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Markdown
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# 简介
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## DocuTranslate
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[](https://github.com/xunbu/docutranslate)
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文件翻译工具，借助[docling](https://github.com/docling-project/docling)、[minerU](https://mineru.net/)与大语言模型实现多种格式文件的翻译
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> QQ交流群：1047781902
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# 整合包
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对于只使用基本翻译功能的用户，可以在[github releases](https://github.com/xunbu/docutranslate/releases)
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上下载最新的整合包，该整合包点击即用，您所需的只是获取某个ai平台的api-key。
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以及可以在mineru申请token进行pdf识别【可选】
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# 安装
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使用pip
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`pip install docutranslate`
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使用uv
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`uv init`
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`uv add docutranslate`
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# 支持的文件格式
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| 输入格式 | 输出格式 |
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| PDF（非扫描版） | Markdown（推荐） |
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| Markdown | HTML |
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| HTML、XHTML | PDF(仅交互界面支持) |
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| CSV | |
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| DOC、DOCX（部分支持） | |
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> 如果想不使用交互界面获取pdf，可以先下载HTML文件，用浏览器打开并打印
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# 前置条件
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本翻译工具的翻译流程总体如下：
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1. 使用文本转换引擎将文档转换成markdown（有docling（本地）、minerU（联网）两种引擎）
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2. 使用大语言模型翻译markdown文本（需要申请api-key或本地部署）
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## 使用docling引擎注意事项
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使用docling将文档转换为markdown时，需要下载模型到本地（也可以提前下载，见FAQ），因此可能会遇到一些网络问题
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### huggingface换源
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> 不能科学上网的友友注意了
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无法访问的huggingface的电脑在以下操作时请换源[点击测试](https://huggingface.co)
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- 第一次读取非markdown文本
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- 第一次使用公式识别或代码识别功能
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#### 方法1
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设置电脑的环境变量(记得设置后重启IDE)
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`HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com`
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#### 方法2
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在代码开头设置环境变量
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```python
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import os
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os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
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###其余代码写在下方
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```
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## 使用minerU引擎注意事项
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使用minerU将文档转换为markdown时，需要在minerU平台申请token
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1. 打开[minerU官网](https://mineru.net/apiManage/docs)申请token
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2. 申请成功后，在[API Token管理界面](https://mineru.net/apiManage/token)创建API Token
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## 获取大模型平台的baseurl、key、model-id
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由于需要使用大语言模型进行markdown调整与翻译，所以需要预先获取模型的baseurl、key、model-id
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常见的大模型平台baseurl与api获取方式可见[常用ai平台](#常用ai平台)
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> 比较推荐的模型有智谱的glm-4-air、glm-4-flash（免费），阿里云的qwen-plus等。
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> 推理模型需要支持api请求响应中区分`reasoning_content`和`content`（详见平台开发手册，ollama、lmstudio需开启对应选项）
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# 使用方式
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## 注意事项（第一次使用必看）
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以下操作会自动从[huggingface](https://huggingface.co)下载模型，windows需要使用**管理员模式**
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打开IDE运行脚本，并按需换源[换源指南](#huggingface换源)
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- 第一次使用该库读取、翻译非markdown文本
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- 第一次使用该库的公式识别或代码识别功能
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## 使用图形化界面
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```commandline
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docutranslate -i
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```
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## 翻译文件
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```python
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from docutranslate.translater import FileTranslater
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translater = FileTranslater(base_url="<baseurl>",
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key="<key>",
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model_id="<model-id>",
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convert_engin="docling" # 默认使用docling
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# convert_engin="mineru",# 使用mineru
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# mineru_token="<申请的mineru_token>"#使用mineru时必填
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)
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# 不开启公式、代码识别（默认输出为markdown文件）
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translater.translate_file("<文件路径>", to_lang="中文")
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# 开启公式、代码识别（需要下载更多模型）
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translater.translate_file("<文件路径>", to_lang="中文", formula=True, code=True)
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# 在先修复文本再翻译（适用于翻译pdf，但更耗时耗费）
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translater.translate_file("<文件路径>", to_lang="中文", refine=True)
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```
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> 下载模型时请用管理员模式打开终端运行文件（windows），并按需换源
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> 输出文件默认放在`./output`中
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## 使用不同的agent分别进行文本修正和翻译
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```python
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from docutranslate import FileTranslater
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from docutranslate.agents import MDRefineAgent, MDTranslateAgent
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translater = FileTranslater()
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refine_agent = MDRefineAgent(baseurl="<baseurl-1>", key="<key-1>", model_id="<model-id-1>")
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translate_agent = MDTranslateAgent(baseurl="<baseurl-2>", key="<key-2>", model_id="<model-id-2>")
