云轴科技ZStack AI翻译平台建设实践-聚焦中英

（一）前言

面对全球化商业竞争，企业出海亟需高质量翻译支持，包括不限于产品UI、技术文档、营销资料等面向出海国语种的全线配备。当下AI技术蓬勃发展，如何利用AI深度赋能提升翻译质量？如何将翻译工作流形成标准化工具链？如何构建切合实际场景的质量评估体系？这些都是企业翻译业务面临的现实挑战。

本文主要聚焦中英场景，从ZStack文档实践出发，围绕本地模型部署与精调、一站式AI翻译平台设计思路、实际建设难题与攻克等要点，向大家全面深入介绍ZStack AI翻译平台建设的成功实践。

（二）本地模型部署与精调

当下，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）在通用翻译领域已展现出强大能力。借助零样本学习（Zero-shot）和提示词工程（Prompt Engineering, PE），LLM能够处理绝大多数日常语言的互译任务，其流畅度和上下文理解能力远超传统机器翻译系统。

然而，当场景切换至专业领域翻译（如云计算软件文档），通用LLM立即暴露出明显短板：无法理解企业特定术语体系和表达规范。

图1. 通用LLM的翻译短板

为应对上述挑战，ZStack采取“基础模型+领域精调”技术路线，通过以下五个关键环节构建专业翻译能力。

1.数据准备

模型精调的效果高度依赖训练语料的质量。ZStack构建了分层次、高标准的语料筛选体系，语料来源分布确保核心技术文档（如用户手册）占比50%、产品UI界面文字（如界面提示语）占比不低于40%、辅助技术文档（如实践教程）占比10%，并且所有双语语料均需通过术语准确性、风格一致性、技术深度、场景覆盖度等维度的严格审核。

2.模型选择

选用Qwen2.5-7B-Instruct作为基础模型，该开源模型在保持7B参数规模适中性的同时，展现出良好的多语言处理能力和架构扩展性。</