企业级AI文档翻译平台

企业级AI翻译平台，为领先医药和医疗器械企业提供97%术语准确率（200万+医学术语）、92%品牌语调一致性和98%格式还原精度。服务3家头部医疗企业，通过技术竞争优势击败现有供应商——在AWS Summit China 2025作为特邀演讲嘉宾，演讲后新增10+商业合作机会。

翻译功能演示

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PDF: Academic Paper (English to Japanese)

用户体验演示

完整工作流演示：从文档上传到术语增强翻译输出的全流程

项目概述

一个专为医药和医疗器械企业设计的智能文档翻译平台，服务于有复杂专业术语和严格合规风格要求的客户。从行业头部医药公司的试点项目起步，通过技术竞争优势扩展至3家主要医疗企业——在术语准确率、品牌语调一致性和格式还原方面超越现有供应商，赢得竞争性RFP。平台处理医疗器械手册、法规文件和学术论文，同时跨语言保持像素级精确的排版格式。

核心技术特性

百万级术语引擎（97%准确率）：

使用OpenSearch Percolator为WhoDrug数据库中的200万+医学术语构建术语匹配系统。实现97%准确率，将500页文档翻译时间从数周缩短至30分钟。自适应多尺度匹配：小数据集用AC自动机，中等规模用OpenSearch Percolator模糊匹配，大型制药数据库用自定义分词增强OpenSearch。

RAG增强风格保持（92%品牌一致性）：

构建结合BM25和向量嵌入的混合RAG架构，配合风格迁移算法，在制药客户中实现92%的品牌语调一致性。特性包括历史翻译语料分析、基于内容相似度的智能风格模式检索，以及从专业译者反馈中持续学习。

像素级格式还原（98%视觉准确率）：

构建空间解析算法，处理中英文文本扩展（40%长度差异），同时为法规文件保持98%的视觉格式准确率。先进的PDF渲染采用字体收缩和块合并算法，基于XML的Word文档处理保留表格结构、字体样式和复杂元素。

多模型AI基础设施（6+大语言模型）：

主导多模型服务架构技术设计，使用vLLM和LiteLLM在分布式GPU集群上支持6+大语言模型（Llama、Qwen、DeepSeek）。构建可扩展的FastAPI微服务，配合ALB、ECS Fargate容器化和DynamoDB状态管理，实现无缝模型切换和负载均衡。

20分钟无服务器部署：

基于AWS CDK的基础设施即代码，实现一键部署：无服务器架构包含Lambda函数、Step Functions编排、自动扩缩容和集成监控。从基础设施配置到服务配置，20分钟内完成全系统部署。

翻译工作流

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翻译工作流包含离线和在线两个阶段：离线处理术语数据库和参考文档，在线检索基于相似度为大语言模型翻译提供上下文

系统架构

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完整系统架构，展示端到端翻译流水线与AWS服务集成及可扩展处理组件

核心成就

2M+ Terms

WhoDrug医学术语，97%匹配准确率

92% Brand Voice

RAG增强，制药客户风格一致性

98% Visual Accuracy

格式还原，处理40%文本扩展差异

6+ LLM Models

多模型AI基础设施，GPU集群部署

Weeks → 30 Min

500页文档翻译时间大幅缩短

AWS Summit China 2025 特邀演讲

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百万术语与信达雅——文档智能翻译背后的秘密

AWS Summit China 2025 · 亚马逊云科技中国峰会特邀演讲嘉宾，现场200+人

技术栈

AI/ML与大语言模型基础设施

Amazon BedrockvLLMLiteLLMLlamaQwenDeepSeekRAGBM25Vector Embeddings

搜索与数据

Amazon OpenSearchOpenSearch PercolatorWhoDrug DatabaseDynamoDBAmazon RDSAmazon S3

编程语言

PythonTypeScript

后端与API

FastAPIAWS LambdaALBECS Fargate

前端开发

React

文档处理

PyMuPDFpython-docx

基础设施与部署

AWS CDKDockerGPU Clusters

展示内容均基于公开信息或脱敏数据处理。