一、项目背景

在当今全球化的商业环境中，文档翻译需求日益增长。无论是企业的国际业务拓展、学术研究的跨国合作，还是日常的多语言沟通，都需要高质量、高效率的翻译服务。传统的人工翻译虽然质量有保障，但成本高昂且耗时较长；而简单的机器翻译工具往往难以满足专业场景的要求。

为了解决这一痛点，本教程将介绍如何利用 Dify 和蓝耘 MaaS 平台的强大组合，快速构建一个智能化的文件翻译工作流系统。

技术选型：Dify + 蓝耘MaaS的完美组合

Dify 平台优势

• 可视化开发环境：提供直观的拖拽式界面，无需编写复杂代码即可构建 AI 应用
• 丰富的工作流组件：内置文档处理、LLM 调用、条件判断等多种功能组件
• 灵活的集成能力：支持与各类 AI 模型和外部服务无缝对接
• 快速部署：基于 Docker 的部署方案，简化环境配置流程

蓝耘 MaaS 平台优势

• 多样化模型选择：提供包括 Qwen、DeepSeek、Kimi等在内的多种主流大语言模型
• 慷慨的资源支持：新用户即可获得千万 Token 资源包，大幅降低开发成本
• 稳定可靠的服务：企业级 API 服务，确保高可用性和低延迟
• OpenAI 兼容接口：便于快速集成和迁移现有应用

通过将 Dify 的工作流能力与蓝耘 MaaS 的模型服务相结合，我们可以快速搭建一个功能完善、性能优异的文件翻译系统。

二、环境准备

在开始构建文件翻译工作流之前，我们需要完成两项关键准备工作：在本地部署 Dify 平台，以及获取蓝耘 MaaS 平台的 API 密钥。

2.1 注册蓝耘平台并获取API凭证

2.1.1 平台注册

访问蓝耘MaaS平台官网进行注册。平台为新用户提供了丰厚的福利：

• 千万 Token 资源包免费赠送
• 定期举办的免费代金券活动
• 完善的技术文档和社区支持

2.1.2 获取API密钥

成功登录后，进入 MaaS平台 选项卡，您将看到平台提供的丰富 AI 模型资源：

在左侧菜单栏中找到"API KEY管理"，点击"创建API KEY"按钮，系统将自动生成一个唯一的 API 密钥。请务必妥善保存这个密钥，它是您调用 AI 模型服务的身份凭证。

2.1.3 获取模型信息和接口地址

在 MaaS 模型广场中，选择您需要使用的模型（本教程以 Qwen2.5-72B-Instruct 为例）。点击查看详情后，记录下模型路径：/maas/qwen/Qwen2.5-72B-Instruct

蓝耘平台提供了 OpenAI 兼容接口，相关信息可在MaaS平台文档中查阅：

base_url：https://maas-api.lanyun.net/v1
api_key：您在上一步获取的 API KEY
接口完整路径：https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions

2.2 安装Docker环境

Dify 平台基于 Docker 进行部署，因此我们需要先安装 Docker 环境。

2.2.1 下载并安装Docker Desktop

访问 Docker 官网，点击 Download Docker Desktop 下载适合您操作系统的版本。

本教程以 Windows 系统为例，选择 Windows-AMD64 版本进行下载：

2.2.2 配置Docker环境

运行下载的安装程序，按照向导完成安装：

安装完成后，启动 Docker Desktop 并使用 Google 账号或 GitHub 账号登录：

2.2.3 配置国内镜像源

为了提高镜像下载速度，建议配置国内镜像源。在 Docker Desktop 的 Settings 中找到 Docker Engine，添加以下配置：

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "registry-mirrors": [
    "https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://registry.docker-cn.com",
    "http://hub-mirror.c.163.com"
  ]
}