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translater.translate_file("<文件路径>", to_lang="中文", refine_agent=refine_agent,
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translate_agent=translate_agent)
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```
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## 文件转换(pdf/markdown/HTML/Doc等->markdown/html)
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```python
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from docutranslate import FileTranslater
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translater = FileTranslater(base_url="<baseurl>",
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key="<key>",
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model_id="<model-id>")
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# 文件转html
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translater.read_file("<文件路径>").save_as_html()
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# 文件转markdown
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translater.read_file("<文件路径>").save_as_markdown()
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```
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## 参数说明
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### 创建FileTranslater
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```python
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from docutranslate import FileTranslater
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translater = FileTranslater(base_url="<baseurl>", # 默认的模型baseurl
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key="<api-key>", # 默认的大语言模型平台api-key
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model_id="<model-id>", # 默认的模型id
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chunksize=2000, # markdown分块长度（单位byte），分块越大效果越好（也越慢），不建议超过8000
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max_concurrent=20, # 并发数，受到ai平台并发量限制，如果文章很长建议适当加大到20以上
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timeout=2000, # 调用api的超时时间
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docling_artifact=None, # 使用提前下载好的docling模型
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convert_engin="mineru", # 可选docling或minerU
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mineru_token="<mineru-token>", # minerU的token，使用minerU时必填
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tips=True # 开场提示
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)
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```
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### 翻译文件
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```python
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translater.translate_file(r"<要翻译的文件路径>",
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to_lang="中文",
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formula=True, # 是否启用公式识别
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code=True, # 是否启用代码识别
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refine=False, # 是否在翻译前先修正一遍markdown文本（较耗时）
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output_format="markdown", # "markdown"与"html"两种输出格式
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output_dir="./output", # 默认输出文件夹
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refine_agent=None, # 修正Agent
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translate_agent=None # 翻译Agent
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)
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```
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# 常用ai平台
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| 平台名称 | 获取APIkey | baseurl |
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|------------|---------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------|
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| ollama | | http://127.0.0.1:11434/v1 |
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| lm studio | | http://127.0.0.1:1234/v1 |
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| openrouter | [点击获取](https://openrouter.ai/settings/keys) | https://openrouter.ai/api/v1 |
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| openai | [点击获取](https://platform.openai.com/api-keys) | https://api.openai.com/v1/ |
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| deepseek | [点击获取](https://platform.deepseek.com/api_keys) | https://api.deepseek.com/v1 |
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| 智谱ai | [点击获取](https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys) | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
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| 腾讯混元 | [点击获取](https://console.cloud.tencent.com/hunyuan/api-key) | https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1 |
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| 阿里云百炼 | [点击获取](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key) | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
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| 火山引擎 | [点击获取](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey?apikey=%7B%7D) | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
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| 硅基流动 | [点击获取](https://cloud.siliconflow.cn/account/ak) | https://api.siliconflow.cn/v1 |
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| DMXAPI | [点击获取](https://www.dmxapi.cn/token) | https://www.dmxapi.cn/v1 |
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# FAQ
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1. 是否支持扫描件
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> 暂不支持
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2. 第一次使用很慢是怎么回事
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> 第一次是使用时docling需要从huggingface下载转换输入文件为markdown的模型
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> 通过设置环境变量换源或科学上网可能有助于提高下载速度
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> huggingface换源，请设置环境变量：`HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com`
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3. 如何内网使用（不联网）
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> 可以，对于docling提供的解析pdf、html等功能，可以使用以下方式提前下载所需的模型
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```python
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from docutranslate.utils.docling_utils import get_docling_artifacts
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print(get_docling_artifacts()) # 会显示模型下载文件夹，通常在`C:\Users\<user>\.cache\docling\models`
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```
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> 将模型文件夹命名为docling_artifact放置在项目下
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> 或创建FileTranslater时docling_artifact参数设置为文件夹位置
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```python
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||
from docutranslate import FileTranslater
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translater = FileTranslater(base_url="<baseurl>",
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key="<key>",
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model_id="<model-id>", # 使用的模型id
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docling_artifact=r"C:\Users\<user>\.cache\docling\models"
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)
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```
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> 对于llm功能，可以使用ollama或lm studio等方式本地部署。 |