的架构设计与工程实践
在全球化业务中，跨语言文档处理是一个永恒的痛点。传统的解决方案往往面临以下挑战：
PDF作为最常见的文档格式，其排版信息的提取和保持一直是技术难点：
基于以上痛点，我们构建了一个智能化PDF文档翻译平台，将大语言模型（LLM）的能力与专业化的工程实践相结合，为用户提供高质量、高效率、易管理的翻译服务。
┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 前端界面 (Vue 3) │ │ - 文档上传 - 实时进度 - 结果预览 - 历史管理 │ └──────────────────┬──────────────────────────────┘ │ REST API ┌──────────────────▼──────────────────────────────┐ │ 后端服务 (FastAPI + SQLAlchemy) │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 翻译引擎 │ │ 质量检查 │ │ 任务管理 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ └──────────────────┬──────────────────────────────┘ │ ┌──────────────────▼──────────────────────────────┐ │ AI服务层（多模型支持） │ │ - Google Gemini - OpenAI GPT - 其他模型 │ └──────────────────────────────────────────────────┘
前端：Vue 3 + Element Plus
后端：Python FastAPI + SQLAlchemy
AI模型：多模型适配架构
数据库：SQLite / PostgreSQL
系统采用视觉理解 + 语言处理的二阶段流程：
阶段一：视觉理解
阶段二：语言处理
翻译结果不仅是文字的转换，更重要的是格式的还原：
最终生成的DOCX文档，用户可以直接使用或进一步编辑。
为了确保翻译质量，系统内置三层质量检查：
层一：完整性检查
层二：格式验证
层三：人工复核辅助
专业文档翻译的关键在于术语一致性：
简洁的交互流程：
透明的成本展示：
完善的历史管理：
为了应对不同场景和成本需求，系统支持多种AI模型：
┌─────────────────────────────────────┐ │ 统一翻译引擎接口 │ └────────────┬────────────────────────┘ │ ┌────────┼────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │Google │ │OpenAI │ │其他 │ │Gemini │ │GPT-5 │ │模型 │ └────────┘ └────────┘ └────────┘
优势：
好的翻译质量，离不开精心设计的提示词：
分离关注点：
自适应策略：
迭代优化：
翻译任务通常耗时较长（30秒至数分钟），采用异步架构：
用户上传 → 创建任务 → 后台处理 → 实时更新 → 完成通知
技术要点：
AI服务调用存在不确定性，需要健壮的错误处理：
分类处理：
智能重试：
多角色设计：
数据安全：
测试场景：外文公证证书 → 英文（3页）
完整性保障：
性能优势：
以专业翻译公司价格对比（每页50元人工翻译）：
注：本系统适合初稿翻译，复杂场景仍建议人工校对。
问题：不同AI模型对提示词的理解差异大，输出格式不统一
解决方案：
问题：API调用成本随使用量增长，需要平衡质量和成本
问题：AI翻译有随机性，难以保证100%准确
构建一个好用的翻译平台，不仅仅是技术的堆砌，更是用户需求理解、工程实践积累、持续迭代优化的综合体现。
本项目当前定位为专业工具，适合以下场景：
Frontend: - Vue 3.4+ - Element Plus - Vite Backend: - Python 3.12 - FastAPI 0.104+ - SQLAlchemy 2.0+ - Alembic 1.12+ AI Models: - Google Gemini 2.5 Flash - OpenAI GPT-4o-mini - （支持扩展） Database: - SQLite（开发） - PostgreSQL（生产）
关于作者：本文作者是一位关注AI+文档处理领域的RA，致力于探索大语言模型在专业场景的落地应用。如果您对本项目感兴趣，欢迎交流讨论。
声明：本文所述系统为实验性项目，部分功能仍在持续优化中。文中涉及的技术方案仅供参考，具体实现细节根据实际场景可能有所不同。
最后更新：2025年10月21日