手把手教你打造一个更懂你的AI翻译助手！
手把手AI Agent系列教程：[*]如何用 Dify + Oracle + DeepSeek 来打造一个更懂你的AI翻译助手！
一、为什么需要AI翻译助手？
传统人工翻译行业的核心痛点：
[*]人工翻译效率低、成本高
[*]专业文档中英文术语众多，语境依赖强
[*]不同译者风格不同，专业术语更新快、难统一
AI时代下，为什么不直接使用LLM翻译？
[*]虽然目前主流大模型的能力都已经做很好的通用翻译工作，但是具体到专业领域，因为会涉及很多特定专业术语，甚至是私域的一些DIY需求，这些LLM都是不知道的，需要我们来额外告知它。
[*]若直接使用LLM翻译，就需要用户在每次翻译时都通过提示词来交互告知LLM。虽然看起来简单，但其实这样不仅不灵活，还存在一系列棘手的问题。比如专业术语表通常会有不定时更新，提示词也需要对应同步修改，又比如专业术语过多时，会导致提示词过长，匹配翻译的过程中也更容易出现幻觉导致翻译错误。
因此，我们需要利用 Dify 编排工作流 + Oracle 存储术语表 + DeepSeek 高性价比大模型，实现术语优先、上下文自然的智能翻译助手，轻松搞定专业文档翻译，节省人力成本！
技术组件角色与优势Oracle 数据库作为术语表的存储中心，支持高效查询并保障数据安全Dify 工作流平台多节点编排 + 灵活变量传递 + 易维护提示词系统DeepSeek 模型国产开源大模型，性价比高、响应速度快、支持私有部署二、翻译助手的实现原理
翻译助手的实现原理拆解如下：
[*]首先需要将专业术语定义到数据库中的一张表（这张术语表可开放给专业管理人员来进行维护）
[*]用户输入需要翻译的原文，数据库会自动处理提取出原文中的专业术语
[*]根据术语表强制替换，保持一致性
[*]非术语内容由 LLM 自然翻译
[*]输出流畅、准确、术语统一的专业中文结果
三、翻译助手Demo设计
测试用例：
[*]Oracle Exadata Database Machine is powerful.
[*]Oracle Database Appliance delivers exceptional cost-effectiveness for enterprise database workloads.
术语定义：
[*]Oracle -> 甲骨文中国
[*]Exadata Database Machine -> 原厂Exadata数据库一体机
[*]Oracle Database Appliance -> 原厂ODA数据库一体机
为什么定义这样的术语，因为LLM再强大，默认也绝不会这么翻译，如此能快速验证术语翻译效果。
另外这样定义，其实也不是完全胡编，有一定的适用场景，比如Oracle很多资料介绍，都是Global层面的，原文只会讲Oracle如何如何，而针对国内市场的宣传，很多时候又需要强调是Oracle中国。
而数据库一体机在国内也是有相当多的产品，当在纯中文场景描述时，加上原厂标识可以让用户快速理解这是Oracle公司的一体机产品。
注：这个用例是极致简化之后的，以至于有读者会觉得这么简单直接把需求给LLM处理不也行？但真实场景下，术语会有很多，且可能不断更新，且不同领域的术语也是完全不同，总不能每次都去调整提示词。
四、翻译助手Demo实现
下面我们就手把手的演示如何具体实现这个Demo：
1.创建术语表
创建一张术语表，用于存放术语。
这里在建表之后手工插入3条术语定义，用于直观演示Demo效果：
--创建术语表glossary，关键字段只有term和translation
--我这里加了domain字段，但目前测试还未用到，可以暂时忽略，默认为TEST业务域
CREATE TABLE glossary (
id NUMBER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
term VARCHAR2(200) NOT NULL, -- 英文术语
translation VARCHAR2(500), -- 中文翻译
domain VARCHAR2(50) DEFAULT 'TEST', -- 业务域
CONSTRAINT glossary_uk UNIQUE (term,domain) -- 保证 同一domain内 term 唯一
);
--插入示例术语：
insert into glossary(term, translation) values ('Oracle','甲骨文中国');
insert into glossary(term, translation) values ('Exadata Database Machine','原厂Exadata数据库一体机');
insert into glossary(term, translation) values ('Oracle Database Appliance','原厂ODA数据库一体机');
commit;2.创建匹配英文术语函数
定义一个函数，可接受原始文本，用于匹配筛选出其中的英文术语：
--创建一个匹配英文术语的函数
--后续可以添加一个区分domain的参数，目前测试期间简化，默认都是TEST域
create or replace FUNCTION match_english_terms(
p_input IN VARCHAR2
) RETURN VARCHAR2 IS
v_result CLOB := '';
-- 用于存储游标结果的变量
v_term VARCHAR2(200);
v_cn VARCHAR2(200);
-- 游标定义
CURSOR cur_full IS
SELECT term, translation FROM glossary
WHERE REGEXP_LIKE(p_input, '(^|\W)' || term || '(\W|$)', 'i');
BEGIN
-- 处理完整英文术语匹配
FOR rec IN cur_full LOOP
v_result := v_result || '英文: ' || rec.term || '; 中文: ' || rec.translation || CHR(10);
END LOOP;
-- 返回结果，如果超过4000字节则截断
IF LENGTH(v_result) > 4000 THEN
RETURN SUBSTR(v_result, 1, 4000);
ELSE
RETURN v_result;
END IF;
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
RETURN '错误: ' || SQLERRM;
END match_english_terms;注：这里测试阶段术语较少，使用的是REGEXP_LIKE + 游标遍历的方式；但实际上如果术语特别多，这种方式效率不高，可选择适合的数据库特性进一步优化方案，以后有机会分享，现Demo阶段暂不考虑。
3.为智能体编排工作流
使用Dify连接Oracle数据库的插件选择的是这个db_query：
连接信息说明如下：
Dify编排的工作流越简单越好：
[*]开始START节点，用户可以自定义输入文本
[*]数据库查询SQL QUERY节点，连接到Oracle数据库调用函数match_english_terms()
[*]大语言模型LLM节点，配置好提示词，调用指定的LLM模型执行翻译任务
[*]结束END节点，输出最终结果
[*]增加一个END2节点，想更直观快捷的看到提取后术语情况（可选项，只是方便调试使用）
关于LLM的节点，因为Demo比较简单，提示词写的也简单，当然你也可以测试改写为适合你场景的更加专业的提示词：
[*]system:
你是一个专业的技术文档翻译助手，能够识别指定术语并严格替换，同时将非术语部分自然翻译，最终组合成流畅的中文。请优先匹配最长术语，大小写敏感。
[*]user:
请将以下英文内容翻译为中文：{{#1753434053258.user_input#}}
需要替换的术语如下：{{#1754555934960.text#}}
五、翻译助手Demo最终效果
最后翻译助手的测试可以得到我们所期望的结果，如下：
[*]用例1：Oracle Exadata Database Machine is powerful.
[*]用例2：Oracle Database Appliance delivers exceptional cost-effectiveness for enterprise database workloads.
可以看到两个测试用例，均按照我们的期望，替换了专业术语，翻译准确。
顺便提下，这里用例2后面的“说明”，是LLM自己输出的，如果不想要这样的说明，也是可以在提示词那里要求下，比如只要最终翻译结果的输出，不要任何其他信息输出即可。
至此，我们使用 Dify + Oracle + DeepSeek 成功打造出一个更懂你的翻译助手。
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