# Translation Module
  
  `translation/` 是当前项目翻译能力的主目录。  
  如果要开发、部署、联调、压测翻译服务，优先看这份文档。
  
  对应服务：
  - translator service：`http://127.0.0.1:6006`
  - 业务侧统一通过 [`translation/client.py`](/data/saas-search/translation/client.py) 调用
  - 服务内统一通过 [`translation/service.py`](/data/saas-search/translation/service.py) 路由到具体翻译实现
  
  相关脚本与报告：
  - 启动脚本：[`scripts/start_translator.sh`](/data/saas-search/scripts/start_translator.sh)
  - 虚拟环境：[`scripts/setup_translator_venv.sh`](/data/saas-search/scripts/setup_translator_venv.sh)
  - 模型下载：[`scripts/download_translation_models.py`](/data/saas-search/scripts/download_translation_models.py)
  - 本地模型压测：[`scripts/benchmark_translation_local_models.py`](/data/saas-search/scripts/benchmark_translation_local_models.py)
  - 性能报告：[`perf_reports/20260317/translation_local_models/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260317/translation_local_models/README.md)
  
  ## 1. 设计目标
  

  翻译模块采用：

  
  - 一个 translator service
  - 多个 capability backend
  - 一个统一外部接口：`model + scene`
  
  这套设计的目标是：

  - 翻译能力可以独立扩展、独立启停
  - scene、语言码、prompt 模板、模型方向约束等翻译域知识集中在 `translation/`
  - 配置尽量集中在 [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml) 的 `services.translation`
  - 配置错误应尽早报错，不做静默兼容和隐式回退
  
  ## 2. 目录结构
  
  核心文件：
  
  - [`translation/client.py`](/data/saas-search/translation/client.py)
    业务侧 HTTP client，供 query/indexer 等模块调用
  - [`translation/service.py`](/data/saas-search/translation/service.py)
    translator service 内部的统一编排层
  - [`translation/settings.py`](/data/saas-search/translation/settings.py)
    翻译配置的规范化与校验辅助函数
  - [`translation/scenes.py`](/data/saas-search/translation/scenes.py)
    scene 规范和值校验
  - [`translation/languages.py`](/data/saas-search/translation/languages.py)
    语言码映射、Marian 方向映射等静态知识
  - [`translation/prompts.py`](/data/saas-search/translation/prompts.py)
    LLM 翻译 prompt 模板
  - [`translation/protocols.py`](/data/saas-search/translation/protocols.py)
    输入输出协议类型
  
  后端实现：
  
  - [`translation/backends/qwen_mt.py`](/data/saas-search/translation/backends/qwen_mt.py)
    Qwen-MT 云端翻译
  - [`translation/backends/llm.py`](/data/saas-search/translation/backends/llm.py)
    通用 LLM 翻译
  - [`translation/backends/deepl.py`](/data/saas-search/translation/backends/deepl.py)
    DeepL 翻译
  - [`translation/backends/local_seq2seq.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_seq2seq.py)
    本地 Hugging Face Seq2Seq 模型，包括 NLLB 和 Marian/OPUS MT
  
  ## 3. 配置约定
  
  翻译的部署配置统一放在：
  
  - [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml) -> `services.translation`
  
