Curso de Pipelines de Tradução com LLMs e Automação

Introdução aos Sistemas de Tradução com LLMs

• Compreensão da tradução automática neural (NMT) e suas limitações
• Visão geral das arquiteturas de LLMs e suas capacidades de tradução
• Comparação entre a tradução automática tradicional e a tradução baseada em LLMs

Trabalhando com LLMs Proprietários e de Código Aberto

• Uso dos modelos OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral para tradução
• Compromissos entre desempenho e latência
• Seleção do modelo adequado para o seu fluxo de trabalho

Construindo Pipelines de Tradução com LangChain

• Princípios de design de pipelines para tradução com LLMs
• Implementação de uma cadeia de tradução com LangChain
• Gestão de janelas de contexto e uso de tokens

Automatizando Fluxos de Trabalho de Tradução

• Agendamento de tarefas de tradução usando Python e ferramentas de automação
• Processamento de lotes multilíngues
• Integração com sistemas de gestão de localização

Melhorando a Qualidade da Tradução

• Engenharia de prompts para tradução contextualizada
• Automação de pós-edição e design com interação humana (human-in-the-loop)
• Estratégias de ajuste fino (fine-tuning) para tradução específica de domínio

Avaliando e Monitorando Pipelines de Tradução

• Estimação automática de qualidade (AQE) e avaliação da pontuação BLEU
• Registros (logging), análise de dados e observabilidade do pipeline
• Tratamento de erros e mecanismos de contingência (fallback)

Escalar e Implantar Sistemas de Tradução

• Implantação em nuvem com Docker e frameworks serverless
• Balanceamento de carga e processamento paralelo para tradução em larga escala
• Considerações sobre segurança, conformidade e privacidade de dados

Integrando Pipelines de Tradução à Infraestrutura Corporativa

• Conexão de APIs de tradução com plataformas CMS, ERP e L10n
• Gestão de custos e desempenho em escala
• Governança e fluxos de trabalho de aprovação para localização corporativa

Resumo e Próximos Passos