Как перевести большие CSV файлы на русский с ИИ: DeepL, глоссарии

Перевести большие CSV файлы с английского на русский можно эффективно с помощью ИИ‑сервисов (DeepL, Google Cloud Translation и специализированных платформ), если заранее подготовить файл, извлечь переводимые колонки и применить глоссарии для технических терминов. Для точности технического перевода используйте глоссарии в формате CSV (source,target), пакетную обработку через API и последующее пост‑редактирование; Perplexity ограничен по объёму и надёжности для больших CSV, поэтому его лучше применять лишь для небольших выборок или проверки качества.

---

Содержание

• Как перевести большие CSV файлы с помощью ИИ
• AI‑сервисы для перевода CSV и технических терминов
• Точность перевода технических характеристик: глоссарии и TM
• Ограничения Perplexity и обходные пути
• Практический рабочий процесс: шаг за шагом
• Частые ошибки, кодировка и советы по качеству
• Источники
• Заключение

---

Как перевести большие CSV файлы с помощью ИИ

Перевод больших CSV файлов с ИИ начинается не с выбора модели, а с подготовки данных. Сначала ответьте на вопросы: какие столбцы надо переводить, есть ли в них идентификаторы или ключи, какие поля — числовые (не переводить), а какие — текстовые? Правильная предобработка сокращает ошибки и стоимость.

Практический план на уровне идеи:

• Экспортируйте исходный CSV в UTF‑8 (без BOM), проверьте разделитель (запятая vs точка‑с запятой) и кавычки. Кодировка критична: Excel часто портит UTF‑8, поэтому проверьте csv utf 8.
• Выделите переводимые колонки в отдельный CSV/JSON, сохраняя уникальные ключи (ID, index). Так можно безопасно отправлять только текст на перевод и затем обратно мержить результаты.
• Создайте глоссарий (CSV с двумя колонками: source,target) для ключевых технических терминов и аббревиатур. Многие провайдеры (DeepL и интеграции) поддерживают загрузку глоссариев в CSV — см. документацию по глоссарям DeepL для примера интеграции и форматов https://docs.typo3.org/p/web-vision/deepltranslate-glossary/main/en-us/Editor/Index.html.
• Переводите пакетами через API, применяя глоссарий и затем собирайте результаты обратно в исходную структуру CSV.

Небольшой тест перед массовой обработкой — обязательный шаг. Переведите 100–500 строк, проверьте единообразие терминов и работу глоссария, затем масштабируйте.

---

AI‑сервисы для перевода CSV и технических терминов

Коротко о лучших вариантах и их сильных сторон:

• DeepL (рекомендуется для технических текстов): сильная точность формулировок и поддержка глоссариев. Для интеграции и загрузки глоссариев через API/пакеты см. примеры в deepl_dart и документацию интеграций: https://pub.dev/packages/deepl_dart и https://docs.typo3.org/p/dmitryd/dd-deepl/12.7/en-us/Integrator/Index.html.
• Google Cloud Translation: масштабируется для огромных объёмов, поддерживает AutoML/Glossary и пакетные операции через API — подходит, если нужна интеграция в уже существующую инфраструктуру.
• Платформы локализации (SimpleLocalize, DatoCMS, WPML PTC и т.п.): сохраняют структуру файлов, защищают заголовки и ключи и обычно умеют работать с CSV напрямую. Примеры: https://simplelocalize.io/docs/file-formats/csv-translations/, https://www.datocms.com/docs/translating-content-with-ai, https://ptc.wpml.org/documentation/how-to-translate-csv-files-with-ptc/.
• Профессиональные сервисы и TMS (O.Translator, Pairaphrase): предлагают защиту заголовков, управление терминологией и интеграцию TM (translation memory) для снижения стоимости повторяющихся сегментов — см. https://otranslator.com/en/intro/CSV и обзор подходов к большим файлам https://www.pairaphrase.com/blog/translate-large-files.
• Luzmo, Rowpulse и другие решения для массовой обработки товарных CSV: удобны для продуктовых каталогов и автоматической локализации с учётом контекста (см. https://rowpulse-ai.com/en/translate-multilingual-product-data-via-csv-without-an-agency/).

