让您的工程师专注于产品，而不是翻译堆栈。
以与发布单一语言一样快的速度发布所有语言版本。Phrase 为您的团队提供了一个平台，用于大规模生成、管理和发布全球内容，从而让您最优秀的工程师能够专注于打造属于您的独特产品。
翻译现在只是简单的部分
现代模型很出色。您可以将内容发送给 LLM，并在几分钟内获得流畅的翻译，而一支有能力的团队可以快速搭建起来。这是真正的进展，值得使用。
有趣的工作始于规模化。在每种语言和每次发布中保持准确、符合品牌、合规且一致是另一种问题，而且这始终是一个难题。AI 扩展了翻译步骤。围绕它的系统仍然需要构建和运行。
支撑您产品的平台
保持全球内容大规模准确无误的一切都是真正的工程工作。针对每种语言在模型和引擎之间进行路由。随着模型更改自动衡量质量。保持术语和品牌语调一致。连接创建和发布内容的所有系统。始终保持合规且可审计。
那才是一个平台。您可以自己构建和运行它，也可以基于现有的平台进行构建。Phrase 就是那个基础，因此您产品之下的那一层，您只需配置和控制，而无需永久维护
面向企业领导者：
内部构建真正涉及的内容，以及转而购买后释放的资源
面向工程领导者:
生产对全球内容系统的要求，以及支撑它的平台原语
面向企业领导者
内部构建全球内容技术栈与其说是一个项目，不如说是一个产品，而产品需要常设团队。您在开始时批准的范围往往比您实际承担的要小，因此在承担之前了解全部承诺是值得的。
一个常设团队
该技术栈需要 ML 运维、数据工程、QA、合规性、连接器维护、DevOps 和译员。这是一个您每年都需要投入资金支持的团队
连接器维护
每一个发生更改的 CMS、DAM、帮助中心、设计工具或供应商 API 都需要您的团队去修复、测试和监控。
实现安全扩展所需的时间
治理和质量层并非可选项，且需要数月时间才能构建完善。在每个市场自信地发布产品之前，都需要这段时间。
您的工程师投入何处
您最稀缺的资源是工程时间。如果花费在基建设施上，那么竞争对手也能获得同样的解决方案
将全球内容视为一项企业资产。
可扩展的模型在于集中治理与分布式执行：本地团队迅速行动，同时全球治理机制确保控制得当产品、用户体验、工程和内容团队都会接触多语言内容，而单一的治理平台能使这些内容在所有团队中保持可预测性。
Phrase 被公认为2025年第三季度 Forrester Wave™ 的领导者。
我们在 26 项标准中获得了 21 个最高分，设定了企业语言技术的基准。
面向工程领导者
大多数工程团队可以在一个冲刺周期内完成基于大语言模型的本地化原型设计，且原型效果令人信服。生产环境才是工程挑战所在，而这与模型本身关系不大。这是系统设计问题：内容版本管理、翻译记忆库治理、提示词管理、质量评估、合规控制以及工作流编排。推理吞吐量很容易扩展。细微差别才是需要基础设施支持的部分。
生产环境对您的要求：
质量一致
自动检测和回归跟踪可确保在模型更改时，质量依然保持稳定，不会在大规模应用中悄然漂移。
术语和语调
流利并不代表准确。强制执行的术语库和品牌语调可确保输出在不同语言间保持一致。
真实上下文
上下文涵盖 UI 状态、历史记录、受众、品牌和法规，建模为类型化元数据，并通过检索解决。
可复现性
模型更新会改变输出。版本化提示词和回滚机制可确保行为受控。
数据治理
自定义模型需要来源追踪和合规监控，以控制法律风险。
构建它的真实范围
总而言之，这是一个需要拥有和运行的内部平台，这也是专业平台存在的原因。
技术
提示词运维、上下文工程、翻译记忆库同步、多模态保真度、可观测性、大文件摄入以及 CI/CD 协调。