  示例：
  
  ```yaml
  services:
    translation:
      service_url: "http://127.0.0.1:6006"
      default_model: "llm"
      default_scene: "general"
      timeout_sec: 10.0
      cache:
        enabled: true
        key_prefix: "trans:v2"
        ttl_seconds: 62208000
        sliding_expiration: true
        key_include_scene: true
        key_include_source_lang: true
      capabilities:
        qwen-mt:
          enabled: true
          backend: "qwen_mt"
          model: "qwen-mt-flash"
          base_url: "https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
          timeout_sec: 10.0
          use_cache: true
        llm:
          enabled: true
          backend: "llm"
          model: "qwen-flash"
          base_url: "https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
          timeout_sec: 30.0
        deepl:
          enabled: false
          backend: "deepl"
          api_url: "https://api.deepl.com/v2/translate"
          timeout_sec: 10.0
        nllb-200-distilled-600m:
          enabled: true
          backend: "local_nllb"
          model_id: "facebook/nllb-200-distilled-600M"
          model_dir: "./models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M"
          device: "cuda"
          torch_dtype: "float16"

          batch_size: 16

          max_input_length: 256

          max_new_tokens: 64

          num_beams: 1

          attn_implementation: "sdpa"

        opus-mt-zh-en:
          enabled: true
          backend: "local_marian"
          model_id: "Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en"
          model_dir: "./models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en"
          device: "cuda"
          torch_dtype: "float16"
          batch_size: 16
          max_input_length: 256
          max_new_tokens: 256
          num_beams: 1
        opus-mt-en-zh:
          enabled: true
          backend: "local_marian"
          model_id: "Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh"
          model_dir: "./models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh"
          device: "cuda"
          torch_dtype: "float16"
          batch_size: 16
          max_input_length: 256
          max_new_tokens: 256
          num_beams: 1
  ```
  
  配置边界：
  
  - `config.yaml` 只放部署和运行参数
    例如 `service_url`、`default_model`、`default_scene`、`enabled`、`base_url`、`api_url`、`model_dir`、`device`
  - translation 目录内部放翻译静态知识
    例如 scene 规则、语言码映射、prompt 模板、Marian 方向约束
  
  说明：
  - `service_url`、`default_model`、`default_scene` 只从 YAML 读取
  - 不再通过环境变量静默覆盖翻译行为配置
  - 密钥仍通过环境变量提供
  
  ## 4. 环境变量
  
  当前翻译模块主要依赖：
  
  ```bash
  # Qwen / LLM
  DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx
  
  # DeepL
  DEEPL_AUTH_KEY=xxx
  ```
  
  服务启动端口仍可以由启动脚本环境控制：
  
  ```bash
  TRANSLATION_HOST=0.0.0.0
  TRANSLATION_PORT=6006
  ```
  
  ## 5. Scene 规则
  
  当前只支持 3 个标准 scene：
  
  - `general`
  - `sku_name`
  - `ecommerce_search_query`
  
  定义位置：
  - [`translation/scenes.py`](/data/saas-search/translation/scenes.py)
  
  约定：
  - `scene` 是公共接口字段
  - 不再接受旧的 `context`
  - 不再对外暴露 `prompt`
  - LLM prompt 在服务内根据 `scene` 自动生成
  
  ## 6. 对外 HTTP 接口
  
  服务入口在：
  - [`api/translator_app.py`](/data/saas-search/api/translator_app.py)
  
  默认地址：
  - `http://localhost:6006`
  
  提供接口：
  - `POST /translate`
  - `GET /health`
  
  ### 6.1 POST /translate
  
  请求体：
  
  ```json
  {
    "text": "商品名称",
    "target_lang": "en",
    "source_lang": "zh",
    "model": "opus-mt-zh-en",
    "scene": "sku_name"
  }
  ```
  
  字段说明：
  
  - `text`
    支持 `string` 或 `string[]`
  - `target_lang`
    目标语言
  - `source_lang`
    源语言
  - `model`
    已配置的 capability 名称
  - `scene`
    翻译场景
  
  响应体：
  
  ```json
  {
    "text": "商品名称",
    "target_lang": "en",
    "source_lang": "zh",
    "translated_text": "Product name",
    "status": "success",
    "model": "opus-mt-zh-en",
    "scene": "sku_name"
  }
  ```
  
  批量时：
  - 返回列表和输入等长
  - 单条失败返回 `null`
  
  ### 6.2 GET /health
  
  返回示例：
  
  ```json
  {
    "status": "healthy",
    "service": "translation",
    "default_model": "llm",
    "default_scene": "general",
    "available_models": ["qwen-mt", "llm", "nllb-200-distilled-600m", "opus-mt-zh-en", "opus-mt-en-zh"],
    "enabled_capabilities": ["qwen-mt", "llm", "nllb-200-distilled-600m", "opus-mt-zh-en", "opus-mt-en-zh"],
    "loaded_models": ["llm"]
  }
  ```
  
