Universal Dialog Generator

🌍 Universal multi-language dialog generator with support for any OpenAI-compatible APIs

🇷🇺 Русская версия / Russian version...

🚀 Возможности

Два режима работы:
- Генерация диалогов - создание структурированных диалогов на основе тем и шаблонов
- Перевод текстов - массовый перевод из датасетов (Hugging Face или локальные файлы)
Универсальность - работает с любыми OpenAI-совместимыми API
Гибкая кастомизация - можно генерировать не только диалоги, а любые плоские JSON-схемы (массивы поддерживаются, вложенные объекты - нет)
Многопоточность - параллельная обработка для максимальной производительности
Отказоустойчивость - автоматические повторные попытки, чекпоинты и восстановление после сбоев
Потокобезопасность - безопасная запись и обработка ошибок в многопоточной среде
Масштабируемость - ротация файлов при достижении лимита размера
Поддержка датасетов - интеграция с Hugging Face datasets и локальными JSON/JSONL файлами

📦 Быстрый старт

1. Установка

# Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/limloop/universal_dialog_generator.git
cd universal-dialog-generator

# Установите зависимости
pip install -r requirements.txt

# Для работы с Hugging Face датасетами (опционально)
pip install datasets

2. Настройка конфигурации

Выберите режим работы, отредактировав config.json:

Режим генерации диалогов (по умолчанию):

{
  "task_type": "dialog_generation",
  "api": {
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "api_key": "your-api-key-here",
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "proxy": "http://127.0.0.1:8118",  // Прокси-сервер (опционально)
    "enable_reasoning": false          // Режим reasoning (опционально)
  },
  "generation": {
    "threads": 2,
    "languages": [
      {"code": "ru", "name": "русском"},
      {"code": "en", "name": "английском"}
    ]
  },
  "prompt_templates": {
    "base": "Создай диалог на ${language_name}...",
    "templates": ["Тема {concept} в {domain}"],
    "words": {
      "concept": ["эволюция", "синтез"],
      "domain": ["философии", "науке"]
    }
  }
}

Режим перевода текстов:

{
  "task_type": "translation",
  "api": {
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "api_key": "your-api-key-here",
    "model": "gpt-3.5-turbo"
  },
  "translation": {
    "dataset": {
      "source": "huggingface",
      "path": "username/dataset-name",
      "fields": {
        "id": "id",
        "text": "source_text"
      }
    },
    "target_language": "tokipona",
    "threads": 2,
    "prompt_template": {
      "system": "Ты профессиональный переводчик...",
      "user": "Переведи на {target_language}:\n{original_text}"
    }
  }
}

3. Запуск

python main.py

⚙️ Конфигурация

Поддерживаемые API провайдеры

OpenAI - https://api.openai.com/v1
LocalAI - http://localhost:8080/v1
Любой OpenAI-совместимый API

Настройки API

Дополнительные параметры API:

Прокси - поддержка работы через прокси-серверы
Reasoning - включение режима reasoning для моделей, которые его поддерживают (например, o1-серия)

Общие параметры

Параметр	Описание	Значение по умолчанию
`task_type`	Режим работы: `dialog_generation` или `translation`	`dialog_generation`
`api.base_url`	URL API-провайдера	`https://api.openai.com/v1`
`api.api_key`	API ключ	обязательный
`api.model`	Модель для генерации	`gpt-3.5-turbo`
`api.timeout`	Таймаут запроса (сек)	`30`
`api.max_tokens`	Максимум токенов в ответе	`2000`
`output.filename`	Имя выходного файла	`dialogues.jsonl`
`output.max_file_size_mb`	Макс. размер файла перед ротацией	`100`
`output.backup_count`	Количество backup-файлов	`5`
`api.max_tokens`	Максимум токенов в ответе	`2000`
`api.proxy`	Прокси-сервер (например, `http://127.0.0.1:8118`)	`None`
`api.enable_reasoning`	Включить reasoning для поддерживаемых моделей	`false`

Режим генерации диалогов (`dialog_generation`)

