Команда Transept.ai успешно реализовала задачу по локализации своего ИИ-сервиса на десять языков всего за 72 часа. Авторы использовали комбинацию автоматизированных пайплайнов и LLM для перевода интерфейса и документации, что позволило кратно ускорить выход на международные рынки. Кейс демонстрирует эффективность агентных подходов при масштабировании программных продуктов с минимальными затратами времени.
Процесс локализации потребовал создания надежной инфраструктуры для управления строками и контекстом. Основным вызовом стала необходимость сохранения терминологической точности и культурной адаптации контента без привлечения штата профессиональных переводчиков. Использование ИИ позволило автоматизировать проверку согласованности терминов и быстро интегрировать переводы в существующий цикл разработки.
Особое внимание уделили качеству вывода моделей: для критически важных элементов интерфейса применялась многоступенчатая проверка с участием носителей языка, тогда как вспомогательный контент обрабатывался полностью автоматически. Такой подход позволил сбалансировать скорость внедрения и качество пользовательского опыта, обеспечив полноценную поддержку новых регионов в сжатые сроки.
Ключевые факты
- Локализация охватила 10 различных языков за 3 дня работы.
- Использованы LLM для автоматизации перевода интерфейса и технической документации.
- Внедрен пайплайн для автоматической проверки терминологической согласованности.
- Применен гибридный подход: автоматизация для объема и выборочная проверка носителями для ключевых элементов.
- Кейс подтверждает возможность быстрого масштабирования SaaS-решений на глобальные рынки через ИИ-инструменты.