  ## 7. 代码调用方式
  
  业务侧统一这样调用：
  
  ```python
  from translation.client import create_translation_client
  
  translator = create_translation_client()
  result = translator.translate(
      text="商品名称",
      source_lang="zh",
      target_lang="en",
      model="opus-mt-zh-en",
      scene="sku_name",
  )
  ```
  
  批量调用：
  
  ```python
  results = translator.translate(
      text=["商品1", "商品2"],
      source_lang="zh",
      target_lang="en",
      model="opus-mt-zh-en",
      scene="sku_name",
  )
  ```
  

  接口 shape 约定：
  - `translate(text="...")` 返回 `Optional[str]`
  - `translate(text=[...])` 返回 `List[Optional[str]]`
  - 批量模式始终保持“等长、同序返回”；某条失败时对应位置为 `None`
  - backend/client 可通过 `supports_batch` 暴露是否支持原生批量；服务端会在必要时自动逐条拆分并保持返回 shape 不变
  

  ## 8. 具体实现说明
  
  ### 8.1 Qwen-MT
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/qwen_mt.py`](/data/saas-search/translation/backends/qwen_mt.py)
  
  特点：
  - 云端机翻
  - 支持 Redis 翻译缓存
  - 适合质量优先、非超高并发场景
  
  注意：
  - 当前默认 `qwen-mt-flash` 限速较低
  - 大量重复请求应依赖缓存
  
  ### 8.2 LLM Translation
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/llm.py`](/data/saas-search/translation/backends/llm.py)
  
  特点：
  - 通用大模型翻译
  - 根据 `scene` 生成内部 prompt
  - 更灵活，但成本和稳定性取决于上游模型
  
  ### 8.3 DeepL
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/deepl.py`](/data/saas-search/translation/backends/deepl.py)
  
  特点：
  - 商业翻译 API
  - scene 会映射到内部上下文
  - 当前默认关闭
  
  ### 8.4 `facebook/nllb-200-distilled-600M`
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/local_seq2seq.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_seq2seq.py)
  
  模型信息：
  - Hugging Face 名称：`facebook/nllb-200-distilled-600M`

  - 简介：多语种翻译：覆盖约 200 种语言。作为NLLB-200系列的蒸馏版本，该模型通过知识蒸馏技术将原130亿参数模型压缩至600M，同时保持了80%以上的翻译质量。

  - 本地目录：`models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M`
  - 当前磁盘占用：约 `2.4G`
  - 模型类型：多语种 Seq2Seq 机器翻译模型

  - 来源：Meta NLLB（No Language Left Behind）系列的 600M 蒸馏版

  - 结构特点：

    - Transformer encoder-decoder 架构
    - 12 层 encoder + 12 层 decoder
    - `d_model=1024`

    - 通过 `source_lang + forced_bos_token_id` 控制翻译方向
    - 语言标识采用 `language_script` 形式，例如 `eng_Latn`、`zho_Hans`

    - 改良 encoder-decoder（含嵌入层缩放 `scale_embedding`、相对位置等）
  
  核心配置如下：
  
  | 配置项 | 参数值 | 备注 |
  | --- | --- | --- |
  | 隐藏层维度（`d_model`） | 1024 |  |
  | 编码器 / 解码器层数 | 12 / 12 |  |
  | 注意力头数 | 16 |  |
  | FFN 维度 | 4096 |  |
  | 词表大小 | 256,206 | 多语统一词表 |
  | 最大序列长度 | 1024 tokens | 满足长文本翻译 |
  
  `config.json` 片段（示意）：
  
  ```json
  {
    "d_model": 1024,
    "encoder_layers": 12,
    "decoder_layers": 12,
    "attention_dropout": 0.1,
    "use_cache": true,
    "torch_dtype": "float32",
    "max_length": 200
  }
  ```

  
  模型定位：
  - 优势是多语覆盖面广，一个模型可以支撑很多语言方向
  - 劣势是相较于 Marian 这种双语专用模型，推理更重、延迟更高

  - 更适合做**索引翻译**（离线 / 批量），不建议作为在线 query 翻译的默认方案

  
  显存占用情况：

  - 600M 模型半精度（float16）权重约 `~1.25G`；推理还会叠加 CUDA context、allocator reserve、激活张量、batch、输入/生成长度等开销