Параметр	Описание	Значение по умолчанию
`generation.threads`	Количество рабочих потоков	`2`
`generation.temperature.min`	Минимальная температура генерации	`0.5`
`generation.temperature.max`	Максимальная температура генерации	`0.8`
`generation.dialog_lines.min`	Минимум реплик в диалоге	`4`
`generation.dialog_lines.max`	Максимум реплик в диалоге	`16`
`generation.languages`	Список языков для генерации	обязательный
`generation.request_delay`	Задержка между запросами (сек)	`0.5`
`generation.max_errors`	Макс. последовательных ошибок	`10`

Шаблоны промптов (`prompt_templates`)

base - базовый шаблон промпта. Доступные переменные:
- ${language_name} - название языка
- ${min_lines} - минимум реплик
- ${max_lines} - максимум реплик
- ${theme} - сгенерированная тема
templates - массив шаблонов для генерации тем. Используйте {placeholder} для подстановки из words
words - словари для подстановки. Ключи соответствуют плейсхолдерам в templates

Режим перевода (`translation`)

Параметр	Описание	Значение по умолчанию
`translation.dataset.source`	Источник: `local` или `huggingface`	обязательный
`translation.dataset.path`	Путь к файлу или имя датасета на HF	обязательный
`translation.dataset.split`	Раздел датасета (для HF)	`train`
`translation.dataset.fields.id`	Поле с идентификатором	опционально
`translation.dataset.fields.text`	Поле с текстом для перевода	обязательный
`translation.dataset.filter`	Фильтр записей (для HF)	опционально
`translation.dataset.limit`	Лимит записей для обработки	опционально
`translation.target_language`	Целевой язык перевода	обязательный
`translation.threads`	Количество потоков	`2`
`translation.temperature`	Температура генерации	`0.3`
`translation.max_retries`	Макс. количество повторных попыток	`3`
`translation.retry_delay_seconds`	Задержка перед повтором (сек)	`5`
`translation.max_errors`	Макс. последовательных ошибок	`10`
`translation.checkpoint_file`	Файл для сохранения прогресса	`translation_progress.json`
`translation.prompt_template.system`	Системный промпт	опционально
`translation.prompt_template.user`	Пользовательский промпт	обязательный

Переменные в пользовательском промпте:

{target_language} - целевой язык
{original_text} - исходный текст

🎯 Примеры использования

1. Генерация образовательных диалогов

{
  "task_type": "dialog_generation",
  "prompt_templates": {
    "base": "Создай образовательный диалог на ${language_name} языке...",
    "templates": ["Объяснение {concept} через примеры из {domain}"],
    "words": {
      "concept": ["математики", "физики", "истории"],
      "domain": ["повседневной жизни", "технологий", "природы"]
    }
  }
}

2. Генерация произвольных JSON-объектов

Можно генерировать любые плоские JSON-схемы. Пример для создания описаний фэнтезийных существ:

{
  "task_type": "dialog_generation",
  "prompt_templates": {
    "base": "Создай JSON с описанием существа на тему: ${theme}...",
    "templates": ["{size} {creature_type} из {biome}"],
    "words": {
      "size": ["маленький", "средний", "огромный"],
      "creature_type": ["дракон", "дух", "зверь"],
      "biome": ["леса", "гор", "пустыни"]
    }
  },
  "output_schema": {
    "fields": ["name", "description", "abilities"],
    "example": {
      "name": "Лесной дух",
      "description": "Загадочное существо...",
      "abilities": ["невидимость", "исцеление"]
    }
  }
}

3. Массовый перевод с Hugging Face

{
  "task_type": "translation",
  "translation": {
    "dataset": {
      "source": "huggingface",
      "path": "limloop/ru_en_story_pairs",
      "split": "train",
      "fields": {
        "text": "text_en"
      },
      "limit": 1000
    },
    "target_language": "russian",
    "threads": 4,
    "prompt_template": {
      "system": "Ты профессиональный переводчик. Сохраняй стиль и смысл.",
      "user": "Переведи на {target_language}:\n{original_text}"
    }
  }
}

4. Перевод из локального файла

{
  "task_type": "translation",
  "translation": {
    "dataset": {
      "source": "local",
      "path": "data/sentences.json",
      "fields": {
        "id": "sentence_id",
        "text": "content"
      }
    },
    "target_language": "tokipona",
    "checkpoint_file": "tokipona_progress.json"
  }
}

