云轴科技ZStack AI多语种翻译平台建设实践

（一）前言

本文主要聚焦多语种场景，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多语种翻译平台建设的成功实践。关于中英场景的解读，可关注此前推送文章《云轴科技ZStack AI中英翻译平台建设实践》。

（二）本地模型部署与精调

同中英场景一样，构建AI多语种翻译平台，本地模型部署与精调是基石。当下，大语言模型（LLM）在通用翻译领域表现强劲，但面对企业级专业场景（如云计算软件文档），通用LLM在产品术语、技术语境、风格规范等处理上明显局限。为此，ZStack基于开源模型，通过系统化精调，打造高度契合产品特点和实际业务需求的本地翻译模型。

本地模型部署与精调涵盖以下五个关键环节：

1、数据准备

面对企业级多语种翻译对质量和成本的双重要求，ZStack设计了一套人机协同的语料构建流程：“源语确立-语料选择-规则制定-AI初翻-人工审核”，在保证语料高质量的同时，显著提升生产效率。

1）源语确立

基于自身成熟的简中和英文基础，ZStack为不同语种定制了差异化转换路径，实现效率与准确性的最优平衡：

• 主流路径（英→X）：以英语作为核心源语，覆盖除繁中外的全语种翻译。该路径无缝对接国际通用术语体系，从源头保障科技术语的准确性与全球一致性。
• 特例路径（简中→繁中）：单独设计以简体中文为源语的直达路径，利用两种字符近乎一对一的映射关系，实现高效转换。

2）语料选择

为实现对各类翻译场景的全面覆盖，ZStack对语料来源进行了系统性筛选和配比，主要包括：

• 产品UI界面文字：占比不低于50%。包括UI参数、提示信息、菜单导航等文字。
• 产品技术文档：占比约40%。包括用户手册、技术白皮书、实践教程等。
• 其他辅助材料：占比约10%。包括市场材料、内部资料等。

3）规则制定+AI初翻

面对海量语料制备需求，ZStack采用“规则约束、AI生成”的协同模式，在人工制定核心术语表和风格指南的基础上，使用开源大模型进行批量初翻，在提升语料制备效率的同时，保障质量基线。

4）人工审核

基于AI初翻结果，进行人工审核，将符合标准的翻译结果正式加入语料库。对不符合标准的翻译结果进行修正或剔除，确保最终语料库具备高度准确性和可用性。

2.模型选择

选用Qwen2.5