MaxTrans

MaxTrans

LLM 기반 대용량 번역 가속기 — 정교한 문맥 유지와 고속 배치 처리
LLM-based bulk translation accelerator — precise context preservation and high-speed batch processing
2026-04-17 프로젝트 Project AI/번역 AI/Translation

개요 Overview

MaxTrans는 대규모 텍스트 데이터를 다양한 언어로 신속하게 번역하기 위해 설계된 도구입니다. 단순한 문장 치환을 넘어, 전체 문서의 문맥을 분석하여 용어의 일관성을 유지하고 자연스러운 문체를 생성합니다.

MaxTrans is a tool designed to rapidly translate large-scale text data into various languages. Beyond simple sentence replacement, it analyzes the context of the entire document to maintain terminology consistency and generate a natural writing style.

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이 시스템은 병렬 처리 아키텍처를 통해 수만 줄의 데이터를 수 분 내에 번역하며, 사용자 정의 용어집(Glossary) 기능을 지원합니다.

This system translates tens of thousands of lines of data within minutes through a parallel processing architecture and supports custom glossary functions.

스택 Stack

기술Tech 역할Purpose
Python 데이터 처리 및 API 오케스트레이션 Data processing and API orchestration
OpenAI API 고성능 언어 모델링 및 번역 엔진 High-performance language modeling and translation engine
Redis 번역 캐싱 및 작업 큐 관리 Translation caching and task queue management
Pandas 대량 데이터프레임 조작 및 정제 Large-scale dataframe manipulation and cleaning

주요 기능 Features

에이전틱 AI 도입 및 구동 구조 Agentic AI Implementation & Architecture

MaxTrans는 단순한 일회성 API 호출을 넘어, 번역의 품질을 극대화하기 위해 다단계 에이전틱 워크플로우를 채택하고 있습니다. 각 단계는 전문화된 프롬프트와 역할을 부여받은 에이전트들이 협력하여 수행합니다.

MaxTrans adopts a multi-stage agentic workflow to maximize translation quality, moving beyond simple one-time API calls. Each stage is performed by agents assigned specialized prompts and roles collaborating together.

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에이전틱 워크플로우: 초안 번역 → 용어 검수 → 문체 교정 → 최종 통합의 파이프라인으로 구성됩니다.

Agentic Workflow: Consists of a pipeline: Draft Translation → Terminology Review → Style Refinement → Final Integration.

구동 아키텍처

Operational Architecture

전체 구조 맵 System Structure Map

입력 데이터Input Data JSON / CSV / MD
전처리Pre-processing 토큰 분할 & 컨텍스트 추출 Chunking & Context Extraction
번역 에이전트Translation Agent 초안 생성Drafting
QA 에이전트QA Agent 용어집/품질 검수Glossary/QA
리파이너Refiner 자연스러운 문체Style Polish
일관성 체크Consistency Check 전역 용어 및 맥락 정합성 Global Terminology Audit
최종 결과물Final Output 원본 포맷 복원 Format Reconstruction

데이터 흐름

Data Flow

  1. Pre-processing: 텍스트를 토큰 한계에 맞춰 지능적으로 분할하고 메타데이터를 추출합니다.
  2. Agent Orchestration: Redis 작업 큐를 통해 여러 에이전트가 병렬로 작업을 수행하며, 상태를 공유합니다.
  3. Consistency Check: 전체 문서에서 동일한 단어가 다르게 번역되지 않았는지 전역 일관성을 체크합니다.
  4. Post-processing: 번역된 데이터를 원본 포맷(JSON, CSV 등)으로 재조합하여 반환합니다.
  1. Pre-processing: Intelligently splits text according to token limits and extracts metadata.
  2. Agent Orchestration: Multiple agents perform tasks in parallel via a Redis task queue, sharing status.
  3. Consistency Check: Checks global consistency to ensure the same words are not translated differently throughout the document.
  4. Post-processing: Reassembles and returns the translated data in the original format (JSON, CSV, etc.).

링크 Links