📊 Выходные данные

Режим диалогов

{
  "theme": "Решение логической головоломки",
  "dialog": [
    "У нас есть задача: переправить волка, козу и капусту через реку...",
    "Давайте разберемся. Что произойдет, если оставить волка с козой?",
    "Волк съест козу! Значит, их нельзя оставлять без присмотра.",
    "Правильно. А теперь подумаем о последовательности переправ..."
  ],
  "language": "ru",
  "temperature": 0.65,
  "timestamp": 1234567890,
  "worker_id": 1
}

Режим перевода

{
  "id": 42,
  "original_text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
  "translated_text": "Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку",
  "target_language": "russian",
  "temperature": 0.3,
  "timestamp": 1234567890,
  "worker_id": 2
}

🛠️ Разработка

Структура проекта

universal_dialog_generator/
├── config/             # Управление конфигурацией
│   └── config_manager.py
├── core/               # Основные компоненты
│   ├── api_client.py   # Клиент для API
│   ├── dataset_loader.py   # Загрузка датасетов
│   ├── prompt_engine.py    # Генерация промптов
│   ├── task_manager.py     # Управление задачами (translation)
│   ├── theme_generator.py  # Генерация тем
│   └── validator.py        # Валидация данных
├── storage/            # Потокобезопасная запись
│   └── thread_safe_writer.py
├── workers/            # Многопоточная обработка
│   ├── thread_pool.py
│   ├── worker_thread.py        # Для диалогов
│   └── translation_worker.py   # Для перевода
├── scripts/            # Вспомогательные утилиты
│   └── dialog_cleaner.py   # Очистка диалогов
├── main.py             # Точка входа
├── config.json         # Конфигурация
└── requirements.txt    # Зависимости

Добавление новых шаблонов для диалогов

Добавьте шаблоны тем в prompt_templates.templates
Расширьте словари в prompt_templates.words
Обновите базовый промпт в prompt_templates.base

Создание кастомной схемы вывода

{
  "output_schema": {
    "fields": ["field1", "field2", "field3"],
    "example": {
      "field1": "значение1",
      "field2": "значение2",
      "field3": ["массив", "значений"]
    }
  }
}

Важно: схема должна быть плоской (без вложенных объектов). Массивы поддерживаются.

Работа через прокси

Для работы через прокси-сервер добавьте в конфиг:

{
  "api": {
    "proxy": "http://127.0.0.1:8118"
  }
}

Поддерживаются форматы:

http://host:port
https://host:port
socks5://host:port

Режим Reasoning

Для моделей, поддерживающих reasoning (например, OpenAI o1), включите:

{
  "api": {
    "enable_reasoning": true
  }
}

🔄 Чекпоинты и восстановление

Режим генерации диалогов

При прерывании (Ctrl+C) система сохраняет статистику
При перезапуске начинается генерация новых тем

Режим перевода

Автоматическое сохранение прогресса в translation_progress.json
При повторном запуске продолжается с прерванного места
Проваленные задачи повторяются до max_retries раз
Чекпоинт содержит ID обработанных и проваленных задач

🐛 Устранение неполадок

Частые проблемы:

Пустой вывод:

Проверьте API ключ и URL
Убедитесь, что модель доступна
Проверьте квоты API

Ошибки валидации:

Проверьте структуру output_schema
Убедитесь, что промпт возвращает правильный JSON
Для translation: проверьте формат ответа API

Низкая производительность:

Увеличьте threads в конфигурации
Проверьте сетевую задержку до API
Уменьшите request_delay для диалогов

Ошибки загрузки датасета (translation):

Для HF: установите pip install datasets
Для локальных файлов: проверьте путь и формат (JSON/JSONL)

Проблемы с соединением через прокси:

Проверьте правильность URL прокси в поле api.proxy
Убедитесь, что прокси-сервер доступен
Проверьте формат: http://host:port, https://host:port или socks5://host:port

📚 Дополнительные инструменты

В папке scripts/ доступны вспомогательные утилиты:

🧹 Dialog Cleaner - очистка диалогов от артефактов генерации (китайские иероглифы, опечатки и др.)
Подробная документация: scripts/dialog_cleaner.md

