【AI】使用Dify+Deepseek搭建一个AI翻译工具

已于 2025-02-28 16:43:40 修改
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分类专栏： AI 文章标签： dify Deepseek dsl
于 2025-02-28 13:37:46 首次发布
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本地部署Dify和Deepseek的Api(也可以改成本地的Ollama模型)，搭建一个翻译机器人。

一、部署Dify

部署见之前文章
在这里插入图片描述

二、添加Deepseek模型

Deepseek开发平台注册获取API Key
https://platform.deepseek.com/usage

在这里插入图片描述

三、导入DSL

选择自己需要的流程，复制URL地址，在dify中导入即可。在这里可以找到分享的DSL文件。
https://github.com/svcvit/Awesome-Dify-Workflow/tree/main

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dify工作流 翻译
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### Dify 工作流翻译 Dify 提供的强大翻译工作流能够显著提升翻译质量，特别是针对技术文档和其他专业领域的内容[^1]。对于希望将英文的技术资料转换成高质量中文的用户来说，这一功能尤为有用。 具体而言，在处理诸如“dify 工作流”的术语时，可以直接将其翻译为“Dify 流程”，但在大多数情况下保留原样可能是更好的选择，因为这是专有名词。当涉及到更详细的描述或解释该概念时，则应提供完整的中文说明： - 英文原文：“Workflows in Dify, applicable to version 0.8.0 and above.” - 中文翻译：“适用于 Dify 版本 0.8.0 及以上的各种工作流。” 为了更好地理解如何应用此功能来翻译其他与 Dify 相关的概念和技术细节，下面是一个简单的 Python 函数示例，用于模拟从英语到汉语的自动翻译过程： ```python def translate_to_chinese(english_text): """Simulate translating English text into Chinese.""" translation_dict = { "workflows": "工作流", "translation workflow": "翻译工作流", "version 0.8.0": "版本 0.8.0" } words = english_text.lower().split() translated_words = [ translation_dict.get(word.strip(",."), word) for word in words ] return ' '.join(translated_words).capitalize() print(translate_to_chinese("Translation workflows are available since version 0.8.0")) ``` 上述代码展示了如何创建一个简易的字典映射机制来进行基本的关键词替换式翻译。当然实际操作中会更加复杂，通常依赖于先进的自然语言处理技术和机器学习算法[^2]。
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