Việc định vị các chiến dịch email trên nhiều khu vực trước đây là một nhiệm vụ chậm chạp, lặp đi lặp lại với nhiều bước thủ công. Nhiều người đánh giá đã làm việc trên các phiên bản riêng biệt, cùng một nội dung đã được viết lại nhiều lần, và quản lý sự nhất quán trên tối đa 13 ngôn ngữ đòi hỏi sự phối hợp đáng kể. Thay vì giới thiệu các nền tảng mới hoặc các công cụ bên ngoài, tôi đã chạy một thí nghiệm nội bộ: Could localisation be automated using only the tools already available inside a standard enterprise Microsoft environment? Nguyên mẫu chủ yếu dựa vào SharePoint, Power Automate và Teams, với một thành phần bổ sung - GPT-4.1 mini truy cập thông qua Azure OpenAI - được sử dụng nghiêm ngặt cho một bước QA được kiểm soát. Để hỗ trợ dòng công việc này, tôi đã thiết lập một thư viện SharePoint có cấu trúc được gọi là với các thư mục đại diện cho từng giai đoạn của vòng đời vị trí: Email translations Folder Purpose 01_Incoming_EN Source English files; Power Automate trigger 02_AI_Drafts Auto-translated drafts from Copilot + GPT 03_In_Review Files waiting for regional review 04_Approved Final approved translations 99_Archive Archived or rejected versions 01_Incoming_EN Nguồn tiếng Anh: Power Automate trigger 02_AI_Drafts Bản phác thảo tự dịch từ Copilot + GPT 03_In_Review Các tập tin chờ xem xét khu vực 04_Approved Bản dịch cuối cùng được phê duyệt 99_Archive Phiên bản đã lưu trữ hoặc bị từ chối Các tệp tự động di chuyển giữa các thư mục này tùy thuộc vào trạng thái của chúng. Mục tiêu không phải là xây dựng một hệ thống định vị hoàn hảo - chỉ để xem một nguyên mẫu có thể đi bao xa bằng các công cụ nội bộ. Nó kết thúc bằng cách loại bỏ một phần lớn công việc lặp đi lặp lại và tạo ra một quá trình xem xét có cấu trúc hơn nhiều. The Problem: Process, Not Language Vấn đề: Quá trình, không phải ngôn ngữ Việc định vị nội dung theo cách thủ công trên nhiều khu vực đã tạo ra một số vấn đề nhất quán: Mỗi khu vực đã chỉnh sửa tệp của riêng mình, vì vậy nhiều phiên bản khác nhau tồn tại cùng một lúc. Khi văn bản nguồn thay đổi, không phải tất cả các khu vực đã cập nhật phiên bản của họ, dẫn đến nội dung không phù hợp. Các tập tin được lưu ở các vị trí khác nhau và có tên khác nhau, khiến cho nó khó xác định phiên bản nào là hiện tại. Đánh giá mất thời gian, đặc biệt là khi các đội ở các múi giờ khác nhau. Lặp lại các chỉnh sửa tương tự trên nhiều tệp làm tăng nguy cơ mắc lỗi nhỏ Attempt 1: Copilot-Only Translation Phiên bản 1: Copilot-Only Translation Mặc dù Copilot hiện đang chạy trên các mô hình GPT-5-series mới hơn, nguyên mẫu này được xây dựng trên một phiên bản trước đó, và hành vi dịch phản ánh những khả năng trước đó. Phiên bản đầu tiên của dòng công việc rất đơn giản: Một tập tin đã được tải lên 01_Incoming_EN. Power Automatic được kích hoạt tự động. Copilot tạo ra một bản dịch cho mỗi khu vực. Bởi vì các trình kích hoạt SharePoint có thể khởi động trước khi một tệp hoàn tất tải lên, dòng chảy bao gồm kiểm tra kích thước tệp hoàn thành (chờ cho đến khi kích thước > 0 trước khi tiếp tục). Tuy nhiên, vấn đề chính nhanh chóng trở nên rõ ràng: các bản dịch của Copilot không đủ đáng tin cậy để định vị từ đầu đến cuối. Các vấn đề chung bao gồm: CTAs dịch quá theo nghĩa đen Tone và phong cách khác nhau giữa các ngôn ngữ Người giữ chỗ bị loại bỏ hoặc thay đổi định dạng sự khác biệt trong danh sách, khoảng cách và cấu trúc Điều này làm cho Copilot chỉ hữu ích cho việc tạo ra một bản phác thảo đầu tiên. Một lớp kiểm tra chất lượng thứ hai là cần thiết. Attempt 2: Adding GPT-4.1 Mini for QA Thử nghiệm 2: Thêm GPT-4.1 Mini cho QA Phiên bản tiếp theo đã thêm một bước xem xét: Copilot → bản dịch ban đầu GPT-4.1 mini (Azure) → Kiểm tra QA và tính nhất quán GPT-4.1 mini được cải thiện: Lời bài hát: Consistency Vị trí bảo tồn định dạng stability Alignment with the Source Ý nghĩa Các lời nhắc cần điều chỉnh để tránh tái viết không cần thiết, nhưng sau khi điều chỉnh, đầu ra đã trở nên nhất quán đủ để sử dụng trong dòng công việc. Engineering Work: Making the Workflow