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Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
🎉 DocTranslator Pro 版本现已发布！ 欢迎体验，功能更强大！
✨ Pro 版本核心优势
- 智能分块策略: 能更好地识别段落、列表等结构，提升翻译质量与上下文连贯性。
- 成本优化: 通过更高效的提示词设计和注入策略，显著减少 Token 消耗，有效降低翻译成本。
- 术语库: 支持用户定义术语对照表，确保专业术语翻译的准确性和一致性。
- 翻译记忆库: 智能复用历史翻译，提升效率、降低成本。
- AI模型服务商管理: 可配置 OpenAI, Qwen, DeepSeek 等多种大模型，用户可根据需求选择或由系统智能路由。
- 批量处理: 支持文档上传选择多个术语库和翻译记忆，并发翻译，处理效率更高更准确。
- 消耗统计: 提供Token消耗统计等管理后台功能。
📄 DocTranslator - 文档 AI 翻译工具 🚀
DocTranslator 文档翻译，支持多种文件格式的翻译，兼容 OpenAI 格式的 API，并支持批量操作和多线程处理。无论是个人用户还是企业团队，DocTranslator 都能帮助你高效完成文档翻译任务！✨
[[English]](README_en.md)
🌟 功能特性
- 支持多种文档格式
📑 txt、📝 markdown、📄 word、📊 csv、📈 excel、📑 pdf(非扫描版)、📽️ ppt 文档的 AI 翻译。
- 兼容 OpenAI 格式的 API
🤖 支持任何符合 OpenAI 格式的端点 API（中转 API），灵活适配多种 AI 模型。
- 批量操作
🚀 支持批量上传和翻译文档，提升工作效率。
- 多线程支持
⚡ 利用多线程技术，加速文档翻译过程。
- Docker 部署
🐳 支持 Docker 一键部署，简单易用。
🛠️ 技术栈
- 前端：Vue 3 + Vite
- 后端：Python + Flask+MySQL/SQLite
- AI 翻译：兼容 OpenAI 格式
- 部署：Docker + Nginx
效果如图:
用户端页面演示
用户端页面 用户端页面2 用户端页面3
管理端页面演示
管理端页面 管理端页面2 管理端页面3
Linux 系统部署（推荐）
推荐在 Linux 系统中使用 Docker Engine。
首次部署：仅准备一次
git clone https://github.com/mingchen666/DocTranslator.git
cd DocTranslator
cp backend/.env.example backend/.env编辑 backend/.env，将 FLASK_ENV 设为 production，并填写真实的 PROD_DATABASE_URL、SECRET_KEY 和 JWT_SECRET_KEY。
一行部署
bash deploy.sh脚本会校验部署配置、自动构建 backend/Dockerfile、执行数据库迁移，并按 TRANSLATION_QUEUE_BACKEND 启动 API、Nginx 和对应 worker。默认 database 启动 数据库队列 worker；celery 启动 Redis 及普通文档、PDF 两个 Celery worker。
一行更新
bash update.sh更新脚本要求工作区干净，并且只接受 main 分支的快进更新，随后复用同一部署流程重建 后端镜像。已提交的 frontend/dist 和 admin/dist 会直接被 Nginx 使用，无需在服务器 构建前端。
<details> <summary>Windows 部署</summary>
<br>
deploy.sh 和 update.sh 面向 Linux/macOS 的 Bash。Windows 用户可在 Docker Desktop 的 Linux containers 模式下，通过 PowerShell 在项目根目录执行：
# 首次部署或默认数据库队列模式
docker compose up -d --build --force-recreate
# 日常更新
git pull --ff-only; if ($LASTEXITCODE -eq 0) { docker compose up -d --build --force-recreate } else { exit $LASTEXITCODE }该方式同样自动构建后端镜像，并直接使用已提交的 frontend/dist 与 admin/dist。 Celery 模式使用 docker compose --profile celery up -d --build --force-recreate。
</details>
🚀 本地开发
1. 克隆项目
git clone https://github.com/mingchen666/DocTranslator.git
cd DocTranslator2. 配置环境变量
在 backend/.env 文件中填写必要的环境变量
3. 启动后端
进入后端目录安装依赖：
cd backend
pip install -r requirements.txt4. 启动后端
python run.pypython run.py 会先执行 Alembic 数据库迁移和幂等初始化，再启动开发服务器。 也可以单独运行 python migrate_startup.py 只执行迁移。生产数据库升级前必须先备份。
5. 启动前端和管理端
/dist 文件夹已经是打包好了的，直接部署使用即可，不本地开发可以忽略下面步骤
>
前端
cd frontend
pnpm install
pnpm dev管理端
cd admin
pnpm install
pnpm dev6. 访问项目
- 前端：http://localhost:1475
