Bilingual Book Maker – 翻译电子书为双语对照版本

Bilingual Book Maker 是一个 AI 翻译工具，使用 ChatGPT 帮助用户制作多语言版本的 epub/txt/srt 文件和图书。需要注意的是 Bilingual Book Maker 仅适用于翻译进入公共版权领域的 epub/txt 图书，不适用于有版权的书籍。

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主要功能

多语言支持：支持将电子书翻译成多种语言。
文件格式兼容：支持epub、txt和srt文件格式。
多模型选择：支持GPT-4、GPT-3.5-turbo等多种AI模型。
API密钥管理：支持多个API密钥，减少API调用限制带来的错误。
环境配置：支持Python 3.8+，并提供详细的安装和使用说明。
样本书籍：提供测试用的样本书籍，方便用户快速上手。

准备

ChatGPT or OpenAI token 1
epub/txt books
能正常联网的环境或 proxy
python3.8+

快速开始

本地放了一个 test_books/animal_farm.epub 给大家测试

pip install -r requirements.txt
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --openai_key ${openai_key} --test
或
pip install -U bbook_maker
bbook --book_name test_books/animal_farm.epub --openai_key ${openai_key} --test

翻译服务

使用 –openai_key 指定 OpenAI API key，如果有多个可以用英文逗号分隔(xxx,xxx,xxx)，可以减少接口调用次数限制带来的错误。或者，指定环境变量 BBM_OPENAI_API_KEY 来略过这个选项。

默认用了 GPT-3.5-turbo 模型，也就是 ChatGPT 正在使用的模型。

DeepL

使用 DeepL 封装的 api 进行翻译，需要付费。DeepL Translator 来获得 token

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model deepl --deepl_key ${deepl_key}

DeepL free

使用 DeepL free

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model deeplfree

Claude

使用 Claude 模型进行翻译

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model claude --claude_key ${claude_key}

谷歌翻译

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model google

彩云小译

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model caiyun --caiyun_key ${caiyun_key}

Gemini

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model gemini --gemini_key ${gemini_key}

腾讯交互翻译

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model tencentransmart

xAI

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model xai --xai_key ${xai_key}

Ollama

使用 Ollama 自托管模型进行翻译。如果 ollama server 不运行在本地，使用 –api_base http://x.x.x.x:port/v1 指向 ollama server 地址

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --ollama_model ${ollama_model_name}

Groq

GroqCloud 当前支持的模型可以查看Supported Models

python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --groq_key [your_key] --model groq --model_list llama3-8b-8192

使用说明

翻译完会生成一本 {book_name}_bilingual.epub 的双语书
如果出现了错误或使用 CTRL+C 中断命令，不想接下来继续翻译了，会生成一本 {book_name}_bilingual_temp.epub 的书，直接改成你想要的名字就可以了