运营层面
工作流编排、质量评估、多引擎路由、技术债务和集成维护。
数据与合规
驻留、加密、认证（GDPR 和行业特定）、模型治理和来源。
组织层面
长期人员配备、跨职能协调，以及使您核心产品的工程重心转移的效果
理想状态
从中获益最多的团队会将本地化视为长期基础设施，而非一项实验他们将工程精力投入到它如何适配其 CI/CD、发布和质量工作流中，并让平台处理可重复的问题：编排、治理、连接器和可观测性。当工程时间投入到产品差异化上时，其价值会不断累积。
基于 Phrase Platform 构建
以开发者为中心的集成
强大的 API、SDK 以及 200 多个预构建的 CMS、设计和代码系统连接器。
模块化且可扩展
插件连接器、可配置的工作流和治理模板让每个团队都能调整行为，同时保持集中控制
工作流编排
可视化工作流引擎对触发器、条件逻辑、质量门禁和人工介入审核进行建模，因此您是在工作流层上进行构建，而不是维护胶水代码。
受监管的 AI
基于机器学习的路由（机器翻译自动选择）、自定义 AI 训练、自动化 LQA 和质量分析，在不牺牲透明度、所有权或合规性的前提下，提高质量和吞吐量。
Orchestrator
一个可配置的中心，用于模型配置、路由、模板和集成，各团队可根据用户界面、营销、支持和发布工作流进行定制。
安全性和合规性
提供企业级加密机制、基于角色的访问控制、审计日志以及多区域托管选项，以满足常见的合规认证要求。
使用 Phrase 进行构建
问问自己，构建这个系统是否比购买它更能让您具备竞争力？如果答案不是明确的“是”，那就基于平台构建，并引导您的工程师专注于能真正产生影响的领域。
原型成功并不等同于生产就绪。对于大规模全球内容来说，最具挑战性的部分从来都不是翻译。真正的难点在于系统工程，它在跨越内容类型、语言与市场时，确保上下文、质量和治理始终连贯。
打造令您脱颖而出的核心竞争力，其余部分由 Phrase 实现。
常见问题
既然现在的模型已经如此出色，难道 LLM API 还不够吗？
模型是最简单的部分。要确保输出在跨语言和版本发布中保持准确、一致、合规且可复现，需要路由、质量评估、术语、上下文和回滚机制。无论您选择自建还是购买，这项工作都必然存在，而 Phrase 已经提供了这些功能。
Phrase 的成本与内部构建相比如何？
内部构建并非一次性成本，您每年都需要投入资金建立一个常设团队并进行持续维护，同时还会占用原本用于您产品开发的工程时间。总拥有成本几乎总是高于平台订购套餐，而且随着您添加市场和语言，成本会持续增加。
Phrase 与我们自己调用 LLM 有何不同？
Phrase 对模型进行管理，而不仅仅是调用它：包括版本化提示词、自动质量检查、模型路由、翻译记忆库、审计追踪和回滚。您既能获得 LLM 的速度，又能拥有生产系统所需的控制力。
我们在平台上是否保留控制权和数据所有权？
是的。自定义 AI 训练流水线、数据驻留选项、基于角色的访问以及审计日志，确保数据所有权和治理权掌握在您手中。
您的工程师还能对其进行自定义吗？
是的。API、SDK、200+ 连接器、可配置的工作流以及 Orchestrator 专为团队设计，旨在让您在保持集中治理的同时，将 Phrase 适配到您自己的系统和节奏中。
它与什么集成？
CMS、DAM、代码仓库、设计工具、帮助台以及发布流水线，通过 200 多个预构建连接器，外加用于任何定制需求的 API。
我们多快能投入生产？
预构建的连接器和工作流将原本需要数月的基础设施工作缩短至数周。您的团队将这些时间用于研究全球内容如何更好地契合您的产品。