基于大语言模型的AvaloniaChat翻译应用

先来谈谈这款工具的设计初衷。许多人在阅读英文文献时，非常偏爱中英文对照的阅读方式，这样理解起来更加扎实。尽管一些软件已经内置翻译功能，但实际使用后发现，大语言模型（LLM）提供的翻译结果往往更加自然流畅、贴合语境。然而，每次都需要复制粘贴文本、手动设置提示词、再切换窗口对照原文，操作起来非常繁琐。因此，我们基于 Avalonia 和 Semantic Kernel 开发了这款开源中英文对照翻译工具——AvaloniaChat，它能够轻松实现双语平行阅读。现在将其代码开源，希望能帮助到有类似需求的用户。

使用指南

安装

安装过程非常简单。前往 GitHub 仓库（地址：https://github.com/Ming-jiayou/AvaloniaChat），在 Releases 页面找到最新的压缩包，比如 AvaloniaChat-v0.0.1-win-x64.zip。下载解压后，你会看到一个包含程序文件的文件夹，关键文件都在里面了。

使用

在运行软件前，需要完成一项简单的配置——编辑 appsettings.json 文件。这个文件用于配置你打算调用的 LLM 大语言模型。

这里重点推荐使用硅基流动（SiliconFlow）平台。该平台下的 Qwen/Qwen2-7B-Instruct 模型不仅完全免费，而且推理速度极快，非常适合日常英中对照翻译等场景。注册并登录硅基流动后，创建一个 API Key 并复制备用。

打开 appsettings.json，如果使用硅基流动，你只需要将刚才复制的 API Key 填入对应的位置即可。

保存文件，然后直接双击 .exe 文件，程序就能运行起来了。

你可以向它提出任何问题。

主要使用场景：英中对照翻译

这也是我们开发此工具的核心原因。例如，打开一篇英文文献，左侧显示原文、右侧呈现翻译结果，双语对照一目了然，极大提升了阅读效率。

同样地，中译英翻译功能也十分流畅自然。

配置其他大语言模型

讯飞星火

以配置 Spark Max 模型为例，appsettings.json 文件需要写成下面这样：

{
  "OpenAI": {
    "Key": "your key",
    "Endpoint": "https://spark-api-open.xf-yun.com",
    "ChatModel": "generalv3.5"
  }
}

在讯飞星火平台获取你的 API Key。需要注意的是，讯飞星火的 Key 格式通常是 APIKey:APISecret，你需要将它们以 6d3...:M... 这样的形式填写到 Key 字段中。

配置完成后，可以测试一下模型是否正常连通。

零一万物

以配置 yi-large 模型为例，配置文件如下：

{
  "OpenAI": {
    "Key": "your key",
    "Endpoint": "https://api.lingyiwanwu.com",
    "ChatModel": "yi-large"
  }
}

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热点：基于大语言模型的AvaloniaChat翻译应用要求：
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