想讓軟體走向世界？LLM 來幫你，但得用對方法！

由 DForD Software 於 2025 年 10 月 8 日發布

大型語言模型（LLM）的出現，正悄悄地為軟體開發的各個角落帶來一場革命，而國際化（i18n）正是其中一個亮點。你想想，如果能讓 AI 當你的翻譯助手，是不是就能更快、更省錢，品質還可能更高？答案是肯定的，但前提是——你得用對方法。這篇文章就是要來聊聊，怎麼聰明地把 LLM 融入你的軟體國際化流程中。

第一步：先管好你的「字」

在談翻譯之前，我們得先有個好習慣。把所有需要顯示給使用者看的文字（我們稱之為「字串」），全部集中放在同一個地方，像是 .json、.properties 或 .xml 這樣的資源檔裡。這就像是為你的翻譯工作建立一個「單一窗口」，不管未來要找誰（LLM 或真人）翻譯，都有個清楚的源頭。這個基本功，在 AI 時代尤其重要！

「一個乾淨、集中的字串庫，是打造自動化翻譯流程的第一塊基石。」

第二步：給 AI 多一點「暗示」

LLM 很聰明，但它不會通靈。想讓它翻得又準又好，你得多給它一些「上下文」當線索。這包括：

  • 給它看圖：一張軟體截圖，能讓 LLM 馬上明白這段文字會出現在畫面的哪個角落。
  • 告訴它長度：如果你的按鈕只能放五個字，記得提醒它，免得翻譯出來的文字太長，版面就亂了。
  • 加點悄悄話：用開發者註解跟它說，這段話是給誰看的？想達到什麼效果？有沒有什麼特殊術語？

像 Quicki18n 這類的工具，就是為了讓你輕鬆地把這些「暗示」無痛地加到翻譯流程中。

第三步：別忘了「真人」把關

雖然 LLM 很厲害，但偶爾還是會出點小差錯。所以，建立一套「審核機制」非常關鍵。你可以請專業的譯者、懂當地語言的同事，甚至是熱心的使用者社群來幫忙檢查。他們的任務，就是揪出那些 AI 可能沒注意到的文化細節、語氣差異或小錯誤。記住，LLM 是來輔助人類專家的，而不是要完全取代他們。

第四步：打造你的「專屬」翻譯大腦

如果你的軟體（比如醫療或金融領域）有很多專業術語，不妨考慮「微調」一個 LLM。你可以把你現有的翻譯資料和詞彙庫「餵」給它，把它訓練成最懂你領域的翻譯專家。這樣一來，它給出的翻譯就會更精準、風格也更統一。

第五步：讓「自動化」飛起來

想真正發揮 LLM 的威力，就得靠「自動化」。把你的翻譯流程跟 CI/CD（持續整合/持續部署）結合在一起。你可以設定一個流程：每當有新的文字加到主程式碼中，就自動把它送去給 LLM 翻譯。翻譯好的內容，再自動變成一個「拉取請求（Pull Request）」等你或同事來審核。這樣一來，你的翻譯就能永遠跟上開發的腳步，形成一個超有效率的循環！

只要跟著這幾個步驟，你就能打造一個既強大又有效率的國際化流程，完美結合 AI 的速度與人類的智慧。而像 Quicki18n 這樣的工具，正是你實踐這些方法的最佳夥伴，幫助你的軟體輕鬆邁向全世界！

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