- 管理端：http://localhost:8081
- 后端 API：http://localhost:5000
<details> <summary>其他部署方式：Docker Compose、Celery、对象存储和独立容器</summary>
<br>
Docker Compose 部署
生产环境优先使用上方 deploy.sh。旧版只启动 API 和 Nginx 的手工命令不会启动 翻译队列 worker，不能用于当前版本。需要手工管理容器时，请使用本节末尾的完整示例。
新数据库不会创建默认管理员。首次启动前可在 backend/.env 同时配置 ADMIN_EMAIL 和 ADMIN_PASSWORD；创建成功后应移除 ADMIN_PASSWORD。
#### 启动项目
cd DocTranslator
docker compose up -d --build --force-recreateDocker Compose 从 backend/.env 读取数据库和密钥配置，并在启动服务前同步完成迁移。
默认 TRANSLATION_QUEUE_BACKEND=database，只运行数据库 worker，不需要 Redis。 需要 Celery + Redis 时，在 backend/.env 设置：
TRANSLATION_QUEUE_BACKEND=celery
CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0然后使用 Celery profile：
docker compose --profile celery up -d --build --force-recreate#### 翻译结果对象存储
默认情况下，翻译结果继续保存在 /app/storage。如需把新完成的结果保存到 阿里云 OSS，可在 backend/.env 设置：
RESULT_STORAGE_BACKEND=oss
OSS_ENDPOINT=https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com
OSS_BUCKET=your-private-bucket
OSS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=your-access-key-secret
OSS_PREFIX=translations/历史本地结果不会自动迁移；每条记录仍从它完成时使用的存储后端读取。 /app/storage 挂载仍然必须保留，用于源文件、翻译临时文件和历史结果。
#### 独立 Docker 容器
不使用 Compose 时，所有容器使用同一个镜像、同一个 .env、同一个数据库和 /app/storage 挂载。
先构建镜像并创建网络：
docker build -t doctranslator ./backend
docker network create my-network数据库队列模式：
docker run -d --name backend-container --env-file backend/.env \
--network my-network -p 5000:5000 \
-v $(pwd)/backend/db:/app/db \
-v $(pwd)/backend/storage:/app/storage doctranslator
docker run -d --name backend-worker-container --env-file backend/.env \
--network my-network \
-v $(pwd)/backend/db:/app/db \
-v $(pwd)/backend/storage:/app/storage \
doctranslator python worker.pyCelery 模式额外启动 Redis 和两个 Celery worker：
docker run -d --name redis --network my-network \
redis:7-alpine redis-server --appendonly yes
docker run -d --name celery-document-worker --env-file backend/.env \
--network my-network \
-v $(pwd)/backend/db:/app/db \
-v $(pwd)/backend/storage:/app/storage \
doctranslator celery -A app.celery_app:celery worker \
--queues=translation.default --concurrency=2
docker run -d --name celery-pdf-worker --env-file backend/.env \
--network my-network \
-v $(pwd)/backend/db:/app/db \
-v $(pwd)/backend/storage:/app/storage \
doctranslator celery -A app.celery_app:celery worker \
--queues=translation.pdf --concurrency=1独立容器部署在多台主机时，/app/storage 必须使用共享文件系统；普通本地 Docker volume 不能跨主机共享翻译源文件和结果文件。
#### 更新项目
cd /DocTranslator
git pull --ff-only && docker compose up -d --build --force-recreate</details>
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