  - 当前这台 `Tesla T4` 上，优化后的实际运行峰值大约在 `2.8-3.0 GiB`

  
  当前实现特点：
  - backend 类型：`local_nllb`
  - 支持多语
  - 调用时必须显式传 `source_lang`
  - 语言码映射定义在 [`translation/languages.py`](/data/saas-search/translation/languages.py)

  - 当前 T4 推荐配置：`device=cuda`、`torch_dtype=float16`、`batch_size=16`、`max_new_tokens=64`、`attn_implementation=sdpa`

  当前实现已经利用的优化：
  - 已做批量分块：`translate()` 会按 capability 的 `batch_size` 分批进入模型
  - 已做动态 padding：tokenizer 使用 `padding=True`、`truncation=True`
  - 已传入 `attention_mask`：由 tokenizer 生成并随 `generate()` 一起送入模型
  - 已设置方向控制：NLLB 通过 `tokenizer.src_lang` 和 `forced_bos_token_id` 指定语言对
  - 已启用推理态：`torch.inference_mode()` + `model.eval()`
  - 已启用半精度和更优注意力实现：当前配置为 `float16 + sdpa`
  - 已关闭高开销搜索：默认 `num_beams=1`，更接近线上低延迟设置
  
  和你给出的批处理示例对照：
  - 核心思路已经覆盖，现有实现与 `tokenizer(batch) -> model.generate(...) -> batch_decode(...)` 一致
  - 差异在于服务端额外做了语言校验、统一 chunking、输入长度约束和单条/批量 shape 保持
  - “预计算 attention mask” 目前没有单独缓存层；现状是每个 batch 在 tokenizer 阶段实时生成 `attention_mask`，这也是 HF 常规推理路径
  
  优化空间（按场景）：
  - **线上 query**：优先补测 `batch_size=1` 的真实延迟与 tail latency，而不是继续拉大 batch。
  - **离线批量**：可再尝试更激进的 batching / 长度分桶 / 独立批处理队列（吞吐更高，但会增加在线尾延迟风险）。
  - **进一步降显存 / 提速**：可评估 `ctranslate2` / int8；当前仓库尚未引入该运行栈。
  

  ### 8.5 `opus-mt-zh-en`
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/local_seq2seq.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_seq2seq.py)
  
  模型信息：
  - Hugging Face 名称：`Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en`
  - 本地目录：`models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en`
  - 当前磁盘占用：约 `1.2G`
  - 模型类型：Marian / OPUS MT 专用双语翻译模型
  - 方向约束：只支持 `zh -> en`
  
  结构特点：
  - encoder-decoder Seq2Seq
  - 聚焦特定语言对
  - 模型更小、加载更轻、吞吐更高
  
  ### 8.6 `opus-mt-en-zh`
  
  实现文件：
  - [`translation/backends/local_seq2seq.py`](/data/saas-search/translation/backends/local_seq2seq.py)
  
  模型信息：
  - Hugging Face 名称：`Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`
  - 本地目录：`models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh`
  - 当前磁盘占用：约 `1.5G`
  - 模型类型：Marian / OPUS MT 专用双语翻译模型
  - 方向约束：只支持 `en -> zh`
  
  结构特点：
  - encoder-decoder Seq2Seq
  - 双语定向模型
  - 更适合中英双向拆分部署
  
  ## 9. 本地模型安装与部署
  
  ### 9.1 准备环境
  
  ```bash
  cd /data/saas-search
  ./scripts/setup_translator_venv.sh
  ```
  
  ### 9.2 下载模型
  
  下载全部本地模型：
  
  ```bash
  ./.venv-translator/bin/python scripts/download_translation_models.py --all-local
  ```
  
  下载完成后，默认目录应存在：
  
  ```bash
  models/translation/facebook/nllb-200-distilled-600M
  models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en
  models/translation/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh
  ```
  
  ### 9.3 打开能力
  
  编辑 [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml)，把对应模型的 `enabled` 改成 `true`。
  