🚀 Features

Two operation modes:
- Dialog Generation - create structured dialogues based on themes and templates
- Text Translation - batch translation from datasets (Hugging Face or local files)
Universal - works with any OpenAI-compatible APIs
Flexible customization - generate not only dialogues but any flat JSON schemas (arrays supported, nested objects not supported)
Multi-threading - parallel processing for maximum performance
Fault tolerance - automatic retries, checkpoints, and crash recovery
Thread-safe - safe writing and error handling in multi-threaded environment
Scalability - file rotation when size limit reached
Dataset support - integration with Hugging Face datasets and local JSON/JSONL files

📦 Quick Start

1. Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/limloop/universal_dialog_generator.git
cd universal-dialog-generator

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# For Hugging Face datasets support (optional)
pip install datasets

2. Configuration

Choose operation mode by editing config.json:

Dialog generation mode (default):

{
  "task_type": "dialog_generation",
  "api": {
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "api_key": "your-api-key-here",
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "proxy": "http://127.0.0.1:8118",  // Proxy server (optional)
    "enable_reasoning": false          // Reasoning mode (optional)
  },
  "generation": {
    "threads": 2,
    "languages": [
      {"code": "ru", "name": "Russian"},
      {"code": "en", "name": "English"}
    ]
  },
  "prompt_templates": {
    "base": "Create a dialogue in ${language_name}...",
    "templates": ["Theme {concept} in {domain}"],
    "words": {
      "concept": ["evolution", "synthesis"],
      "domain": ["philosophy", "science"]
    }
  }
}

Translation mode:

{
  "task_type": "translation",
  "api": {
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "api_key": "your-api-key-here",
    "model": "gpt-3.5-turbo"
  },
  "translation": {
    "dataset": {
      "source": "huggingface",
      "path": "username/dataset-name",
      "fields": {
        "id": "id",
        "text": "source_text"
      }
    },
    "target_language": "french",
    "threads": 2,
    "prompt_template": {
      "system": "You are a professional translator...",
      "user": "Translate to {target_language}:\n{original_text}"
    }
  }
}

3. Run

python main.py

⚙️ Configuration

Supported API Providers

OpenAI - https://api.openai.com/v1
LocalAI - http://localhost:8080/v1
Any OpenAI-compatible API

API Settings

Additional API parameters:

Proxy - support for working through proxy servers
Reasoning - enable reasoning mode for models that support it (e.g., o1 series)

Common Parameters

Parameter	Description	Default
`task_type`	Operation mode: `dialog_generation` or `translation`	`dialog_generation`
`api.base_url`	API provider URL	`https://api.openai.com/v1`
`api.api_key`	API key	required
`api.model`	Model for generation	`gpt-3.5-turbo`
`api.timeout`	Request timeout (seconds)	`30`
`api.max_tokens`	Max tokens in response	`2000`
`output.filename`	Output file name	`dialogues.jsonl`
`output.max_file_size_mb`	Max file size before rotation	`100`
`output.backup_count`	Number of backup files	`5`
`api.max_tokens`	Maximum tokens in response	`2000`
`api.proxy`	Proxy server (e.g., `http://127.0.0.1:8118`)	`None`
`api.enable_reasoning`	Enable reasoning for supported models	`false`

Dialog Generation Mode (`dialog_generation`)

Parameter	Description	Default
`generation.threads`	Number of worker threads	`2`
`generation.temperature.min`	Minimum generation temperature	`0.5`
`generation.temperature.max`	Maximum generation temperature	`0.8`
`generation.dialog_lines.min`	Minimum dialog lines	`4`
`generation.dialog_lines.max`	Maximum dialog lines	`16`
`generation.languages`	List of languages for generation	required
`generation.request_delay`	Delay between requests (sec)	`0.5`
`generation.max_errors`	Max consecutive errors	`10`

Prompt Templates (`prompt_templates`)

base - base prompt template. Available variables:
- ${language_name} - language name
- ${min_lines} - minimum lines
- ${max_lines} - maximum lines
- ${theme} - generated theme
templates - array of theme templates. Use {placeholder} for word bank substitution
words - word banks for substitution. Keys match placeholders in templates

Translation Mode (`translation`)