Выбор зависит от задач: если важна терминологическая точность — DeepL + глоссарии + пост‑редактирование; если важен объём и интеграция — Google Cloud + pipeline; если нужен «всё в одном» и защита структуры — платформа локализации.

---

Точность перевода технических характеристик: глоссарии и TM

Глоссарий — главный инструмент для контроля терминологии. Формат прост: CSV с двумя столбцами (source,target). Первая колонка — оригинал, вторая — желаемый перевод. Многие инструменты принимают именно такой CSV: пример стандарта описан в сообществе RWS/AppStore https://community.rws.com/product-groups/trados-portfolio/rws-appstore/f/rws-appstore/57265/deepl-glossary.

Советы по глоссариям:

• Включите варианты написания (с заглавной буквы, без, с сокращениями) или используйте регулярные правила в TMS.
• Для единиц измерения (mm, kg) и форматов кода держите отдельный набор правил — лучше пометить их как «не переводить».
• Тестируйте глоссарий на небольшом наборе: загрузите CSV‑глоссарий и отправьте 50–200 строк, проверьте совпадение.

Translation Memory ™ помогает переиспользовать уже утверждённые сегменты и снижать цену при повторных совпадениях. Многие платформы комбинируют TM и глоссарий, давая лучшую согласованность.

Пример команды для автоматизации (интеграция TYPO3/DeepL — из документации): vendor/bin/typo3 deepl:glossary add -f file.csv -g "My glossary" -s en-us -t de — по аналогии вы можете заменить параметры на -t ru при создании русского глоссария; см. https://docs.typo3.org/p/dmitryd/dd-deepl/12.7/en-us/Integrator/Index.html. Для программных SDK посмотрите createGlossaryFromCsv() в библиотеке deepl_dart https://pub.dev/packages/deepl_dart.

---

Ограничения Perplexity и обходные пути

Perplexity удобен для быстрых запросов и поиска, но при работе с большими CSV он часто испытывает серьёзные ограничения. Пользовательские отчёты показывают, что Perplexity может:

• ограничивать размер и количество файлов (в разных средах — примерно 25–50 MB и лимиты по числу файлов) и не обрабатывать полностью большие табличные загрузки https://www.datastudios.org/post/perplexity-ai-file-uploading-and-reading-formats-limits-and-enterprise-options;
• считывать только первые сотни строк или вести себя непредсказуемо при генерации CSV‑выхода https://www.reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1ily96v/analyzing_large_csv_files/ и https://www.reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1lg60uw/why_does_perplexity_struggle_with_producing/.

Что делать вместо массового использования Perplexity:

• Разбивать CSV на маленькие партиции и обрабатывать выборочно (для целей QA или проверки формулировок).
• Использовать Perplexity для семантической проверки отдельных записей, а сам массовый перевод выполнять через DeepL/Google Cloud/локализационную платформу.
• Если хотите всё в одном интерфейсе — выбирайте профессиональные TMS, они созданы для CSV и больших объемов.

Перечень ограничений и практический опыт обсуждался в статьях и обзорах; если вас интересуют специфические лимиты в вашей среде, посмотрите обзоры и обсуждения пользователей https://mguhlin.org/2024/11/05/perplexity-spaces-replacement-for-custom-gpt/ и рекомендации по использованию Perplexity https://www.xda-developers.com/strategies-getting-most-out-perplexity/.

---

Практический рабочий процесс: шаг за шагом

1. Проверка и подготовка

• Откройте файл, убедитесь в UTF‑8 без BOM, определите разделитель, экранирование кавычек.
• Отметьте столбцы, которые нужно переводить; метаданные и id оставьте нетронутыми.

2. Создание глоссария

• Соберите часто используемые технические термины в CSV: source,target.
• Загрузите глоссарий в провайдера (через UI или API). Пример: createGlossaryFromCsv() в SDK DeepL https://pub.dev/packages/deepl_dart.

3. Экспорт для перевода

• Экспортируйте только текстовые поля в отдельный файл/пакет.
• Разбейте на батчи (например, по 500–5000 строк) в зависимости от API‑лимитов.