Reliable Công việc kỹ thuật: Làm cho quy trình làm việc đáng tin cậy Kiến trúc đơn giản, nhưng một số vấn đề xuất hiện trong quá trình sử dụng thực tế và cần sửa chữa. Platform behaviour: SharePoint kích hoạt không phải lúc nào cũng bắt đầu ngay lập tức, vì vậy kiểm tra và lặp lại đã được thêm vào. Team routing thất bại khi các kênh được đổi tên, vì vậy bản đồ phải được cập nhật. Design issues: Một số bước song song đã thất bại trong lần chạy đầu tiên, vì vậy logic retry đã được giới thiệu. Các câu trả lời JSON đôi khi thiếu các trường dự kiến, vì vậy việc xác nhận đã được thêm vào. Tên tập tin không nhất quán, vì vậy một định dạng đặt tên duy nhất được xác định. Sau những điều chỉnh này, dòng công việc chạy đáng tin cậy trong điều kiện bình thường. Final Prototype Architecture Kiến trúc nguyên mẫu cuối cùng Dưới đây là cấu trúc làm việc đầy đủ của hệ thống. 1. SharePoint Upload & Intake Quá trình này bắt đầu khi một tập tin được tải lên Email translations / 01_Incoming_EN Hệ thống Power Automate: Kiểm tra xem tập tin đã được tải lên đầy đủ (zero-byte guard) Thu thập metadata Text extracted Các khu vực mục tiêu được xác định SharePoint hoạt động như là nguồn duy nhất của sự thật cho tất cả các giai đoạn. 2. Power Automate Orchestration Power Automate kiểm soát từng phần của quy trình làm việc: Đọc nguồn tiếng Anh Gọi Copilot cho bản dịch GPT-4.1 mini cho QA Tạo một chi nhánh theo khu vực Email output cho các nhóm địa phương Tải Team Approval Cards Chụp “Chấp nhận” hoặc “Yêu cầu thay đổi” Lưu các tập tin được phê duyệt trong 04_Approved Lưu các phiên bản cập nhật trong 03_In_Review lưu trữ các phiên bản cũ trong 99_Archive Tất cả các routing, retries, và chuyển đổi trạng thái được xử lý bởi Power Automate. 3. Copilot Translation Pass Copilot dịch nội dung được trích xuất và bảo quản hầu hết cấu trúc email - danh sách, khoảng cách và định dạng - tốt hơn GPT một mình. 4. GPT-4.1 Mini QA Pass GPT-4.1 mini kiểm tra: Lời bài hát: Consistency Ý nghĩa Alignment định dạng stability Vị trí Integrity Điều này đã tạo ra một dự thảo đáng tin cậy hơn cho đánh giá khu vực. 5. Regional Review (Email + Teams) Đối với mỗi khu vực, Power Automate: Gửi file được dịch qua email posted a Teams adaptive card with phê duyệt / yêu cầu thay đổi Nếu các thay đổi đã được gửi, tập tin được cập nhật được trả về và trở lại dòng công việc. 03_In_Review 6. Final Storage Các bản dịch được chấp thuận được lưu trữ trong Sử dụng một định dạng tên phù hợp. 04_Approved Các phiên bản bị từ chối hoặc lỗi thời đã được di chuyển đến Điều này đảm bảo một con đường kiểm toán hoàn chỉnh và sạch sẽ. 99_Archive. Results Kết quả Sau khi thử nghiệm nguyên mẫu trong các dòng công việc thực tế: Thời gian dịch giảm từ ngày xuống phút Phiên bản ít xung đột Tối thiểu manual rewrite Chu kỳ xem xét nhanh hơn Tất cả dữ liệu được xử lý trong môi trường Microsoft Điều này không thay thế các hệ thống định vị chuyên dụng, nhưng nó loại bỏ một lượng đáng kể công việc thủ công lặp đi lặp lại. Limitations Giới hạn một số ngôn ngữ vẫn cần điều chỉnh phong cách Đội ngũ phê duyệt phụ thuộc vào thời gian phản hồi của người đánh giá dòng cần logic retry cho lỗi tạm thời Tone consistency khác nhau trên email dài hoặc phức tạp Điều này là chấp nhận được cho một prototype. Next Step: Terminology Memory Bước tiếp theo: Terminology Memory Cải thiện kế hoạch tiếp theo là một thư viện thuật ngữ dựa trên vector có chứa: glossary Tên sản phẩm Giới hạn Terms Lời bài hát: Region Specific Nhóm Synonyms Nguyên tắc Tone Cả hai mô hình sẽ sử dụng thư viện này trước khi sản xuất hoặc kiểm tra các bản dịch. Final Thoughts Suy nghĩ cuối cùng Dự án này là một thí nghiệm nội bộ để hiểu mức độ lưu lượng công việc định vị có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng chỉ các công cụ Microsoft tiêu chuẩn và một LLM được lưu trữ trên Azure. Nó không phải là một nền tảng định vị đầy đủ - nhưng nó cho thấy những gì có thể đạt được với một quy trình làm việc đơn giản, có cấu trúc tốt bên trong các tập hợp doanh nghiệp hiện có.
