Resmi LangChain Entegrasyonu

AkıcıC LangChain Aracı

FluentC AI Çeviri API'sini LangChain ile entegre etmek için resmi Python eklentisi. LangChain uyumlu araçlar aracılığıyla gerçek zamanlı ve toplu çeviri, dil tespiti ve iş sorgulamasını etkinleştir.

LangChain Entegrasyon Özellikleri

Gerçek zamanlı ve Toplu Çeviri

Büyük içerik hacimleri için anlık çeviriler veya toplu işlem arasında seçim yapın.

Dil Tespiti

Giriş içeriğinin dilini otomatik olarak tespit edin ve güven puanlaması yapın.

Dinamik Dil Seçimi

API anahtarınızın etkinleştirilmiş dillerle doldurulmuş açılır menüler.

Format Desteği

Hem düz metin hem de HTML içeriğini sorunsuz şekilde işleyin.

Hata İşleme

Devam-et-hata desteğiyle kapsamlı hata yönetimi.

İş Akışı Entegrasyonu

Herhangi bir N8N otomasyon iş akışına sorunsuzca entegre olun.

Kurulum Ve Kurulum

Paket Kurulumu

FluentC LangChain paketini yükleyin:
# Install via pip pip install fluentc-langchain-tool # Or with requirements.txt echo "fluentc-langchain-tool" >> requirements.txt pip install -r requirements.txt Python 3.7+ ve LangChain çerçevesi gerektirir.

Kimlik Doğrulama Kurulumu

FluentC API anahtarınızı yapılandırın:

from fluentc_langchain_tool import FluentCTranslationTool # Initialize with API key tool = FluentCTranslationTool( api_key="your-fluentc-api-key")

API Anahtarınızı Alın

Mevcut LangChain Araçları

FluentC LangChain Araç Sınıfları

Araç Sınıfı

Amaç

`FluentCTranslationTool`

Gerçek zamanlı veya toplu çeviri gönderimi

`FluentCLanguageDetectorTool`

Girdiğin metinden kaynak dilini tespit et

`FluentCTranslationStatusTool`

Toplu çeviri işleri durumunu kontrol et

`FluentCResultsTool`

Toplu iş çeviri sonucu anketi

`FluentCBatchTranslationTool`

Tek seferlik toplu gönderim + sorgulama

Kullanım Örnekler

FluentC LangChain aracını kullanarak gerçek zamanlı çeviri yapın:

				
					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'))

Büyük içeriği toplu çeviri ve otomatik sorgulama ile yönetme

				
					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

Toplu çeviri işleri durumunu kontrol et:

				
					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

FluentC araçlarını karmaşık iş akışları için LangChain ajanlarıyla entegre edin:

				
					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}")

N8N İş Akışlarınıza Çeviri Eklemeye Hazır mısınız?

Bugün FluentC'nin N8N entegrasyonu ile başlayın. API anahtarınızı oluşturun, eklentiyi yükleyin ve çok dilli otomasyon iş akışları oluşturmaya başlayın.

Kaydol ve API Anahtarı Oluştur