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Glossarion 번역기 Context Mode (이전 챕터 문맥 참조) 있네요

08/05/2026, 12:41:36
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https://github.com/Shirochi-stack/Glossarion

GitHub - Shirochi-stack/Glossarion: Glossarion is a GUI utility for AI-assisted novel translation using OpenAI and Gemini APIs. It supports contextual translation, glossary generation, and EPUB rebuilding with full control.
Glossarion is a GUI utility for AI-assisted novel translation using OpenAI and Gemini APIs. It supports contextual translation, glossary generation, and EPUB rebuilding with full control. - Shiroch...

Context Mode (문맥 모드 설정)

  • Off (끄기)
    이전 챕터의 문맥 없이 각 요청을 독립적으로 번역합니다.

  • Contextual History (문맥 히스토리)
    최근 번역된 내역을 직접적인 대화 기록(Conversation History)으로 포함하여 전송합니다.

  • Rolling Summary (Replace) (순환 요약 - 교체)
    최신 주고받은 번역 내용을 요약한 뒤, 이전 메모리 요약을 새 요약으로 교체(덮어쓰기)합니다.

  • Rolling Summary (Append) (순환 요약 - 추가)
    최신 주고받은 번역 내용을 요약하여 기존 메모리에 추가(누적)하고, 가장 최근 번역 내역도 함께 유지합니다.

한국어 UI는 없는 거 같은데, Contextual History나 Rolling Summary (Append) 써보면 괜찮지 않을까 싶어요

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용어집 추출에 type 분류, 성별 구분도 있네요.

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13 comments
직전 청크 제공은 어디까지나 일관성 유지 측면이고 한글은 기본적으로 토크나이저 효율 안좋음 더불어 크기가 커질수록 번역에 대해서 질이 떨어지거나 누락/요약이 생길 수 있다는건 감안해야됨
그래도 일단은 궁금하니까 이미 돌렸던 거 재번역 한번 딸깍 눌러보려고요.
08/05
저도 자작 번역기로 돌리면서 해당 기능을 구현해서 써봤는데 효과가 별로였습니다. ai랑 대화하면서 별로 효과가 없었던 이유에 대해 물어봤는데. 1.어차피 결국은 청크마다 독립적으로 번역하기 때문에 의미없음.-api에 요청할때마다 리셋되기 때문에 이전 번역에 대한 정보를 준다고 마치 한 사람이 계속 이어서 번역하는 것과 같은 효과를 얻을 순 없음. 2.LLM 특성상 매번 결과가 다름. LLM 구조상 확률적으로 다음 단어를 예측해서 확률이 높은 단어를 채택하는 식으로 구현되었기 때문에 매번 결과가 다를 수 밖에 없음. 프롬프트로 강제해도 어느정도 이상 일관성을 부여하는게 불가능한 이유. 3.컨텍스트가 길어져서 오히려 품질 저하됨. 만약 청크 길이도 길고 앞 문맥으로 주는 텍스트도 많은데다가 용어집까지 적용하면 필연적으로 품질이 저하됨. 모델의 최대 토큰 수에 여유가 있어도 컨텍스트가 길면 AI는 불필요한 사고를 줄이려는 성향을 보이거나 루프에 빠져서 사고를 중지하고 바로 출력하려 함.
08/05 Edited 08/05
그건 그렇긴 하죠 완전히 같은 용어집에 프롬프트로 돌려도 매번 내용이 다르니. 근데 이건 용어집에 인물 등 type 분류, 성별 구분, 간단한 설명도 있어서 그 점은 더 나은 것 같네요
08/05
[ { "name": "한동", "aliases": [ "니콜라스", "한동선생", "니콜라스부교수", "정식 직원-한동", "발렌 니콜라스", "회색 특사", "부교수·니콜라스", "형무소장", "한동", "한 선생", "가짜 회색" ], "role": "Protagonist; S-01 world instructor/assistant professor, Black Tower formal employee and M's chosen successor", "personality":
08/05
저는 용어집은 전부 한글로 미리 치환해놓고 위와 같은 형식으로 캐릭터 정보를 ai한테 주는 방식으로 번역하고 있어요. 아무래도 한번에 다 넣으면 너무 낭비니까 청크마다 등장하는 인물만 넣도록 만들어서 주입하는 방식으로 하니까 대충 청크당 2만 토큰 정도 쓰더라구요.
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