استبدلت YADRO منصة Smartcat بـ Weblate وDify وQwen وخفضت تكلفة الكلمة 6 مرات

عندما ترتفع فاتورة خدمة الترجمة بالتوازي مع حجم الوثائق، تظهر عاجلا أم آجلا فكرة استضافة كل شيء داخليا. وهذا بالضبط ما فعله فريق التوثيق التقني في YADRO. كانت Smartcat تفرض رسوما على كل كلمة تُرفع إلى المنصة، حتى لو سبق ترجمتها، ثم ارتفعت تكلفتها أكثر بعد تحولها إلى «منصة ذكاء اصطناعي». لذلك أنشأ الفريق منظومة توطين خاصة به وأطلق عليها اسم «Tolmach».

مم يتكون النظام

وُضعت ثلاث متطلبات للأداة الجديدة: بقاء جميع البيانات على خوادم الشركة، وإمكانية ضبط العمل مع نماذج LLM بمرونة، وتوفر واجهة ويب أو بنية عميل وخادم. ومن بين الحلول المفتوحة المصدر المرشحة، وصل Zing وWeblate إلى المرحلة النهائية. لكن Zing، الذي طورته Evernote، خرج من المنافسة بعدما أعلن مطوروه أنهم لم يعودوا يدعمونه وأنهم يبحثون عن مشرف صيانة جديد، وإلا فسيُغلق المشروع. أما Weblate فما زال نشطا، ويتمتع بمجتمع ودعم احترافي مدفوع، ويوفر API وتكاملا مع أنظمة التحكم في الإصدارات.

المكون الثاني هو Serge. فهو يجلب الملفات المصدرية من Git، ويستخدم محللات لاستخراج السلاسل القابلة للترجمة — من DITA وملفات الإعدادات والشيفرة المصدرية — ثم يجمعها في ملفات PO، وهي معيار في قطاع التوطين. وبعد الترجمة، تسير العملية في الاتجاه المعاكس: تُدمج السلاسل الجاهزة في الملفات المصدرية وتُعاد إلى المستودع. وهكذا يبقى المطورون داخل Git، فيما لا يحتاج المترجمون إلى فهم تنسيقات الملفات.

أين يدخل نموذج LLM

يقع Dify، وهو منصة لبناء تطبيقات LLM، بين Weblate والنموذج. مسار العمل بسيط: نص، ثم نموذج، ثم معالجة لاحقة، ثم استجابة. ويتولى الترجمة نموذج الاستدلال Qwen3.6-35B-A3B على عنقود الاستدلال الخاص بالشركة. عندما يفتح المحرر علامة التبويب Automatic suggestion، يرسل Weblate السلسلة إلى Dify، وتصل الاستجابة خلال نحو 0,63 ثانية. أُنشئ الاتصال من خلال ملفات إعداد Docker. كما تعينت أتمتة رفع ملفات PO إلى Weblate بواسطة سكربت عبر REST API، لأن الأوامر المدمجة لم تعمل.

هناك أسلوبان عمليان لافتان. الأول هو إمكانية استبدال prompt طويل يتضمن نحو عشرة محظورات بمخرجات منظمة. فقد حدد المؤلفون مخطط JSON يحتوي على حقل واحد فقط باسم russian_translation، فتوقف النموذج عن كتابة عبارات مثل «بالتأكيد، إليك ترجمتك». وبذلك تقلص system prompt إلى جملة واحدة. أما الأسلوب الثاني فهو تنفيذ كل ما يمكن تنفيذه برمجيا داخل الشيفرة. فقد كان النموذج يُخرج الحرف «ё» بإصرار، رغم عدم استخدامه في الوثائق، وكانت محاولة منعه عبر الـ prompt تضعف جودة الترجمة نفسها. وجاء الحل في سطرين من أوامر replace ضمن المعالجة اللاحقة.

كم يكلف ذلك وأين تكمن المشكلة

يعتمد الحساب على بطاقة رسوميات سعرها 5 ملايين روبل، وعمر تشغيلي يبلغ 5 سنوات، ومعدل استخدام قدره 30–40%. تبلغ تكلفة مقطع من كلمة واحدة 0,40 ₽، بينما تبلغ تكلفة الكلمة في مقطع من 250 كلمة نحو 0,0048 ₽. وتتقاضى Smartcat نحو 2,5 ₽، أي إن الفارق يقارب ستة أضعاف حتى في أسوأ سيناريو للنموذج المحلي. لكن الحساب لا يشمل الخادم أو الكهرباء أو رواتب المهندسين أو غيرها من نفقات التشغيل، ولذلك فإن الوفورات الفعلية أقل.

الجودة ليست مثالية أيضا. فقد يهلوس النموذج، ويخالف المصطلحات المعتمدة، ويفسد التنسيق. ولأن العمل يجري مقطعا تلو الآخر، لا تكون الترجمات متسقة دائما. لذلك تظل المراجعة النهائية بواسطة كاتب تقني إلزامية.

ما الذي يمكن استخلاصه

إذا كان لديكم حجم كبير من الوثائق ولا يمكن إرسال البيانات إلى الخارج، فإن الجمع بين Git وSerge وWeblate وDify يبدو بنية عملية. كما أن استخدام المخرجات المنظمة بدلا من الـ prompts الطويلة، ونقل القواعد الحتمية إلى الشيفرة، مفيدان في أي مسارات عمل أخرى تعتمد على LLM. لكن ينبغي التعامل بحذر مع عبارة «أرخص بست مرات»: احسبوا التكلفة الإجمالية للملكية، بما يشمل الأفراد والتشغيل. ويعد المؤلف بتقديم دليل نشر كامل في الجزء الثاني.