4. Перевод через API

• Отправляйте запросы с указанием глоссария/терминовой базы и языка (en→ru).
• Логируйте статус и ошибки; делайте ретраи при таймаутах.

5. Интеграция и QA

• Смерджьте переведённые строки обратно в исходный CSV по ключам.
• Выполните автоматические проверки (числа, форматы дат, единицы).
• Проведите выборочное пост‑редактирование техническим редактором.

6. Финализация

• Сохраните итоговые CSV в нужной кодировке и проверьте отображение в целевых системах.

И да — тестируйте на небольшой выборке перед массовой операцией.

---

Частые ошибки, кодировка и советы по качеству

• Кодировка: всегда UTF‑8 без BOM. Если в файле иероглифы или «кракозябры», вероятно неправильная кодировка или Excel изменил файл.
• Разделитель: используйте явный разделитель (и указывайте его при загрузке), чтобы не потерять столбцы. Excel в региональных настройках может менять разделитель на ;.
• Заголовки и ключи: пометьте их как невидимые для перевода или извлекайте только значения.
• Числа и форматы: не переводите числа, даты и SKU; лучше вынести их в отдельные колонки.
• Единицы измерения: укажите правило (перевести/не переводить) в глоссарии.
• QA: автоматические проверки + человек‑редактор. Машинный перевод хорош, но в технической документации пост‑редактирование почти всегда нужно.
• Защита структуры: используйте инструменты, которые умеют сохранять заголовки и структуру CSV при массовом переводе — пример возможностей у O.Translator https://otranslator.com/en/intro/CSV.

---

Источники

• Документация DeepL (глоссарии, интеграция) — https://docs.typo3.org/p/web-vision/deepltranslate-glossary/main/en-us/Editor/Index.html
• Пакет deepl_dart (создание глоссария из CSV) — https://pub.dev/packages/deepl_dart
• Интегратор TYPO3 — пример команды для глоссария — https://docs.typo3.org/p/dmitryd/dd-deepl/12.7/en-us/Integrator/Index.html
• Описание формата глоссария (RWS/AppStore) — https://community.rws.com/product-groups/trados-portfolio/rws-appstore/f/rws-appstore/57265/deepl-glossary
• Перевод контента с AI — DatoCMS — https://www.datocms.com/docs/translating-content-with-ai
• Как переводить CSV через PTC (WPML) — https://ptc.wpml.org/documentation/how-to-translate-csv-files-with-ptc/
• SimpleLocalize — загрузка CSV для переводов — https://simplelocalize.io/docs/file-formats/csv-translations/
• O.Translator — защита заголовков и CSV‑опции — https://otranslator.com/en/intro/CSV
• Статья про перевод больших файлов и TM — https://www.pairaphrase.com/blog/translate-large-files
• Автоматизированная локализация продуктовых CSV — https://rowpulse-ai.com/en/translate-multilingual-product-data-via-csv-without-an-agency/
• Обзор ограничений Perplexity (загрузка файлов) — https://www.datastudios.org/post/perplexity-ai-file-uploading-and-reading-formats-limits-and-enterprise-options
• Сообщения пользователей о проблемах Perplexity с большими CSV (Reddit) — https://www.reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1ily96v/analyzing_large_csv_files/
• Опыт работы с Perplexity Spaces и лимитами — https://mguhlin.org/2024/11/05/perplexity-spaces-replacement-for-custom-gpt/
• Рекомендации по использованию Perplexity — https://www.xda-developers.com/strategies-getting-most-out-perplexity/
• Обсуждение потребности массового импорта глоссариев (Drupal issue) — https://www.drupal.org/project/tmgmt_deepl/issues/3445656

---

Заключение

Перевод больших CSV файлов с английского на русский с помощью ИИ — это сочетание технической подготовки, использования правильных инструментов и контроля терминологии. Для точного перевода технических характеристик рекомендую использовать DeepL или Google Cloud + глоссарии в формате CSV, выполнять пакетную обработку через API и проводить пост‑редактирование; Perplexity же лучше оставить для выборочной проверки и анализа, а не для массового перевода. Если нужно — помогу составить пример рабочего пайплайна под ваши данные и подсказать формат глоссария.