配置完成后，点击 Apply & restart 应用设置并重启 Docker：

2.3 使用Docker部署Dify

2.3.1 下载 Dify 源码

访问 Dify 项目地址，可以选择直接下载 ZIP 文件或使用 Git 克隆项目：

2.3.2 配置并启动 Dify

解压下载的文件，进入 docker 目录，将 .env.example 文件复制并重命名为 .env：

在命令行中执行以下命令启动 Dify：

docker compose up -d

等待几分钟后，Dify 将成功启动：

2.3.3 访问 Dify 平台

在浏览器中输入 http://127.0.0.1 访问 Dify 平台：

完成注册后，系统将自动跳转到 Dify 主界面：

三、使用Dify+蓝耘MaaS快速构建文件翻译工作流

3.1 配置蓝耘 MaaS 模型

3.1.1 安装 OpenAI 兼容插件

在 Dify 平台中，进入插件市场，搜索并安装 OpenAI-API-compatible 插件：

3.1.2 添加自定义模型

点击"添加模型"按钮，配置蓝耘 MaaS 平台的模型信息：

在配置界面中填入：

• API Base URL: https://maas-api.lanyun.net/v1
• API Key: 您在蓝耘平台获取的 API KEY
• 模型名称: 根据实际使用的模型填写

3.2 创建文件翻译工作流

3.2.1 新建工作流

在 Dify 主界面，选择"创建空白应用"：

选择"工作流"类型：

3.2.2 配置工作流节点

步骤1：配置开始节点

设置三个输入参数：

• file：用于上传待翻译的文件
• source_language：源语言
• target_language：目标语言

步骤2：添加文档提取器

添加文档提取器节点，将上传的文件内容提取为文本：

步骤3：配置 LLM 节点

添加 LLM 节点并配置：

• 选择已添加的蓝耘 MaaS 模型
• 设置上下文变量
• 配置系统提示词

系统提示词模板：

您是一位经验丰富的专业翻译专家，精通多种语言的文化背景和语言特色。请按照以下详细步骤完成翻译任务：

翻译流程：
1. 语言识别与分析
   准确识别源文本{{#1757073810869.text#}}的语言类型：{{#1757072178448.source_language#}}
   分析文本的语域、语体和文体特征（正式/非正式、书面/口语等）

2. 深度理解与预处理
   全面理解原文的核心含义、语境和潜在含义
   识别文化特色表达、习语、俚语和专业术语
   分析句子结构和逻辑关系

3. 精准翻译转换
   将文本准确翻译为目标语言：{{#1757072178448.target_language#}}
   保持原文的语调、情感色彩和表达强度
   确保信息完整性，避免遗漏或添加内容

4. 本地化适配
   根据目标语言的文化背景调整表达方式
   将习语、俚语转换为目标语言中的对等表达
   专业术语使用目标语言领域的标准用词

5. 语言质量优化
   确保语法结构正确、符合目标语言习惯
   优化句式流畅度和可读性
   检查标点符号、大小写等格式规范

6. 最终输出要求
   提供纯净的翻译文本，不包含任何XML标签或格式标记
   译文应自然流畅，如同母语使用者所写
   保持与原文相同的段落结构和格式
   只需要输出翻译后的内容

特别注意事项：
1.对于无法直译的文化概念，采用意译或加注释的方式处理
2.保持原文的正式程度和语言风格
3.如遇歧义表达，选择最符合上下文的理解进行翻译

请严格按照以上流程完成翻译任务。

步骤4：配置结束节点

添加结束节点，输出翻译后的内容：

3.3 测试运行工作流

3.3.1 启动工作流

点击"运行"按钮开始测试：

3.3.2 输入测试参数

上传待翻译的文件，选择源语言和目标语言：

3.3.3 查看运行结果

工作流执行成功后，可以看到翻译结果：

3.3.4 效果演示

完整的文件翻译工作流运行效果：

四、总结与展望

通过本教程，我们成功构建了一个基于 Dify 和蓝耘 MaaS 的智能文件翻译工作流。

通过 Dify 和蓝耘 MaaS 的强强联合，我们不仅解决了文件翻译的实际需求，更展示了低代码 AI 应用开发的巨大潜力。希望本教程能够帮助更多开发者快速上手，构建出更多创新的 AI 应用。