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एआई अनुवाद प्रणाली

निजी क्लाइंट तैनाती के लिए विकसित एक स्वामित्व वाला एआई अनुवाद प्रणाली, दो-टोकन वास्तुकला के माध्यम से सामग्री संरक्षण में क्रांतिकारी परिवर्तन लाते हुए, जो टोकन भ्रष्टाचार समस्याओं को समाप्त करती है। बेंचमार्क-चालित विकास के साथ निर्मित, यह 99% गुणवत्ता स्कोर प्राप्त करता है जबकि लक्ष्यों के नीचे 94% प्रदर्शन मार्जिन को बनाए रखता है। सिस्टम में ऑटोमेटिक फेलओवर और ज़ीरो-डाउntime अपडेट के साथ मल्टी-प्रोवाइडर प्रत्यास्था है, जिससे यह गोपनीय, मिशन-क्रिटिकल अनुवाद कार्यप्रवाह के लिए आदर्श बनता है, जिन्हें पूर्ण विश्वसनीयता और सुरक्षा आवश्यक है।.

2025•एआई नवाचार•Completed

मुख्य विशेषताएँ

  • ✓Dual-Token System: "Separates internal processing tokens from AI communication, eliminating format conflicts
  • ✓Benchmark-Driven Optimization: "Automatic quality scoring and configuration generation from real translation tests
  • ✓Stateless Preservation: Storage-based term preservation with runtime injection for consistency
  • ✓Localization Intelligence: "Detects 15+ categories of non-translatable content, reducing API calls by 30%
  • ✓Enterprise Multi-Tenancy: 'Namespace isolation with separate storage, corrections, and rate limits'

प्रभाव

- **99% Translation Quality**: Benchmark-proven quality scores through automated prompt optimization - **100% Token Corruption Elimination**: Revolutionary PipelineV2 dual-token system completely prevents LLM placeholder corruption - **94% Performance Headroom**: Consistently executes 94% faster than performance targets (133ms for 100 segments vs 2000ms target) - **$0.05/1M Token Cost**: 50% cost reduction through intelligent provider routing and model selection - **Zero-Downtime Production**: Auto-update system applies patches without service interruption

प्रौद्योगिकी स्टैक

कोर स्टैक

TypeScriptBunNode.jsDockerAI/LLMRedis
  • **TypeScript & Bun**: Type-safe development with Bun's high-performance runtime for 10x faster testing
  • **Node.js Production Runtime**: Battle-tested deployment with Docker containerization
  • **Multi-Provider AI Integration**: Groq (primary), OpenRouter, Cerebras, and Qwen/Alibaba with automatic failover
  • **PipelineV2 Dual-Token Architecture**: Internal `%%TYPE_N%%` tokens with AI-friendly `__N__` conversion
  • **Redis-Backed Rate Limiting**: Dual-tier limits (600 req/min, 5M tokens/min) per namespace
  • **Benchmark-Driven Configuration**: Hash-based caching system auto-generates optimal engine settings

टैग्स

एआईअनुवाददो-टोकनबेंचमार्क-चालितमल्टी-प्रोवाइडरज़ीरो-डाउntimeमल्टी-टेनेन्सीरेट-लिमिटिंग99%-गुणवत्तापाइपलाइनV2Groqउद्यमडॉकर