Remarka AI

Casi studio / Web app · Piattaforma AI

Una piattaforma AI che traduce documenti interi.

Remarka AI è una piattaforma che traduce interi documenti — DOCX, XLSX, PDF anche scansionati — conservandone tabelle, stili e terminologia. L’abbiamo progettata e sviluppata come nostro team: un motore di traduzione basato su modelli AI, dentro un’ingegneria seria: OCR, glossario automatico e controllo qualità.

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Home page della piattaforma di traduzione AI Remarka AI: caricamento del documento e scelta delle lingue

Il problema

Tradurre documenti a mano non regge il volume.

Contratti, certificati, fogli di calcolo, PDF scansionati: tradurli a mano significa ribattere le tabelle, rifare l’impaginazione e inseguire la coerenza dei termini pagina dopo pagina. I traduttori automatici generici, dall’altra parte, appiattiscono la formattazione e ignorano il vocabolario del settore.

Serviva un sistema che traducesse il documento, non solo il testo: che restituisse lo stesso file, nella stessa forma, in un’altra lingua — con la terminologia sotto controllo.

La nostra risposta

Una piattaforma che traduce il documento, non solo il testo.

Abbiamo progettato e sviluppato Remarka AI: carichi un DOCX, uno XLSX o un PDF e ricevi lo stesso documento tradotto, con tabelle, stili e titoli al loro posto. Il motore di traduzione è basato su modelli AI; intorno, un’architettura a code e worker che regge file grandi e lavori lunghi. È lo stesso tipo di ingegneria che mettiamo nelle web app su misura per i nostri clienti.

Multiformato — DOCX, XLSX, PDF (anche scansionati), TXT, HTML, fino a 100 MB
OCR per i PDF scansionati, struttura del documento ricostruita in uscita
Glossario automatico e memoria di traduzione per la coerenza dei termini
Controllo qualità automatico e avanzamento in tempo reale a video

Cosa abbiamo costruito

Le funzioni, dal file caricato al documento tradotto.

01Caricamento multiformato. DOCX, XLSX, PDF con testo o scansionati, TXT e HTML, fino a 100 MB per file, con estrazione di testo e struttura.
02Pipeline automatica. Ogni documento attraversa gli stati caricamento → analisi → pronto, con rilevamento del dominio prima ancora di iniziare a tradurre.
03Motore di traduzione AI. Modelli GPT di OpenAI: un modello analizza dominio e stile, un altro traduce il testo diviso in blocchi.
04Glossario automatico. Estrazione dei termini bilingui dal documento, modificabili a mano, con export TMX per i CAT esterni.
05Memoria di traduzione. I segmenti identici già tradotti vengono riusati tra progetti, per coerenza e risparmio.
06Controllo qualità. Un motore di QA controlla segmenti mancanti, terminologia, numeri e formattazione, con livelli di gravità.
07Export multiformato. DOCX e XLSX ricostruiti con tabelle e stili, versione bilingue affiancata e file TMX.
08Realtime e account. Avanzamento della traduzione via WebSocket, piani e pagamenti, pannello di amministrazione, chiave AI propria (BYOK).

Come funziona

Il percorso di un documento, dallo upload al file tradotto.

Ogni fase del percorso è un lavoro in coda: se un passaggio è lento — l’OCR di un PDF, la traduzione di un file lungo — non blocca l’interfaccia, e può riprendere da un punto di controllo senza ricominciare da capo.

01Analisi del file. Estrazione di testo e struttura dal DOCX, dallo XLSX o dal PDF; per i PDF scansionati entra in gioco l’OCR.
02Analisi del dominio. Un modello AI classifica argomento, livello tecnico e stile del documento.
03Glossario e istruzioni. Estrazione dei termini bilingui e generazione di istruzioni di traduzione su misura per quel testo.
04Traduzione a blocchi. Il testo è diviso in segmenti e tradotto a lotti, con la memoria di traduzione a fare da cache e ripetizione automatica sugli errori.
05Controllo qualità. Verifica di segmenti mancanti, terminologia, numeri e formattazione prima della consegna.
06Ricostruzione del file. Il documento viene riassemblato con la sua struttura, più la versione bilingue e l’export TMX.

Come è fatto dentro

Un’architettura a code, pensata per i file grandi.

Un’API a moduli sul backend; le operazioni pesanti — parsing, OCR, traduzione, QA, export — passano da una coda gestita da worker dedicati, così l’interfaccia resta reattiva e ogni lavoro può riprendere da un punto di controllo. La conversione e la ricostruzione dei documenti vivono in un microservizio Python separato.

FrontNext.js 15 e React 19, TypeScript, Tailwind, Framer Motion
BackendNestJS su Fastify, Prisma ORM, API a moduli
DatiPostgreSQL — documenti, job, glossari, memoria di traduzione, log d’uso
CodeBullMQ + Redis, worker dedicati con punti di controllo e retry
AIModelli GPT di OpenAI per analisi del dominio, traduzione e QA
FileStorage S3-compatibile (MinIO/S3), OCR con Tesseract e PaddleOCR
AuthJWT e Google OAuth, ruoli e piani, pagamenti Stripe
DeployDocker Compose, Nginx, CI/CD con GitHub Actions

Le fasi

Costruito per fasi, senza rifare niente due volte.

Ogni fase consegna qualcosa di usabile e prepara la successiva. Lo stesso metodo con cui portiamo online i progetti dei clienti: prima le fondamenta, poi il flusso che porta valore, poi il resto.

01Fondamenta. Struttura del progetto, autenticazione, ruoli e piani, prima versione del database.
02Upload e pipeline dei documenti. Caricamento multiformato, parsing, OCR, rilevamento del dominio.
03Motore di traduzione AI. Traduzione a blocchi, glossario automatico, memoria di traduzione.
04Qualità ed export. Motore di QA, ricostruzione di DOCX e XLSX, versione bilingue, TMX.
05Realtime, pagamenti e admin. Avanzamento via WebSocket, piani e pagamenti, pannello di amministrazione.

Il risultato

Una piattaforma completa, in produzione.

Dall’upload del file alla consegna del documento tradotto, tutto passa da un’unica piattaforma: motore AI, glossario, memoria, controllo qualità ed export in un solo flusso. È online su ai.perevod4.ru, al lavoro su documenti reali.

16

lingue supportate, tra cui italiano, inglese e russo

5

formati di file: DOCX, XLSX, PDF, TXT, HTML

100MB

dimensione massima per singolo documento

PROGETTO DEL GRUPPO REMARKA — ONLINE SU ai.perevod4.ru

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