DocTranslate: 多格式文档自动翻译系统

核心功能

• 多格式文档支持: 一站式翻译PDF、Word(DOC/DOCX)和Excel(XLSX)文档
• 保留原始格式: 精确保留原文档的字体、样式、表格结构和排版
• 智能语言检测: 自动识别源文档语言，支持中、英、日、法、德、西等多语言互译
• 高质量翻译: 集成大语言模型，确保翻译的专业性和准确性

技术架构

• 双服务器架构:
  • 文档处理服务: 负责文档解析、翻译管理和格式重建
  • LLM推理服务: 使用lmdeploy引擎大幅提高推理速度，提供高性能翻译能力
• 高并发处理:
  • 线程池并行翻译多页文档
  • 队列管理和任务调度机制
  • 批处理优化，减少API调用次数
• 性能优化:
  • 翻译结果缓存机制，避免重复翻译
  • 分块处理大型文档，优化内存使用
  • 自适应批量处理，平衡吞吐量和响应时间

API设计

• RESTful API: 标准化接口设计，便于集成
• 异步处理模式: 上传文件后立即返回，后台处理完成后通知
• 实时进度跟踪: 提供任务状态查询接口，实时监控翻译进度
• OpenAI兼容接口: LLM服务支持OpenAI风格的请求格式

部署注意事项

系统要求

• Python 3.10+
• 至少8GB内存(推荐16GB+，特别是处理大型PDF)
• 6GB磁盘空间用于应用和临时文件存储
• NVIDIA GPU(可选，加速LLM推理)

依赖安装

# 安装主要依赖
pip install flask requests PyMuPDF python-docx openpyxl mammoth

# 安装LLM服务依赖
pip install lmdeploy waitress

文件目录设置

mkdir -p uploads translated
chmod 755 uploads translated

环境配置

1. 文档处理服务配置

   • 设置API_URL指向LLM服务地址
   • 配置上传文件大小限制
   • 配置语言映射关系

2. LLM服务配置

   • 设置模型路径
   • 配置工作线程数和批处理大小
   • 调整内存使用和会话长度

部署教程

步骤1: 准备环境

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv doctranslate-env
source doctranslate-env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
doctranslate-env\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install flask requests PyMuPDF python-docx openpyxl mammoth lmdeploy waitress

步骤2: 部署LLM推理服务

# 编辑LLM服务配置
nano server.py  # 修改model_path指向你的模型目录

# 运行LLM服务
python server.py

成功启动后，您将看到:

正在加载模型: D:\tran\models\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B...(以实际路径为准)
模型加载完成！服务器准备就绪。
启动工作线程 1/10
...
启动Flask服务器在端口 8000...

步骤3: 部署文档处理服务

# 创建必要的目录
mkdir -p uploads translated

# 编辑文档处理服务配置
nano tran.py  # 确认API_URL设置为http://localhost:8000/v1/chat/completions

# 运行文档处理服务
python tran.py

成功启动后，您将看到:

🔄 测试翻译API连接...
✅ 翻译API连接成功
 * Running on http://127.0.0.1:5000

步骤4: 测试系统

1. API调用测试

curl -X POST http://localhost:5000/api/translate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "file_url": "https://example.com/sample.pdf",
    "callback_url": "http://localhost:8080/callback",
    "target_language": "zh",
    "request_id": "test-001"
  }'

2. 查询翻译状态

curl http://localhost:5000/api/status?request_id=test-001

使用指南

通过API集成

文档处理服务提供以下API端点:

1. 开始翻译

   • POST /api/translate
   • 参数:
     • file_url: 文档URL地址
     • target_language: 目标语言(en/zh/ja/fr/de/es)
     • callback_url: 处理完成后的回调地址
     • request_id(可选): 自定义请求ID

2. 查询状态

   • GET /api/status?request_id={request_id}
   • 返回当前翻译进度和状态

3. 取消任务

   • POST /api/cancel
   • 参数: request_id

通过函数调用

可以直接在Python代码中调用翻译功能:

from paste import translate

# 参数1: 本地文件路径或URL
# 参数2: 目标语言代码
result_path = translate("path/to/document.pdf", "zh")
# 或
result_path = translate("https://example.com/document.docx", "en")

if result_path:
    print(f"翻译成功，结果保存在: {result_path}")
else:
    print("翻译失败")

函数返回值:

• 翻译成功: 返回翻译后文件的保存路径
• 翻译失败: 返回None

高级配置

文档处理服务

app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 32 * 1024 * 1024  # 增加最大文件大小至32MB
app.config['API_KEY'] = "your_api_key"  # 添加API密钥

LLM服务

CONFIG = {
    "max_workers": 20,  # 增加工作线程
    "max_batch_size": 20,  # 增加批处理大小
    "session_len": 4096,  # 增加会话长度
    "temperature": 0.3,  # 调低温度提高翻译准确性
}

故障排除

常见问题

1. 翻译服务无响应

   • 检查LLM服务是否正常运行
   • 确认API_URL配置正确

2. 内存不足错误

   • 减小批处理大小和并行线程数
   • 处理大型PDF时考虑分段处理

3. 翻译质量问题

   • 调整temperature为较低值(0.1-0.3)
   • 为特定领域添加专业提示词

4. 文件格式保留问题

   • 复杂表格和图表可能需要手动调整
   • PDF中的复杂排版可能不能完全保留

性能优化建议

• 使用SSD存储临时文件，加快IO操作
• 增加系统内存，特别是处理大型Excel或PDF文件时
• 启用结果缓存以提高重复翻译效率
• 对于高流量场景，考虑使用Redis进行分布式缓存

---

系统架构由两个独立服务组成，可根据需求单独扩展。文档处理服务负责格式处理的CPU密集型任务，而LLM服务可利用GPU加速翻译推理。