AI翻訳

AI翻訳機能では、大規模言語モデル（LLM）を使用して、開いているTSファイルの翻訳を自動的に生成することができます。ローカルのLLMサーバー（Ollama、LM Studio、llama.cppなど）、またはOpenAI互換のRESTプロトコルをサポートするクラウドベースのAPI（OpenAI、Groq、Anthropicなど）のいずれかを使用できます。

Qt Linguist は2つのAPIモードをサポートしています：

• Ollama- Ollama のネイティブ REST API。Ollamaをローカルで実行する場合に使用します。
• OpenAI Compatible- 標準の OpenAI REST API フォーマットです。以下の場合に使用します：
  • ローカルサーバ：LM Studio、llama.cpp、または Ollama (OpenAI 互換モードもサポート)
  • クラウドプロバイダOpenAI、Groq、DeepSeek、その他

ローカルLLMサーバーのセットアップ

AI翻訳をローカルサーバーで使用するには、以下のいずれかをインストールし、少なくとも1つのモデルをダウンロードしてください：

• Ollama- 使いやすく、モデルを自動的に管理します。
• LM Studio- モデルブラウザを備えたGUIアプリケーション
• llama.cpp- 軽量で、GGUFモデルを直接実行します。

Ollamaの場合は、コマンドラインを使用してモデルをプルします：

ollama pull qwen3:14b
ollama serve

LM Studio の場合は、アプリケーションのインターフェイスからモデルをダウンロードし、ローカルサーバを起動します：

lms server start

llama.cppについては、内蔵のモデルプリセットのいずれかを使用することができます：

llama-server --fim-qwen-7b-default

もしくは、GGUFモデルファイルをダウンロードし、手動でサーバーを起動してください：

llama-server -m model.gguf --port 8080

クラウドAPIの使用

クラウドベースの翻訳サービスを使用するには、APIタイプとしてOpenAI Compatibleを選択し、プロバイダのAPIエンドポイントURLを入力し、APIキーを入力します。

/v1 パスの接尾辞を除いたベース URL だけを入力してください。例えば、OpenRouter の場合はhttps://openrouter.ai/api を使用します。正しいエンドポイント URL については、プロバイダのドキュメントを参照してください。

AI翻訳ダイアログの使用

Linguistで、Tools > AI Translation を選択して、AI翻訳ダイアログを開きます：

ダイアログのConfiguration ：

• API TypeOllamaのネイティブAPIを使ったローカルのOllamaサーバにはOllamaを、LM Studio、llama.cpp、クラウドAPI、OpenAI互換モードのOllamaにはOpenAI互換を選択します。
• Server URLサーバがリッスンするベース URL を指定します。/v1 のパスサフィックスを含めないでください。デフォルト: Ollamaの場合はhttp://localhost:11434 、OpenAI互換の場合はhttp://localhost:8080 。
• API KeyクラウドAPI用の認証キー（ローカルサーバーではオプション）。
• Model利用可能なモデルのドロップダウンリスト。
• Context翻訳精度を向上させるためのアプリケーションコンテキスト（"医療ソフトウェア"、"ビデオゲーム"、"金融アプリケーション "など）。

ダイアログのSelection ：

• File翻訳するTSファイル。
• Filter特定のグループ（コンテキストまたはラベル）に翻訳を制限します。
• TranslateAI翻訳を開始します。

ダイアログのProgress ：

• 翻訳の進行を停止する停止ボタン
• Apply Translations翻訳された項目をTSファイルに適用します。

翻訳中は、Translation Log に進行状況のメッセージが表示されます。 翻訳が完了したら、ログで翻訳されたテキストを確認します。Apply Translations をクリックすると、AIが作成した翻訳がTSファイルに挿入されます。

推奨モデル

翻訳タスクには、品質、スピード、リソース使用量のバランスを考慮して、以下のモデルを推奨します。これらのモデルは

• Ollama- モデル名で検索 (例:ollama pull qwen3:14b)
• LM Studio- モデルブラウザで検索
• Hugging Face- llama.cpp用のGGUFファイルをダウンロードする。

リソースが限られたシステムでは、Qwen3 8B (5 GB) や Qwen2.5 7B (5 GB) のような小型の翻訳モデルが、より少ないメモリで適切な翻訳品質を提供します。