LLM 赋能软件国际化：降本增效的 5 个最佳实践

发布于 2025 年 10 月 8 日，由 DForD Software 提供

大型语言模型（LLM）的浪潮正席卷软件开发的方方面面，国际化（i18n）也不例外。利用好 LLM，开发团队能显著加快产品本地化的速度、降低成本、提升翻译质量。然而，想要真正享受到这些红利，你需要一套行之有效的方法论。本文将为你揭示将 LLM 集成到软件国际化流程中的 5 个最佳实践。

第一招：集中管理，万变不离其宗

在动手翻译之前，先得把家底盘清楚。把所有面向用户的文本（我们称之为“字符串”）都集中存放在资源文件里（比如 .json、.properties 或 .xml），这是国际化的基本功，在 AI 时代更是重中之重。这能确保所有需要翻译的文本都有一个统一、可靠的来源。

“一个干净、集中的字符串库，是实现自动化本地化流程的基石。”

第二招：提供上下文，让 AI 不再“猜谜”

LLM 很强大，但它不会读心术。想要得到精准的翻译，你必须给足上下文。这可以包括：

界面截图： 一图胜千言，视觉化的上下文能帮助模型理解文本在界面中的具体位置。
字符限制： 明确告知长度限制，避免翻译文本过长而破坏界面布局。
开发人员备注： 解释文本的用途、面向的受众以及特定术语的含义。

像 Quicki18n 这类工具，就是为了让你能轻松地将这些上下文信息无缝集成到翻译流程中。

第三招：建立审核机制，人机协作是王道

虽然 LLM 能生成高质量的翻译，但它并非万无一失。因此，建立一套审核工作流至关重要。你可以让专业的翻译人员、懂目标语言的同事，甚至是热心的社区志愿者参与进来。目标是捕捉那些 AI 可能忽略的细微差别、文化背景错误或语法问题。记住，LLM 应该是人类翻译的“增强器”，而非完全的替代品。

第四招：领域化微调，打造你的专属翻译专家

如果你的项目有大量专业术语（例如医疗或金融软件），可以考虑用你现有的翻译记忆库和术语表，对预训练的 LLM 进行“微调”。这相当于把 AI 训练成最懂你业务的翻译专家，让它从一开始就能产出更精准、更统一的译文。

终极大招：自动化！自动化！自动化！

想真正释放 LLM 在国际化方面的威力，答案就是“自动化”。将你的本地化流程集成到 CI/CD 管道中。例如，你可以设置一个工作流：当新的字符串合并到主分支后，立即自动发送给 LLM 进行翻译；翻译完成后，再自动创建包含新译文的拉取请求（Pull Request）以供审核。这样就形成了一个持续的本地化闭环，让你的翻译永远跟得上开发的脚步。

遵循以上这些最佳实践，你就能构建一个强大、高效、高质量的国际化流程，完美融合 AI 的速度与人类的智慧。而像 Quicki18n 这样的工具，正是你落地这些实践、让软件轻松走向全球的最佳拍档。

返回博客