  ### 9.4 启动服务
  
  ```bash
  ./scripts/start_translator.sh
  ```
  
  建议：
  - 本地模型服务使用单 worker
  - 避免多 worker 重复加载模型
  - GPU 机器上优先使用 `cuda + float16`
  - CPU 只建议用于功能验证或离线低频任务

  - 对 NLLB，T4 上优先采用 `batch_size=16 + max_new_tokens=64 + attn_implementation=sdpa`

  
  ### 9.5 验证
  
  健康检查：
  
  ```bash
  curl http://127.0.0.1:6006/health
  ```
  
  翻译测试：
  
  ```bash
  curl -X POST http://127.0.0.1:6006/translate \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
      "text": "男士偏光飞行员太阳镜",
      "source_lang": "zh",
      "target_lang": "en",
      "model": "opus-mt-zh-en",
      "scene": "sku_name"
    }'
  ```
  
  ## 10. 性能测试与复现
  
  性能脚本：
  - [`scripts/benchmark_translation_local_models.py`](/data/saas-search/scripts/benchmark_translation_local_models.py)
  
  数据集：
  - [`products_analyzed.csv`](/data/saas-search/products_analyzed.csv)
  
  复现命令：
  
  ```bash
  cd /data/saas-search
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py
  ```
  
  单模型复现示例：
  
  ```bash
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
    --single \
    --model opus-mt-zh-en \
    --source-lang zh \
    --target-lang en \
    --column title_cn \
    --scene sku_name
  ```
  

  单条请求延迟复现：
  
  ```bash
  ./.venv-translator/bin/python scripts/benchmark_translation_local_models.py \
    --single \
    --model nllb-200-distilled-600m \
    --source-lang zh \
    --target-lang en \
    --column title_cn \
    --scene sku_name \
    --batch-size 1 \
    --limit 100
  ```
  
  说明：
  - 对当前脚本和本地 backend 来说，“单条请求”可以直接等价理解为 `batch_size=1`
  - 此时脚本里的 `batch_latency_*`，就可以直接视为“单次请求延迟”指标
  - 线上搜索 query 翻译更应该关注这组数据，而不是大 batch 吞吐
  
  当前单条请求实测（`Tesla T4`，`limit=100`）：
  - `nllb-200-distilled-600m zh->en`：p50 约 `292.54 ms`，p95 约 `624.12 ms`，平均约 `321.91 ms`
  - `nllb-200-distilled-600m en->zh`：p50 约 `481.61 ms`，p95 约 `1171.71 ms`，平均约 `542.47 ms`
  

  当前压测环境：
  - GPU：`Tesla T4 16GB`
  - Python env：`.venv-translator`
  - 数据量：`18,576` 条商品标题
  

  最终性能结果：

  
  | Model | Direction | Device | Rows | Load s | Translate s | Items/s | Avg item ms | Batch p50 ms | Batch p95 ms |
  |---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
  | `opus-mt-zh-en` | `zh -> en` | `cuda` | 18,576 | 3.1435 | 497.7513 | 37.32 | 26.795 | 301.99 | 1835.81 |
  | `opus-mt-en-zh` | `en -> zh` | `cuda` | 18,576 | 3.1867 | 987.3994 | 18.81 | 53.155 | 449.14 | 2012.12 |

  | `nllb-200-distilled-600m` | `zh -> en` | `cuda` | 500 | 7.3397 | 25.9577 | 19.26 | 51.915 | 832.64 | 1263.01 |
  | `nllb-200-distilled-600m` | `en -> zh` | `cuda` | 500 | 7.4152 | 42.0405 | 11.89 | 84.081 | 1093.87 | 2107.44 |
  
  NLLB 性能优化经验：
  
  - 起作用的优化点 1：`float16 + cuda`
    - 模型确认以 `torch.float16` 实际加载到 `cuda:0`
    - 优化后在 T4 上的峰值显存约 `2.8-3.0 GiB`
  - 起作用的优化点 2：`batch_size=16`
    - 相比 `batch_size=8`，吞吐提升明显
    - 继续提升到 `32` 虽然还能增吞吐，但 batch p95 和 batch max 会恶化很多
  - 起作用的优化点 3：`max_new_tokens=64`
    - 商品标题翻译通常不需要 `256` 的生成上限
    - 收紧生成长度后，`zh->en` 与 `en->zh` 都有明显收益
  - 起作用的优化点 4：`attn_implementation=sdpa`
    - 对当前 PyTorch + T4 环境有效
    - 配合半精度和较合理 batch size 后，整体延迟进一步下降

