基于 ChatGPT API 的划词翻译浏览器脚本实现

sxkk20081年前知识分享104

前言

最近 GitHub 上有个基于 ChatGPT API 的浏览器脚本,openai-translator, 短时间内 star 冲到了 9.7k, 功能上除了支持翻译外,还支持润色和总结功能,除了浏览器插件外,还使用了 tauri 打包了一个桌面客户端,那抛开 tauri 是使用 rust 部分,那浏览器部分实现还是比较简单的,今天我们就来手动实现一下。

openAI 提供的接口

比如我们可以复制以下代码,在浏览器控制台中发起请求,就可以完成翻译

//这是示例
const OPENAI_API_KEY = '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'

const prompt = `Translate this into Chinese:
        hello world`
const res = await fetch('https://api.openai.com/v1/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    authorization: `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`,
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'text-davinci-003',
    prompt,
    max_tokens: 1000,
    temperature: 0,
  }),
})
const response = await res.json()

const result = response.choices[0].text

上述代码中 OPONAI_API_KEY 需要替换成你自己的。

实现划词翻译

划词翻译是一种常见的网页功能,用户选择一个单词或一段文本时,自动弹出一个小窗口,显示该单词或文本的翻译。

  1. 首先,在 HTML 页面中添加一个空的 DIV 元素和一个触发翻译的按钮
let keyword
const translation = document.createElement('div')
translation.id = 'translation'
const icon = document.createElement('img')
icon.style.width = '30px'
icon.style.height = '30px'
icon.src = 'http://example.com/icon.png'
translation.appendChild(icon)
  1. 为页面添加一个鼠标抬起事件监听器,当用户选择一段文本时,设置搜索关键词。
document.addEventListener("mouseup", (event) => {
  const selection = window.getSelection().toString().trim();
  if (selection) {
    keyword=selection;
  }
});
  1. 鼠标点击执行翻译逻辑。可以使用 AJAX 请求从后台获取翻译结果并将其显示在 DIV 元素中。
function translate() {
  if (keyword) {
    // 执行翻译逻辑
  }
}
icon.addEventListener('mouseover', translate)
  1. 在 CSS 样式表中为 DIV 元素添加样式,使其浮动在页面上显示。
#translation {
  position: fixed;
  top: 10px;
  right: 10px;
  max-width: 300px;
  padding: 5px;
  background-color: #f7f7f7;
  border: 1px solid #ccc;
  box-shadow: 0px 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
  z-index: 9999;
}

以上这些步骤就能实现划词翻译的基本功能,一起来看下效果。

react + antd 实现

上面的代码只是实现了一个最简单的版本,样式也不够美观,因此我们可以使用 webpack + react + antd 来实现一个现代化的插件, 这里我使用一个之前创建的模版tampermonkey-starter

使用 antd 的 Popover 组件来显示,使用 react 重构下 js 代码,我们就可以实现如下效果。

image.png

点击翻译按钮,就会通过接口请求,将翻译结果显示在下方。但是翻译结果需要等 api 完全返回,才会显示出来,这样会等待较慢,我们可以使用 Stream,OpenAI 的接口支持流渲染吗,这样结果就会一个字一个字蹦出来。

import { createParser } from 'eventsource-parser'

const translate = async (text: string) => {
  const resp = await fetch('https://api.openai.com/v1/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      authorization: `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`,
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'text-davinci-003',
      prompt: `Translate this into Chinese:
          ${text}`,
      max_tokens: 1000,
      temperature: 0,
      frequency_penalty: 0,
      stream: true,
    }),
  })
  if (resp.status !== 200) {
    const res = await resp.json()
    setLoading(false)
    console.error(res)
    return
  }
  const parser = createParser((event) => {
    if (event.type === 'event') {
      const data = event.data
      if (data === '[DONE]') {
        setLoading(false)
      }
      try {
        let json = JSON.parse(event.data)
        setResult((prev) => {
          return prev + json.choices[0].text
        })
      } catch (error) {
        console.log(error)
      }
    }
  })
  const data = resp.body
  if (!data) {
    console.log('Error: No data received from API')
    return
  }
  const reader = resp.body.getReader()
  try {
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read()
      if (done) {
        setLoading(false)
        break
      }
      const str = new TextDecoder().decode(value)
      parser.feed(str)
    }
  } finally {
    reader.releaseLock()
  }
}

在上面代码中,我们使用 fetch API 发送了一个 HTTP 请求,并在响应中获取了一个可读流。我们可以使用 getReader 方法获取一个读取器对象,并使用它来处理流数据,使用了 eventsource-parser这个包来解析服务器推送(Server-sent events)的数据。

这样响应的内容就会根据 Server-sent events(服务器发送的事件)逐个显示了。

2023-03-27 13-41-49.2023-03-27 13_46_07.gif

文本转语音

一般翻译插件都有语音播放的功能,我们可以利用 可以使用 Web Speech API。此 API 提供了两个语音合成接口:SpeechSynthesisSpeechSynthesisUtterance

function speak(text) {
  if ('speechSynthesis' in window) {
    const utterance = new SpeechSynthesisUtterance(text)
    utterance.voice = speechSynthesis.getVoices()[0]
    utterance.pitch = 1
    utterance.rate = 1
    speechSynthesis.speak(utterance)
  }
}

然后直接调用这个函数,传入需要朗读的文本,就可以实现语音播放

speak('Hello, world!')

小结

本文介绍了如何实现划词翻译的基本功能,包括使用 OpenAI 提供的接口进行翻译、在 HTML 页面中添加触发翻译的按钮和鼠标抬起事件监听事件、使用 AJAX 请求从接口获取翻译结果并将其显示在 DIV 元素中等。同时还介绍了如何使用 webpack + react + antd 实现一个现代化的插件,并利用 Web Speech API 实现语音播放功能。

本文正在参加「金石计划」

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