参数说明

--test: 如果大家没付费可以加上这个先看看效果（有 limit 稍微有些慢）
--language: 指定目标语言
- 例如： --language "Simplified Chinese"，预设值为 "Simplified Chinese"。
- 请阅读 helper message 来查找可用的目标语言： python make_book.py --help
--proxy 方便中国大陆的用户在本地测试时使用代理，传入类似 http://127.0.0.1:7890 的字符串
--resume 手动中断后，加入命令可以从之前中断的位置继续执行。 python3 make_book.py –book_name test_books/animal_farm.epub –model google –resume
--translate-tags 指定需要翻译的标签，使用逗号分隔多个标签。epub 由 html 文件组成，默认情况下，只翻译 <p> 中的内容。例如: --translate-tags h1,h2,h3,p,div
--book_from 选项指定电子阅读器类型（现在只有 kobo 可用），并使用 --device_path 指定挂载点。
--api_base ${url} 如果你遇到了墙需要用 Cloudflare Workers 替换 api_base 请使用 --api_base ${url} 来替换。 请注意，此处你输入的 api 应该是’https://xxxx/v1‘的字样，域名需要用引号包裹
--allow_navigable_strings 如果你想要翻译电子书中的无标签字符串，可以使用 --allow_navigable_strings 参数，会将可遍历字符串加入翻译队列，注意，在条件允许情况下，请寻找更规范的电子书
--prompt 如果你想调整 prompt，你可以使用 --prompt 参数。有效的占位符包括 {text} 和 {language}。你可以用以下方式配置 prompt:
- 如果您不需要设置 system 角色，可以这样：--prompt "Translate {text} to {language}" 或者 --prompt prompt_template_sample.txt（示例文本文件可以在 ./prompt_template_sample.txt 找到）。
- 如果您需要设置 system 角色，可以使用以下方式配置：--prompt '{"user":"Translate {text} to {language}", "system": "You are a professional translator."}'，或者 --prompt prompt_template_sample.json（示例 JSON 文件可以在 ./prompt_template_sample.json 找到）。
- 你也可以用环境以下环境变量来配置 system 和 user 角色 prompt：BBM_CHATGPTAPI_USER_MSG_TEMPLATE 和 BBM_CHATGPTAPI_SYS_MSG。该参数可以是提示模板字符串，也可以是模板 .txt 文件的路径。
--batch_size 指定批量翻译的行数(默认行数为 10，目前只对 txt 生效)
--accumulated_num: 达到累计token数开始进行翻译。gpt3.5将total_token限制为4090。例如，如果您使用--accumulation_num 1600，则可能会输出2200个令牌，另外200个令牌用于系统指令（system_message）和用户指令（user_message），1600+2200+200 = 4000，所以token接近极限。你必须选择一个自己合适的值，我们无法在发送之前判断是否达到限制
--use_context: prompts the model to create a three-paragraph summary. If it’s the beginning of the translation, it will summarize the entire passage sent (the size depending on --accumulated_num). For subsequent passages, it will amend the summary to include details from the most recent passage, creating a running one-paragraph context payload of the important details of the entire translated work. This improves consistency of flow and tone throughout the translation. This option is available for all ChatGPT-compatible models and Gemini models. 模型提示词将创建三段摘要。如果是翻译的开始，它将总结发送的整个段落（大小取决于--accumulated_num）。对于后续的段落，它将修改摘要，以包括最近段落的细节，创建一个完整的段落上下文负载，包含整个翻译作品的重要细节。这提高了整个翻译过程中的流畅性和语气的一致性。此选项适用于所有ChatGPT兼容型号和Gemini型号。
- --context_paragraph_limit: 使用--use_context选项时，使用--context_paragraph_limit设置上下文段落数限制。
--temperature: 使用 --temperature 设置 chatgptapi/gpt4/claude模型的temperature值. 如 --temperature 0.7。
--block_size: 使用--block_size将多个段落合并到一个块中。这可能会提高准确性并加快处理速度，但可能会干扰原始格式。必须与--single_translate一起使用。例如：--block_size 5 --single_translate。
--single_translate: 使用--single_translate只输出翻译后的图书，不创建双语版本。
--translation_style: 如: --translation_style "color: #808080; font-style: italic;"
--retranslate "$translated_filepath" "file_name_in_epub" "start_str" "end_str"(optional):
- 重新翻译，从 start_str 到 end_str 的标记:
python3 “make_book.py” –book_name “test_books/animal_farm.epub” –retranslate ‘test_books/animal_farm_bilingual.epub’ ‘index_split_002.html’ ‘in spite of the present book shortage which’ ‘This kind of thing is not a good symptom. Obviously’
- 重新翻译, 从start_str 的标记开始:
python3 “make_book.py” –book_name “test_books/animal_farm.epub” –retranslate ‘test_books/animal_farm_bilingual.epub’ ‘index_split_002.html’ ‘in spite of the present book shortage which’

示范用例

如果使用 pip install bbook_maker 以下命令都可以改成 bbook args

# 如果你想快速测一下
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --openai_key ${openai_key} --test

# 或翻译完整本书
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --openai_key ${openai_key} --language zh-hans

# Or translate the whole book using Gemini
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --gemini_key ${gemini_key} --model gemini

# 指定环境变量来略过 --openai_key
export OPENAI_API_KEY=${your_api_key}

# Use the DeepL model with Japanese
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model deepl --deepl_key ${deepl_key} --language ja

# Use the Claude model with Japanese
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model claude --claude_key ${claude_key} --language ja

# Use the CustomAPI model with Japanese
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --model customapi --custom_api ${custom_api} --language ja

# Translate contents in <div> and <p>
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --translate-tags div,p

# 修改prompt
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --prompt prompt_template_sample.txt
# 或者
python3 make_book.py --book_name test_books/animal_farm.epub --prompt "Please translate \`{text}\` to {language}"
# 翻译 kobo e-reader 中，來自 Rakuten Kobo 的书籍
python3 make_book.py --book_from kobo --device_path /tmp/kobo

# 翻译 txt 文件
python3 make_book.py --book_name test_books/the_little_prince.txt --test
# 聚合多行翻译 txt 文件
python3 make_book.py --book_name test_books/the_little_prince.txt --test --batch_size 20


# 使用彩云小译翻译(彩云api目前只支持: 简体中文 <-> 英文， 简体中文 <-> 日语)
# 彩云提供了测试token（3975l6lr5pcbvidl6jl2）
# 你可以参考这个教程申请自己的token (https://bobtranslate.com/service/translate/caiyun.html)
python3 make_book.py --model caiyun --caiyun_key 3975l6lr5pcbvidl6jl2 --book_name test_books/animal_farm.epub
# 可以在环境变量中设置BBM_CAIYUN_API_KEY，略过--openai_key
export BBM_CAIYUN_API_KEY=${your_api_key}

更加小白的示例

python3 make_book.py --book_name 'animal_farm.epub' --openai_key sk-XXXXX --api_base 'https://xxxxx/v1'

# 有可能你不需要 python3 而是python
python make_book.py --book_name 'animal_farm.epub' --openai_key sk-XXXXX --api_base 'https://xxxxx/v1'

演示视频演示视频 2

使用 Azure OpenAI service

python3 make_book.py --book_name 'animal_farm.epub' --openai_key XXXXX --api_base 'https://example-endpoint.openai.azure.com' --deployment_id 'deployment-name'

# Or python3 is not in your PATH
python make_book.py --book_name 'animal_farm.epub' --openai_key XXXXX --api_base 'https://example-endpoint.openai.azure.com' --deployment_id 'deployment-name'