借助SiliconCloud API 构建自己的专属翻译助手

SimpleTranslationAIAgent介绍

SimpleTranslationAIAgent是一款基于C#与LLM通过简单对话即可实现文件到文件的翻译任务的简单应用，基于WPF与Semantic Kernel构建。

该软件是MIT协议完全开源免费的，但是调用LLM的API可能需要费用，但是没关系，赛博菩萨硅基流动有免费的模型可调了。

这个Translation AI Agent只是一个简单的AI Agent示例应用，可能很多人都不需要它。

开源出来主要是为了感兴趣的同学可以在看源码之后，也可以使用C#+LLM构建出更有意思更能提高自己工作效率的自己专属的AI Agent应用！！

可以根据自己构建的AI Agent应用的复杂度，选择合适的模型。当应用比较简单时，可能免费的模型就可以了，但是当应用比较复杂时，可能需要更强的模型才行了。现在各大平台几乎都有送一些token体验，可以先拿这些token试一试。

GitHub地址：https://github.com/Ming-jiayou/SimpleTranslationAIAgent

SiliconCloud介绍

SiliconCloud 基于优秀的开源基础模型，提供高性价比的 GenAI 服务。

不同于多数大模型云服务平台只提供自家大模型 API，SiliconCloud上架了包括 Qwen、DeepSeek、GLM、Yi、Mistral、LLaMA 3、SDXL、InstantID 在内的多种开源大语言模型及图片生成模型，用户可自由切换适合不同应用场景的模型。

更重要的是，SiliconCloud 提供开箱即用的大模型推理加速服务，为您的 GenAI 应用带来更高效的用户体验。

对开发者来说，通过 SiliconCloud 即可一键接入顶级开源大模型。拥有更好应用开发速度和体验的同时，显著降低应用开发的试错成本。

SiliconCloud平台提供了多种模型，用于测试模型的能力，很有帮助，而且还有一些模型是免费调用的。

并且SiliconCloud兼容OpenAI的格式并且推理速度很快，因此建议使用SiliconCloud。

借助SiliconCloud API 体验SimpleTranslationAIAgent

最近我参与了SiliconCloud的体验活动，赠送了很多tokens，感谢赛博菩萨硅基流动，我现在可以使用meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct这个强大的开源模型，可以基于这个强大的开源模型构建自己的AI Agent应用，因为模型越强能够执行的AI Agent任务就越多。

注意到这里有个Releases：

点击，有两个压缩包：

一个依赖.net8.0-windows框架，一个独立。

安装了.net8.0-windows框架的就可以选体积小的那个，我已经安装了.net8.0-windows框架就选择体积小的那一个，点击就在下载了，下载之后解压缩，如下所示：

现在只要打开appsettings填入你的API KEY即可使用，非常简单！！

打开appsettings.json文件如下所示：

我以meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct为例，配置如下所示：

填入之后，点击SimpleTranslationAIAgent.exe即可运行：

测试是否配置成功：

配置已经成功，测试Function Calling是否正常：

Function Calling正常，现在就可以开始使用Translation AI Agent啦！！

首先来一个简单的任务，将内容翻译完之后，自动写入一个文件：

创建了这个文件，并将内容写入了：

md文件也是可以的：

现在尝试一下更难的任务，将一个文件里的文本取出来翻译之后写入另一个文本。

比如我有一个test1.txt文件，如下所示：

我想要让Translation AI Agent 帮我翻译成中文，然后存入另一个文件中，如果不存在这个文件就新建一个文件，就可以这么写，只要提供文件路径即可：

同样md文件也是可以实现文件到文件的翻译的。