التكامل الرسمي مع LangChain
أداة FluentC LangChain
الإضافة الرسمية لبايثون لدمج واجهة برمجة تطبيقات ترجمة FluentC AI مع LangChain. تمكين الترجمة الفورية والدفعة، وكشف اللغة، واستطلاع الوظائف من خلال أدوات متوافقة مع LangChain.
ميزات تكامل LangChain
الترجمة الفورية والدُفعات
اختر بين الترجمة الفورية أو المعالجة الدُفعية لمحتوى كبير الحجم.
كشف اللغة
الكشف التلقائي عن لغة المحتوى المدخل مع تقييم الثقة.
اختيار اللغة الديناميكي
قوائم منسدلة مملوءة بلغات API الخاصة بك المفعلة.
دعم التنسيق
تعامل بسلاسة مع المحتوى النصي العادي و محتوى HTML.
معالجة الأخطاء
معالجة أخطاء شاملة مع دعم الاستمرار عند الفشل.
تكامل سير العمل
تكامل بسلاسة مع أي سير عمل أتمتة N8N.
التثبيت إعداد
متاح أدوات لانجتشين
فلاتن سي أدوات فئة لانج تشين
فئة الأداة
الغرض
FluentCTranslationTool
ترجمة في الوقت الحقيقي أو دفعة تقديم
FluentCLanguageDetectorTool
الكشف عن اللغة المصدر من الإدخال
FluentCTranslationStatusTool
تحقق من حالة مهام الترجمة الجماعية
FluentCResultsTool
استطلاع لنتيجة ترجمة وظيفة الدفعة
FluentCBatchTranslationTool
إرسال دفعة واحدة مرة واحدة + الاستطلاع
الاستخدام أمثلة
قم بالترجمة الفورية باستخدام أداة FluentC LangChain:
from fluentc_langchain_tool import FluentCTranslationTool
# Initialize the translation tool
tool = FluentCTranslationTool(api_key="your-api-key")
# Perform real-time translation
response = tool.run({
"text": "Hello, world!",
"target_language": "fr",
"source_language": "en",
"mode": "realtime"
})
print(response) # Output: "Bonjour, le monde !"
# Translation with auto-detection
response = tool.run({
"text": "¿Cómo estás?",
"target_language": "en",
"mode": "realtime"
})
print(response) # Output: "How are you?"
print("Detected source language:", response.get('detected_language', 'Unknown'))
معالجة المحتوى الكبير باستخدام الترجمة الدُفعية والاستطلاع التلقائي
from fluentc_langchain_tool import FluentCBatchTranslationTool
# Initialize batch translation tool
tool = FluentCBatchTranslationTool(api_key="your-api-key")
# Translate large HTML content
large_html = """
<html>
<head><title>Welcome</title></head>
<body data-rsssl=1>
<h1>Hello, batch world!</h1>
<p>This is a large document that needs translation.</p>
<p>It contains multiple paragraphs and HTML structure.</p>
</body>
</html>
"""
# Submit and automatically poll for results
result = tool.run({
"text": large_html,
"target_language": "de",
"source_language": "en"
})
print("Translated HTML:")
print(result) # Final translated output after polling
# The tool automatically:
# 1. Submits the batch job
# 2. Polls for completion using estimated_wait_seconds
# 3. Returns the final translation result
تحقق من حالة مهام الترجمة الجماعية:
from fluentc_langchain_tool import (
FluentCTranslationTool,
FluentCTranslationStatusTool
)
# Initialize tools
translation_tool = FluentCTranslationTool(api_key="your-api-key")
status_tool = FluentCTranslationStatusTool(api_key="your-api-key")
# Submit a batch translation job
job_response = translation_tool.run({
"text": "Large document for batch processing...",
"target_language": "es",
"mode": "batch"
})
job_id = job_response.get('job_id')
print(f"Batch job submitted: {job_id}")
# Check job status
status_response = status_tool.run({
"job_id": job_id
})
print(f"Job status: {status_response}")
# Status responses include:
# - "processing": Job is still running
# - "complete": Translation finished
# - "failed": Job encountered an error
# - estimated_wait_seconds: Recommended polling interval
دمج أدوات FluentC مع وكلاء LangChain لعمليات سير عمل معقدة:
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from fluentc_langchain_tool import (
FluentCTranslationTool,
FluentCBatchTranslationTool,
FluentCLanguageDetectorTool,
FluentCTranslationStatusTool
)
# Initialize FluentC tools
api_key = "your-fluentc-api-key"
translation_tool = FluentCTranslationTool(api_key)
batch_tool = FluentCBatchTranslationTool(api_key)
detector_tool = FluentCLanguageDetectorTool(api_key)
status_tool = FluentCTranslationStatusTool(api_key)
# Create LangChain agent with FluentC tools
agent = initialize_agent(
tools=[
Tool.from_function(
func=translation_tool.run,
name="FluentC_Translation",
description="Translate text in real-time or batch mode"
),
Tool.from_function(
func=batch_tool.run,
name="FluentC_Batch_Translation",
description="Translate large content with auto-polling"
),
Tool.from_function(
func=detector_tool.run,
name="FluentC_Language_Detection",
description="Detect language of input text"
),
Tool.from_function(
func=status_tool.run,
name="FluentC_Status_Check",
description="Check batch translation job status"
)
],
llm=OpenAI(temperature=0),
agent="zero-shot-react-description",
verbose=True
)
# Example agent interactions
responses = [
"Translate 'Hello world' from English to German using FluentC.",
"Detect the language of 'Bonjour tout le monde' and translate it to Spanish.",
"Translate this large HTML document to French using batch processing."
]
for query in responses:
print(f"\nQuery: {query}")
result = agent.run(query)
print(f"Result: {result}")
هل أنت مستعد لإضافة الترجمة إلى سير عمل N8N الخاص بك؟
ابدأ مع تكامل FluentC مع N8N اليوم. أنشئ مفتاح API الخاص بك، قم بتثبيت الإضافة، وابدأ في بناء سير عمل أتمتة متعددة اللغات.