AiryLark

一个多功能文档处理与翻译工具，基于Next.js构建

AiryLark是一个开源的文档处理工具，支持多种文件格式的输入和处理。无论是PDF文档、Word文件还是纯文本，AiryLark都能高效处理。

在线试用

您可以通过访问 https://airylark.vcorp.ai/ 来试用AiryLark的在线版本，体验多语言翻译服务的高精度和高效率。

核心功能

多格式支持

文件类型

• PDF 文档 (.pdf)
• Word 文档 (.doc, .docx)
• 文本文件 (.txt)
• Markdown 文件 (.md)

文本输入

• 直接粘贴文本内容
• 网页链接 (http/https URL)
• 拖放文件上传

高级翻译引擎

• 智能规划：系统会对文档进行分析，识别文档类型、风格和专业领域，制定翻译策略
• 上下文感知：考虑全文语境进行翻译，保持风格一致性
• 专业术语识别：自动识别和正确翻译各领域专业术语
• 键值术语表：显示原文和译文中的关键术语对照，方便参考

质量评估与优化

• 自动校对：翻译完成后进行全文校对，检查一致性
• 翻译质量评估：提供专业的翻译质量评分和改进建议
• 详细修改意见：指出具体问题位置，并给出修改建议
• 多维度评价：从准确性、流畅度、术语一致性等多个维度进行评估

专家工具

• 专家编辑模式：对自动翻译结果进行专业校对和编辑
• 思考过程可视化：显示AI翻译时的思考过程，提高翻译透明度
• 分段翻译展示：逐段对比原文和译文，便于细致校对

与竞品对比

功能特性	AiryLark	DeepL	Google翻译	百度翻译
开源免费	✅	❌	❌	❌
自托管部署	✅	❌	❌	❌
文件格式支持	PDF, Word, TXT, MD	Word, PDF, PPT	Doc, PDF	Doc, PDF
翻译思考过程	✅	❌	❌	❌
专业术语优化	✅	✅	部分支持	部分支持
质量评估系统	✅	❌	❌	❌
专家编辑模式	✅	部分支持	❌	❌
上下文感知翻译	✅	✅	部分支持	部分支持
离线使用	✅	❌	❌	❌
API集成	✅	✅	✅	✅

技术特点

• 流式处理：使用流式API，实时展示翻译过程
• 模块化设计：翻译过程分为规划、翻译、审阅三个清晰的步骤
• 高性能处理：优化的文件处理逻辑，支持处理大型文档
• 自定义模型：支持通过环境变量配置自定义翻译模型

开发指南

首先，运行开发服务器：

npm run dev
# 或
yarn dev
# 或
pnpm dev
# 或
bun dev

在浏览器中打开 http://localhost:3030 查看结果。

部署指南

环境变量配置

在部署前，请确保配置以下环境变量：

PORT=3030
MCP_PORT=3031
TRANSLATION_API_KEY=your_api_key
TRANSLATION_MODEL=your_model
TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url

方法一：传统部署

1. 构建应用：

npm run build

2. 启动生产服务器：

npm start

方法二：使用 Docker 部署

快速部署（使用公共Docker镜像）

我们已经在Docker Hub上提供了预构建的镜像，您可以直接使用它进行快速部署：

1. 拉取最新的镜像：

docker pull docker.io/wizdy/airylark:latest
docker pull docker.io/wizdy/airylark-mcp-server:latest

镜像标签说明：

• latest: 最新稳定版
• dev: 开发版本，包含最新功能但可能不稳定
• v1.x.x: 特定版本号，如需使用固定版本可指定，例如 docker.io/wizdy/airylark:v1.0.0

2. 创建环境变量文件（如.env）：

TRANSLATION_API_KEY=your_api_key
TRANSLATION_MODEL=your_model
TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url

3. 运行容器：

# 运行主应用
docker run -p 3030:3030 --env-file .env -d docker.io/wizdy/airylark:latest

# 运行MCP服务器
docker run -p 3031:3031 --env-file .env -d docker.io/wizdy/airylark-mcp-server:latest

4. 访问应用：

在浏览器中打开 http://localhost:3030 即可使用AiryLark。 MCP服务器运行在 http://localhost:3031。

一键启动（适用于测试，无需配置环境变量文件）：

docker run -p 3030:3030 -e PORT=3030 -e TRANSLATION_API_KEY=your_api_key -e TRANSLATION_MODEL=your_model -e TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url -d docker.io/wizdy/airylark:latest

常见问题：

• 如果遇到权限问题，请尝试使用sudo运行Docker命令
• 端口冲突时，可以修改映射端口，例如：-p 8080:3000会将应用映射到8080端口

单独使用 Dockerfile

1. 构建 Docker 镜像：

# 构建主应用
docker build -t airylark .

# 构建MCP服务器
docker build -t airylark-mcp-server ./mcp-server

2. 运行容器：

# 运行主应用
docker run -p 3030:3030 --env-file .env.local -d airylark

# 运行MCP服务器
docker run -p 3031:3031 --env-file .env.local -d airylark-mcp-server

使用 Docker Compose

1. 创建 .env 文件（或使用现有的 .env.local）：

TRANSLATION_API_KEY=your_api_key
TRANSLATION_MODEL=your_model
TRANSLATION_BASE_URL=your_base_url

2. 使用项目中包含的 docker-compose.yml 文件启动所有服务：

docker-compose up -d

这将同时启动主应用和MCP服务器。

3. 如需单独管理服务：

# 仅启动主应用
docker-compose up -d airylark

# 仅启动MCP服务器
docker-compose up -d mcp-server

# 查看日志
docker-compose logs -f

方法三：部署到 Vercel

最简单的部署 Next.js 应用的方式是使用 Vercel 平台。

1. 将代码推送到 GitHub 仓库
2. 在 Vercel 中导入项目
3. 配置环境变量
4. 部署

许可证

本项目使用定制的AiryLark许可证，基于Apache 2.0开源许可证，并附加特定功能的商业保护条款：

• 核心代码：采用Apache 2.0许可证开源
• 高级功能：包括高级翻译功能、批量处理、API集成和企业级功能，具有附加使用条款
• 自托管免费：所有功能在自托管版本中永久免费使用
• 商业保护：第三方不得未经许可将特定功能作为服务销售

详细条款请参阅LICENSE文件。