بناء ذاكرة ترجمة (TM) من وثائق ثنائية اللغة (Argos Translate + Postgres)

الهدف من مسار العمل

ضمان اتساق ترجمات المنظمة عبر مشاريع وسنين متعددة.

خطوات التشغيل التفصيلية

الخطوات

اضغط أي خطوة للتفاصيل

خطوة

01

Collect bilingual DOCX/PDF

02

Convert to plain text

03

Sentence-align (Bleualign or vecalign)

04

Quality filter (length ratio, score)

05

Insert to Postgres (pgvector)

Postgres

06

Embed source with bge-m3

07

Expose REST /tm/suggest

08

Plug into translator editor (OmegaT or web)

مخطط سير العمل

رسم بياني مُولَّد تلقائيًا

flowchart RL S1["1. Collect bilingual DOCX/PDF"] S2["2. Convert to plain text"] S3["3. Sentence-align (Bleualign or vecalign)"] S4["4. Quality filter (length ratio, score)"] S5["5. Insert to Postgres (pgvector)"] S6["6. Embed source with bge-m3"] S7["7. Expose REST /tm/suggest"] S8["8. Plug into translator editor (OmegaT..."] S1 --> S2 S2 --> S3 S3 --> S4 S4 --> S5 S5 --> S6 S6 --> S7 S7 --> S8 subgraph Tools["🔧 الأدوات المستخدمة"] T0(("Argos Translate")) T1(("Postgres")) T2(("n8n")) T3(("Ollama")) end style Tools fill:#fffbeb,stroke:#f59e0b,stroke-width:1px

التفاصيل البرمجية والتهيئة

مقدمة حول سير العمل

تواجه المنظمات والمؤسسات تحدياً في الحفاظ على اتساق الترجمات عبر السنوات والمشاريع المختلفة. سير العمل بناء ذاكرة ترجمة (Translation Memory) من وثائق ثنائية اللغة يقدم طريقة منهجية لجمع الوثائق السابقة واستخراج أزواج الجمل منها، لإنشاء قاعدة بيانات ضخمة تقدم اقتراحات ترجمة فورية للمترجمين.

الهدف من سير العمل

يسعى هذا النظام لـ ضمان اتساق ترجمات المنظمة عبر مشاريع وسنين متعددة. فبدلاً من ترجمة نفس المصطلحات أو الجمل بشكل مختلف في كل مرة، يوفر النظام مرجعاً دقيقاً يعتمد على أرشيف المنظمة الفعلي.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Argos Translate: محرك ترجمة مفتوح المصدر.
PostgreSQL (مع pgvector): لتخزين الجمل كمتجهات رقمية (Embeddings) تتيح البحث الدلالي السريع.
n8n & Ollama: لإدارة تدفق العمل وتشغيل نماذج التضمين مثل bge-m3.

تفاصيل تنفيذ سير العمل

مستوى الصعوبة: متقدم (Advanced).
الوقت المتوقع للإعداد: من 3 إلى 4 أيام.
محفز التشغيل (Trigger): استيراد دفعة من الوثائق (Bulk ingest) أو الحفظ التلقائي لكل وثيقة تترجم حديثاً.

خطوات العمل (الآلية)

جمع وثائق المنظمة ثنائية اللغة (عربي/إنجليزي) بصيغ مثل DOCX أو PDF.
تحويل الوثائق إلى نصوص بسيطة (Plain text).
مواءمة الجمل (Sentence-alignment) باستخدام خوارزميات مثل Bleualign لمطابقة الجملة الأصلية مع ترجمتها.
تطبيق فلتر جودة لاستبعاد الأزواج غير المتطابقة بناءً على نسب الطول وتقييم الجودة.
إدخال الأزواج المعتمدة في قاعدة بيانات Postgres.
تضمين (Embed) الجمل الأصلية باستخدام محرك Ollama لإنشاء بحث دلالي عبر bge-m3.
إتاحة واجهة برمجة تطبيقات (REST /tm/suggest) تتصل ببرامج المترجمين مثل OmegaT لتوفير الاقتراحات اللحظية.

الخلاصة

يمثل بناء ذاكرة ترجمة خاصة بالمنظمة استثماراً هائلاً في الجودة والكفاءة، حيث يوفر وقت المترجمين، يقلل من تكاليف المراجعة، ويحافظ على الهوية المؤسسية في كافة المستندات المترجمة.