1、立项原因 企业在全球化业务中面临大量多语言文档翻译需求，传统翻译方式存在以下问题：一是通用机器翻译（如Google翻译）缺乏行业上下文，专业术语翻译不准确，尤其是法律、医疗、金融等领域的专有名词和固定表达；二是每次翻译都依赖大模型从零理解上下文，成本高且一致性差；三是客户已有的历史翻译资料、术语库等资产未能有效复用；四是人工审校工作量大，无法快速处理批量文档。本项目旨在构建基于 RAG 的大模型辅助翻译系统，利用企业自有资料构建翻译向量记忆库和专业术语库，在翻译过程中结合记忆库上下文进行智能增强，实现高质量、低成本、可定制的文档翻译服务。
2、行业场景 系统面向有跨国业务的企业、翻译服务机构、出海产品团队等，核心场景包括：技术/产品文档的批量中英互译、合同与法律文书的精准翻译（术语一致性要求高）、API 文档的多语言版本同步更新、用户手册与培训资料的本地化、以及日常商务邮件和报告的快速翻译。支持指定目标语言（中/英/日/韩等），可根据不同业务领域加载对应的专业术语库。
1、功能模块（4大模块）
记忆库管理模块：客户资料导入、向量化存储、记忆库维护与更新
术语库管理模块：专业术语收集整理、分类管理、术语映射与版本控制
智能翻译模块：文档上传/粘贴输入、RAG 检索增强、多模型调用翻译、结果输出
翻译管理与统计：翻译历史记录、术语命中统计、翻译质量反馈
2、主要功能描述 记忆库管理支持上传客户的 PDF、Word、Excel 等历史翻译资料，系统自动解析后通过 Embedding 模型向量化存入向量数据库，形成企业专属的翻译知识基座。术语库管理支持按领域（法律/IT/金融/医疗等）分类录入专业术语及标准译法，支持 Excel 批量导入导出。智能翻译模块为核心功能——用户提交待翻译文档后，系统先对文档分块，结合向量记忆库检索相关上下文片段，同时查询匹配该领域的专业术语，将原文+检索到的记忆上下文+术语表一并组装为 Prompt，请求大模型（DeepSeek/Qwen/豆包可选）进行翻译输出。支持多种文档格式输入，翻译结果可直接预览、编辑并导出为 Word/PDF。翻译管理模块提供完整的操作日志和质量反馈机制，持续优化翻译效果。
1、"我"负责的具体任务 项目负责人与技术负责人：①主导整体方案设计，确定"RAG 记忆库 + 术语库 + 多模型翻译引擎"的技术路线；②设计 RAG 检索增强流程——文档分块策略、向量检索算法、记忆上下文的组装与裁剪逻辑，确保送入大模型的 Prompt 既包含充分的相关参考又不超过上下文窗口限制；③完成 LangChain 链路的搭建与调优，包括文档解析器选型（PDF/Word/Excel）、Embedding 模型选择与向量数据库对接、检索排序策略优化；④实现多模型适配层，统一封装 DeepSeek、Qwen、豆包等多个大模型的 API 调用接口，支持用户按需切换和对比翻译效果；⑤负责 Vue 前端界面开发与 Java 后端服务的全栈实现；⑥针对翻译质量不稳定的痛点，设计了术语优先注入机制和 few-shot 示例学习策略，显著提升专业术语翻译准确率。
2、技术栈、架构、亮点、难点
技术栈：
AI/LLM 层：LangChain（RAG 链路编排）、DeepSeek / Qwen / 豆包（多模型翻译）、Embedding 向量化模型
前端：Vue（翻译界面、文档管理、术语库管理）
后端：Java SpringBoot（API 服务、文档处理、翻译调度）
存储：向量数据库（记忆库ChromaDB）、关系数据库（术语库/用户数据pgsql)
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