Odkryj eksperymentalny interfejs Translate API, który zwiększy obsługę klienta na całym świecie.
Wejście na rynek międzynarodowy może być kosztowne. Więcej rynków prawdopodobnie oznacza większą liczbę obsługiwanych języków, a więcej języków może prowadzić do wyzwań związanych z interaktywnymi funkcjami i procesami, takimi jak czat z zespołem pomocy posprzedażowym. Jeśli Twoja firma ma tylko pracowników zespołu pomocy mówiących po angielsku, może mieć problem z dokładnym wyjaśnieniem napotkanego problemu.
W jaki sposób możemy wykorzystać AI do poprawy komfortu użytkowników posługujących się wieloma językami, jednocześnie minimalizując ryzyko i potwierdzając, czy warto zainwestować w pracowników zespołu pomocy, którzy posługują się innymi językami?
Niektórzy użytkownicy próbują przezwyciężyć barierę językową, korzystając z wbudowanej funkcji tłumaczenia stron lub narzędzi innych firm. Są one jednak poniżej oczekiwań, jeśli chodzi o funkcje interaktywne, takie jak czat z zespołem pomocy po sprzedaży.
W przypadku narzędzi do czatowania ze zintegrowanym tłumaczeniem ważne jest zminimalizowanie opóźnień. Przetwarzając język na urządzeniu, możesz tłumaczyć w czasie rzeczywistym, jeszcze zanim użytkownik prześle wiadomość.
Jednak gdy wypełniamy lukę językową za pomocą zautomatyzowanych narzędzi, kluczowe znaczenie ma przejrzystość. Pamiętaj, aby przed rozpoczęciem rozmowy poinformuj o tym, że masz wdrożone narzędzia oparte na AI, które umożliwiają tłumaczenie. Dzięki temu klient wie, czego oczekiwać, i pomaga uniknąć niezręcznych sytuacji, gdy tłumaczenie nie jest idealne. Link do zasad z dodatkowymi informacjami.
Pracujemy nad eksperymentalnym interfejsem Translate API z modelem wbudowanym w Chrome.
Czat demonstracyjny
Stworzyliśmy czat z obsługą klienta, który pozwala użytkownikom pisać w ich pierwszym języku i otrzymywać tłumaczenie w czasie rzeczywistym.
Użyj interfejsu Translate API
Chrome udostępnia interfejs Translate API za pomocą obiektu window.model. Ten obiekt ma 2 ważne metody:
canTranslate(): sprawdza, czy model tłumaczenia dla pary języków jest gotowy. Zwraca wartość"readily", jeśli model jest już dostępny na urządzeniu,"after-download", jeśli przeglądarka musi najpierw pobrać model, oraz"no", jeśli tłumaczenie nie jest możliwe.createTranslator(): powoduje asynchroniczną konfigurację obiektuTranslator. Jeśli model będzie wymagał pobrania, poczeka, aż będzie gotowy.
Obiekt Translator ma tylko jedną metodę:
translate(): dostarcza do niego tekst źródłowy, a wyświetla przetłumaczoną wersję.
Ponieważ jest to funkcja eksperymentalna, a do tego dotyczy tylko Chrome, pamiętaj, by dodać cały kod do wykrywania funkcji.
const supportsOnDevice = 'model' in window && 'createTranslator' in model;
if (!supportsOnDevice) {
return;
}
const parameters = { sourceLanguage: 'en', targetLanguage: 'pt' };
const modelState = await model.canTranslate(parameters);
if (modelState === 'no') {
return;
}
const onDeviceTranslator = await model.createTranslator(parameters);
const result = await onDeviceTranslator.translate(input);
if (!result) {
throw new Error('Failed to translate');
}
return result;
Model potrzebuje czasu, aby był dostępny dla użytkownika. Można to zrobić na 2 sposoby:
- Gdy model będzie gotowy, zaczekaj, aż włączysz elementy interfejsu oparte na translacji.
- Zacznij od modelu do translacji w chmurze, a potem przejdź na model na urządzeniu, gdy zostanie on pobrany.
Dalsze kroki
Chcemy poznać Twoją historię Podziel się z nami opinią na temat tego podejścia, otwierając problem w objaśnieniu i opowiedz nam, które przypadki użycia najbardziej Cię interesują. Aby przetestować tę technologię na lokalnych prototypach, możesz zarejestrować się w programie wczesnej wersji przedpremierowej.
Twoja opinia pomoże nam uczynić AI skutecznym i praktycznym narzędziem dla wszystkich.