HuangYuChuh-ComfyUI-LLMs-Toolkit/docs/llm_translator_guide.md

LLM Translator 使用指南

一句话介绍

最简单的LLM翻译节点 - 输入文本，选择目标语言，完成。

快速开始

基础用法

[LLMs Loader] → [LLM Translator] → [输出]

只需填写3个参数：

1. text - 要翻译的文本
2. target_language - 目标语言（如：English, 中文, 日本語）
3. llm_config - 来自 LLMs Loader

就这么简单。

参数说明

必填参数

参数	说明	示例
llm_config	LLM配置	来自 LLMs Loader
text	待翻译文本	"你好世界"
target_language	目标语言	"English"

可选参数

参数	默认值	说明
source_language	"auto"	源语言（auto=自动检测）
glossary	""	术语对照表
temperature	0.3	翻译稳定性（越低越稳定）

使用示例

示例1：最简单的翻译

text: "人工智能正在改变世界"
target_language: "English"

输出："Artificial intelligence is changing the world"

示例2：带术语表的专业翻译

text: "LLM可以进行多模态推理"
target_language: "English"
glossary: "LLM = Large Language Model
          多模态 = multimodal"

输出："Large Language Model can perform multimodal reasoning"

示例3：指定源语言

text: "Hello world"
source_language: "English"
target_language: "日本語"

输出："こんにちは世界"

术语表格式

每行一个术语对，用 = 分隔：

AI = 人工智能
API = 应用程序接口
ComfyUI = ComfyUI（保持不译）

设计理念

为什么这么简单？

1. 自动语言检测 - 不需要手动指定源语言
2. 单一策略 - 不需要选择翻译策略
3. 智能默认值 - temperature=0.3 适合99%的场景
4. 专注核心 - 只做翻译，做好翻译

技术细节

• 使用低温度参数（0.3）确保翻译稳定
• 自动处理格式和换行
• 支持超长文本（最多4096 tokens输出）
• 完全复用现有的 LLM 基础设施

常见问题

Q: 如何提高翻译质量？

A: 三个方法：

1. 使用更强的模型（如 GPT-4, Claude）
2. 添加术语表
3. 降低 temperature 到 0.1

Q: 支持哪些语言？

A: 取决于你使用的 LLM 模型。主流模型都支持：

• 中文、英文、日文、韩文
• 法语、德语、西班牙语
• 以及更多...

Q: 可以批量翻译吗？

A: 可以。在 ComfyUI 中使用循环节点配合使用。

Q: 翻译很慢怎么办？

A: 检查：

1. 网络连接
2. 使用更快的模型
3. 减少文本长度

与其他节点配合

工作流1：内容生成+翻译

[LLMs Loader] → [OpenAI Compatible Adapter] → [LLM Translator]
                         ↓                            ↓
                    生成中文内容                  翻译成英文

工作流2：多语言输出

                    → [LLM Translator (English)]
[LLMs Loader] →    → [LLM Translator (日本語)]
                    → [LLM Translator (한국어)]

总结

LLM Translator 的设计哲学：

✅ 极简 - 3个必填参数 ✅ 智能 - 自动检测源语言 ✅ 可靠 - 低温度确保稳定 ✅ 专业 - 支持术语表

不需要复杂的配置，不需要选择策略，只需要告诉它"翻译成什么语言"。