AI разработчик локализации

Решение бесшовно подключается к популярным TMS платформам вроде Phrase, Lokalise или Crowdin через API на базе Python FastAPI. Агент автоматически выгружает строковые ресурсы из GitHub или GitLab репозиториев, обрабатывает их и возвращает локализованные файлы. Использование векторных баз данных Qdrant позволяет сохранять контекст терминологических глоссариев, обеспечивая консистентность перевода во всех итерациях разработки продукта без ручного вмешательства лингвистов.

В основе логики лежат модели OpenAI GPT-4 и Anthropic Claude 3.5 Sonnet, которые специально дообучены на понимание структур JSON, XML и YAML. Благодаря применению технологии RAG и строгих системных промптов, агент распознает плейсхолдеры и переменные внутри строк, исключая их повреждение. Это позволяет сократить время на регрессионное тестирование локализации на 30–50 процентов, так как риск нарушения синтаксиса кода при переводе сводится к минимуму.

Контроль качества осуществляется через гибридную архитектуру, где векторное хранилище Weaviate сопоставляет каждый сегмент текста с утвержденным корпоративным глоссарием. Агент анализирует контекст с помощью моделей Claude, выбирая наиболее подходящий вариант из базы памяти. Такой подход позволяет достичь точности перевода специфических терминов в диапазоне 90–95 процентов, что значительно снижает нагрузку на этап LQA и ускоряет выпуск локализованных версий ПО на новые рынки.