Comments 28
А сок то удалось получить?
Это просто детский сад, зачем очевидные вещи преподносить как некие "откровения"?
зачем очевидные вещи преподносить как некие "откровения"?
Потому что это ответ ИИ на промпт «запили мне статью для Хабра!»
Так-то до сих пор существует вера в существование магического заклинания для ИИ "запили мне что-нибудь и чтобы было круто".
Многие люди даже в 2025 году ни разу ничего не разрабатывали, не управляли проектами, даже ничего не планировали как проект (пусть это будет откровение десятое для ровного счёта).
Спасибо за наводку на rapid-api, починил свой lingua.hyoo.ru, который делает ровно то, что вам нужно. А которую апишку вы использовали? Я нашёл с лимитом 1к/день, но она не очень шустрая.
Я использую вот эту https://rapidapi.com/robust-api-robust-api-default/api/google-translate113/playground
Пока свои задачи выпоняет
Но там же не 10к в месяц, а 1к, чего даже для сольного использования может не хватить при активном использовании.
Есть мысль составить список таких вот шустрых, но сильно ограниченных апишек, и сделать библиотеку-балансировщик запросов.
Мысль хорошая, но пока что 162 запроса ) за сегодняшний день )
Спасибо, изменил формулировку на "предоставил бесплатный, но ограниченный 1 000 запросов в месяц, API к Google translate (если не хватит, легко расширить до 100 000 запросов в месяц за $9.99 + $0.00003 за каждый следующий запрос)"
Я, кстати, сделал балансировщик: https://github.com/hyoo-ru/lingua.hyoo.ru/blob/master/translate/translate.ts
Отобрал только шустрые апишки с адекватным переводом и не совсем жёсткими лимитами, что даёт суммарно более 10к в месяц. Плюс, если кто-то поделится своими ключами, то можно кратно нарастить.
В линуксе есть утилита trans, она использует гугл переводчик как то без ключа. На лимиты не натыкался хотя и не юзал слишком сильно.
$ trans :en -b "привет как дела, конфетки бараночки"
Hello, how are you, candy lambs
$ trans -S
aspell
* google
bing
spell
hunspell
apertium
yandex
На бекенде в питоне ее можно вызывать через пайпы как то так
process = subprocess.Popen(['trans', f':{target_lang}', '-b', text], stdout = subprocess.PIPE)
output, error = process.communicate()
if error:
result = ''
else:
result = output.decode('utf-8').strip()sudo apt-get install translate-shell
ps гпт* как программист вообще не радует пока. когда требуется байтики с места на место перекладывать замучаешься ему объяснять как, обязательно наступит на все возможные и невозможные грабли по 5 раз
Вот я сейчас думаю, что, хоть идея и простая и, казалось бы, гениальная, но работать оно как надо, не будет. Предположим, переводчик сгенерировал перевод, который по культурным особенностям, или кругозору, непонятен носителю языка (например, вместо ходового слова, он использовал технический или медицинский термин, или, вообще, в словарь, лежащий в базе переводчика, попала некорректная пара). Гипотеза, что, если перевести это назад, то увидим что-то странное в оригинале. Но, есть альтернативная гипотеза, что этот перевод нормально переведется назад. Ибо, если это редкий термин, то переводчик все ещё его знает, а, если в словаре некорректная пара, то она будет некорректна в обе стороны.
Как будто бы, увы, задача кажется решаемой только при помощи ллм. Ибо, надо оценить некий смысловой контекст и популярность фразы в контексте дискурса носителя языка.
Приведу пример из жизни: недавно я, находясь в супермаркете в Берлине, спросил у чата гпт, "как будет называться что-то максимально похожее на салат оливье, что продаётся в немецких супермаркетах". И получил просто идеальный ответ
В немецких супермаркетах можно найти что-то похожее на салат оливье, называемое “Fleischsalat” или “Kartoffelsalat mit Fleisch”.
• Fleischsalat — это салат с мелко нарезанными колбасками, маринованными огурцами и майонезом. Он напоминает оливье, но обычно без картофеля.
• Kartoffelsalat mit Fleisch — картофельный салат, который иногда включает добавление колбасы или ветчины, и его заправляют майонезом или уксусом.
Если ты ищешь что-то прямо близкое к оливье, то в составе стоит уточнить наличие картофеля, горошка и яиц — таких салатов в немецких супермаркетах меньше, но иногда они встречаются в отделах готовой еды.
Оба указанных салата в супермаркете реально были, и да, купив, я понял, что это именно то, что пообещал чат.
Переводчики, же, что дипл, что гугл, переводят именно в Olivier-Salat, Olivenölsalat, что, очевидно, отлично и однозначно переведется назад на русский, но, не сильно поможет в решения задачи (то есть, обратный перевод даёт уверенность, что перевод хорош, хотя, он может быть и непонятен работнику супермаркета). Более того, с вариантов, данных чатом, мы ну никак не получим Оливье при обратном переводе
Спасибо за оценку идеи как гениальная ) Приятно )
Думаю, что для разных задач нужен разный инструмент:
Если нужно до немца донести, что речь идёт об Olivenölsalat, то двухсторонний переводчик свою задачу выполняет - в немецкой Вики есть статья https://de.m.wikipedia.org/wiki/Salat_Olivier, скорее всего немец поймёт по контексту о чём речь.
Если же вам нужно купить в Индии говядину (корова там священное животное, если что), то наверно будет правильным посоветовать вам купить буйволятину (тоже самое, только чуть жёстче). А вот справится с этим ИИ или нет - это тема иного исследования)
Очень было бы познавательно, если бы расшарили диалог ChatGPT в котором вы создавали свой код. Таких чужих попыток, жуткий дефицит !!!
Это бы могло многим подхватить удачные идеи, либо в меру своего соображения сделать выводы что вот это вот можно сделать лучше.
Была такая мысль, но это портянки однообразного текста.
Посмотрите вот тут примеры https://habr.com/ru/articles/727602
Ещё есть подозрение, что так как я общался с GPT через Bing, то история переписка не сохранилась. Но я поищу
А что если пойти дальше?)
1) То есть после получение обратного перевода —> сравнивать слово/фразу с изначальным запросом и если совпадение "так себе", выдавать следующее слово/фразу из переводчика. (тут не знаю способны ли на это google-яндекс и и.д.
Идем еще дальше
2) Дается лучший перевод исходя из того по какому Api был выдал наилучший обратный перевод
Конечно все что я описал выше - никаким образом не убережет от ошибок "контекста", "культурных особенностей" и т.д.
Переводом в обе стороны я иногда пользуюсь, чтобы проверить, не написал ли я бред на английском, а потом в обратную сторону чтобы проверить, а предложит ли мне вариант лучше. А потенциально можно было просто попросить ИИ улучшить текст. Так что вот ещё идея для стартапа: приложение, которое исправляет грамматические и орфографические ошибки в тексте используя LLM. (Хотя преимущество по сравнению с чатботом будет только если оно будет это делать на лету как с переводом)
Кажется, что-то пошло не так
Программирование для не программиста или как разрушалась мечта свалить всё на ИИ