  - 已有但不需要单独开关的点：`attention_mask`
    - 当前实现会在 tokenizer 阶段自动生成并传入 `generate()`
    - 它属于标准推理路径，不是一个额外的“高级优化开关”

  
  为什么最终没有采用其它方案：
  
  - 当前 HF 原生方案已经能在 T4 上稳定跑通
  - 在 `10G+` 可用显存下，原生 `float16` 已足够支撑 NLLB-600M
  - 因此暂时不需要为这个模型额外引入 GGUF 或 CT2 的新运行栈
  - 如果未来目标变成“继续压缩显存”或“进一步追求更低延迟”，再评估 `ct2-int8` 会更合适

  
  关键结论：
  
  - 当前机器上，`opus-mt-zh-en` 是三个新增本地模型里最快的
  - `opus-mt-en-zh` 大约是 `opus-mt-zh-en` 吞吐的一半

  - `nllb-200-distilled-600M` 在显存充足时可以用 `cuda + float16 + batch_size=16 + max_new_tokens=64 + sdpa` 正常运行
  - `nllb` 最终可用，但吞吐仍明显低于两个 Marian 模型，更适合多语覆盖或独立资源环境
  
  最终推荐部署方案：
  
  - 模型：`facebook/nllb-200-distilled-600M`
  - 设备：`cuda`
  - 精度：`float16`
  - 推荐卡型：至少 `Tesla T4 16GB` 这一级别
  - 推荐 batch：`16`
  - 推荐 `max_input_length`：`256`
  - 推荐 `max_new_tokens`：`64`
  - 推荐 `num_beams`：`1`
  - 推荐注意力实现：`sdpa`
  - 运行方式：单 worker，避免重复加载

  
  更详细的性能说明见：
  - [`perf_reports/20260317/translation_local_models/README.md`](/data/saas-search/perf_reports/20260317/translation_local_models/README.md)
  
  ## 11. 开发说明
  
  如果要新增翻译 backend，最少需要做这些事：
  
  1. 在 [`translation/backends/`](/data/saas-search/translation/backends) 下新增实现
  2. 在 [`translation/service.py`](/data/saas-search/translation/service.py) 注册 backend 创建逻辑
  3. 在 [`config/config.yaml`](/data/saas-search/config/config.yaml) 的 `services.translation.capabilities` 中新增 capability 配置
  4. 如果有新的静态规则：
     - scene 规则放到 [`translation/scenes.py`](/data/saas-search/translation/scenes.py)
     - 语言映射放到 [`translation/languages.py`](/data/saas-search/translation/languages.py)
     - prompt 模板放到 [`translation/prompts.py`](/data/saas-search/translation/prompts.py)
  
  原则：
  - 不要再引入 translation provider 兼容层
  - 不要把 scene / prompt / 语言方向规则重新散落到别的目录
  - 不要在代码里写隐式默认和静默兼容
  
  ## 12. 常见建议
  
  - 中英商品标题双向场景，优先考虑 `opus-mt-zh-en` 和 `opus-mt-en-zh`
  - 多语种统一方案，可以考虑 `nllb-200-distilled-600M`
  - 但 `nllb` 更适合独占资源环境
  - 如果追求更高质量或更复杂语义处理，可使用 `qwen-mt` 或 `llm`
  - 如果追求稳定商业 API，可考虑 `deepl`
  
  ## 13. 相关文档
  

  - [`docs/翻译模块说明.md`](/data/saas-search/docs/翻译模块说明.md)（已收口到本 README，保留为跳转页）

  - [`docs/QUICKSTART.md`](/data/saas-search/docs/QUICKSTART.md)
  - [`docs/DEVELOPER_GUIDE.md`](/data/saas-search/docs/DEVELOPER_GUIDE.md)
  - [`docs/搜索API对接指南.md`](/data/saas-search/docs/搜索API对接指南.md)