Как мы встроили AI-переводчик прямо в проект клиента — и отказались от сторонних сервисов

В последние пару лет бизнес постепенно свыкается с мыслью, что если тебе нужен искусственный интеллект — готовься платить за каждый запрос. Любишь OpenAI? Заплати. Хочешь перевести тексты с DeepL? Заплати но не факт что именно в день запуска массовой рекламы, сторонний сервис не упадёт увлекая за собой в бездну и ваш бизнес.

Недавно к нам обратились владельцы платформы из южной америки (назовём её условно MarketPost — по NDA я не могу раскрыть название и детали). У бизнеса была вполне обычная, но важная для роста задача: сделать свой испаноязычный маркетплейс удобным и понятным для англоговорящих пользователей и привлеч покупателей со всего мира. Причём без зависимости от облачных сервисов, подписок и лишних затрат. И главное — без потери смысла. Потому что все тексты на площадке пишут обычные люди, не профессионалы. Без копирайтеров. Со всеми «mi nevera funciona pero tiene un poco de ruido raro» и «vendo porque ya no lo uso» и даже грамматическими ошибками. Для классических моделей это пытка, для нас интересная задача.

Решение: не брать ChatGPT, а выучить свою модель

На этом этапе большинство разработчиков пошли бы проверенным путём — интеграция с внешним API типа OpenAi (ChatGPT), пара строчек кода, ключик из личного кабинета, и вроде бы всё работает. Пока не приходит счёт за услуги или пока сервис не ляжет от наплыва пользователей. Или пока не поймёшь, что модель переводит «vendo por no usar» как «I sell it because I hate it».

Мы пошли другим путём — решили натренировать свою небольшую transformer-модель и разместить её прямо на сервере проекта клиента. Почему? Потому что это даёт сразу несколько преимуществ:

• Никакой зависимости от третьих сервисов. Перевод всегда работает, даже если у OpenAI выходной или у DeepL плохое настроение.
• Нулевые постоянные издержки. У клиента уже есть свой сервер, ресурсы позволяют — зачем платить за воздух?
• Контроль качества. Мы можем дообучать модель на реальных примерах объявлений с площадки и адаптировать её под живую речь, а не под учебник испанского.

Модель получилась лёгкой, быстрой и на удивление чувствительной к контексту. Жаргон, просторечие, опечатки — всё это она обрабатывает с терпением хорошего редактора. И каждый новый день делает её лучше: мы реализовали тонкую схему дообучения на новых публикациях с верифицированным переводом.

А теперь — главное: мы встроили этот механизм глубоко в архитектуру платформы. Каждый раз, когда пользователь публикует объявление на испанском — модель в фоне и практически мгновенно создаёт его англоязычную версию. Результат выглядит не как машинный перевод, а как натуральный человеческий текст. В большинстве случаев пользователи даже не догадываются, что там под капотом работает нейросеть, а не живой переводчик.

Перевод чатов и UX

Разумеется, встроить AI — это только половина дела. Чтобы такая штука действительно работала, важно продумать, как она будет выглядеть глазами обычного пользователя. Мы хотели избежать ситуации, когда человек видит странный текст и думает: «Что за робот мну тут пишет?»

Поэтому мы подошли к интерфейсу с особым вниманием. Во-первых, каждое автоматически переведённое сообщение и объявление сопровождается пометкой, что это перевод. Рядом кнопка: «Показать оригинал». Это даёт пользователю контроль: если перевод слегка промахнулся, или человек сам знает язык собеседника — можно легко сравнить и вернуться к исходному тексту.

Особенно круто это работает в чатах между покупателем и продавцом, когда каждый пишет на своём языке, но оба всё понимают. Мы встроили механизм перевода прямо в мессенджер платформы. Перевод происходит мгновенно, и общение остаётся живым и плавным. А ещё — безопасным: никакие внешние API не участвуют в передаче сообщений. Всё происходит на стороне сервера, под полной защитой.

Теперь представь масштаб. Пользователи из Колумбии, Перу, Аргентины — не зная ни слова по-английски — могут продавать свои товары покупателям из США, Канады или Европы. И наоборот. В один клик, без лишних шагов, без ежемесячных подписок.

Платформа, которая раньше была локальной, буквально за считанные недели стала глобальной с минимальными затратами. И всё это — благодаря одному продуманному и правильно реализованному self-hosted решению.

Что в итоге

Данный кейс живая иллюстрация того, что сегодня не обязательно быть гигантом или вкладывать десятки тысяч в инфраструктуру, чтобы получить собственный искусственный интеллект, который реально работает на бизнес.

Вместо того чтобы платить за каждый перевод и зависеть от милости внешних сервисов, мы дали клиенту инструмент, который работает автономно, масштабируется без дополнительных затрат и постоянно становится умнее. А главное — приносит реальные результаты.

— Англоязычные пользователи начали регистрироваться и делать заказы.
— Испаноязычные продавцы расширили аудиторию и начали продавать за границу.
— А сам маркетплейс вышел из регионального уровня на международный рынок. Без дорогостоящей рекламы и пресс-релизов. Просто благодаря оргиническому поиску в гугл (да, то самое СЕО).

Это отличный пример, как технологии машиннго обучения могут решать простые, но важные задачи. Если вы — владелец платформы, маркетплейса или любого сервиса, где пользователи взаимодействуют между собой на разных языках возможно, именно такой подход вам и нужен. Мы умеем создавать AI-инструменты, которые приносят ощутимую прибыль вашему бизнесу. И главное — работают у вас, а не где-то в чужом облаке.