Parameter	Description	Default
`translation.dataset.source`	Source: `local` or `huggingface`	required
`translation.dataset.path`	File path or HF dataset name	required
`translation.dataset.split`	Dataset split (for HF)	`train`
`translation.dataset.fields.id`	ID field name	optional
`translation.dataset.fields.text`	Text field name	required
`translation.dataset.filter`	Record filter (for HF)	optional
`translation.dataset.limit`	Limit records to process	optional
`translation.target_language`	Target language for translation	required
`translation.threads`	Number of threads	`2`
`translation.temperature`	Generation temperature	`0.3`
`translation.max_retries`	Maximum retry attempts	`3`
`translation.retry_delay_seconds`	Delay before retry (sec)	`5`
`translation.max_errors`	Max consecutive errors	`10`
`translation.checkpoint_file`	Progress checkpoint file	`translation_progress.json`
`translation.prompt_template.system`	System prompt	optional
`translation.prompt_template.user`	User prompt	required

User Prompt Variables:

{target_language} - target language
{original_text} - original text

🎯 Usage Examples

1. Educational Dialog Generation

{
  "task_type": "dialog_generation",
  "prompt_templates": {
    "base": "Create an educational dialogue in ${language_name}...",
    "templates": ["Explanation of {concept} through examples from {domain}"],
    "words": {
      "concept": ["mathematics", "physics", "history"],
      "domain": ["daily life", "technology", "nature"]
    }
  }
}

2. Custom JSON Object Generation

Generate any flat JSON schemas. Example for fantasy creature descriptions:

{
  "task_type": "dialog_generation",
  "prompt_templates": {
    "base": "Create a JSON creature description for theme: ${theme}...",
    "templates": ["{size} {creature_type} from {biome}"],
    "words": {
      "size": ["small", "medium", "huge"],
      "creature_type": ["dragon", "spirit", "beast"],
      "biome": ["forest", "mountains", "desert"]
    }
  },
  "output_schema": {
    "fields": ["name", "description", "abilities"],
    "example": {
      "name": "Forest Spirit",
      "description": "A mysterious creature...",
      "abilities": ["invisibility", "healing"]
    }
  }
}

3. Batch Translation with Hugging Face

{
  "task_type": "translation",
  "translation": {
    "dataset": {
      "source": "huggingface",
      "path": "limloop/ru_en_story_pairs",
      "split": "train",
      "fields": {
        "text": "text_ru"
      },
      "limit": 1000
    },
    "target_language": "english",
    "threads": 4,
    "prompt_template": {
      "system": "You are a professional translator. Preserve style and meaning.",
      "user": "Translate to {target_language}:\n{original_text}"
    }
  }
}

4. Translation from Local File

{
  "task_type": "translation",
  "translation": {
    "dataset": {
      "source": "local",
      "path": "data/sentences.json",
      "fields": {
        "id": "sentence_id",
        "text": "content"
      }
    },
    "target_language": "spanish",
    "checkpoint_file": "spanish_progress.json"
  }
}

📊 Output Data

Dialog Mode

{
  "theme": "Solving a logic puzzle",
  "dialog": [
    "We need to cross the river with a wolf, goat, and cabbage...",
    "Let's think this through. What happens if we leave the wolf with the goat?",
    "The wolf will eat the goat! So we can't leave them unattended.",
    "Exactly. Now let's plan the sequence of crossings..."
  ],
  "language": "en",
  "temperature": 0.65,
  "timestamp": 1234567890,
  "worker_id": 1
}

Translation Mode

{
  "id": 42,
  "original_text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
  "translated_text": "Le renard brun rapide saute par-dessus le chien paresseux",
  "target_language": "french",
  "temperature": 0.3,
  "timestamp": 1234567890,
  "worker_id": 2
}

🛠️ Development

Project Structure

universal_dialog_generator/
├── config/             # Configuration management
│   └── config_manager.py
├── core/               # Core components
│   ├── api_client.py   # API client
│   ├── dataset_loader.py   # Dataset loading
│   ├── prompt_engine.py    # Prompt generation
│   ├── task_manager.py     # Task management (translation)
│   ├── theme_generator.py  # Theme generation
│   └── validator.py        # Data validation
├── storage/            # Thread-safe writing
│   └── thread_safe_writer.py
├── workers/            # Multi-threaded processing
│   ├── thread_pool.py
│   ├── worker_thread.py        # For dialogues
│   └── translation_worker.py   # For translation
├── scripts/            # Helper utilities
│   └── dialog_cleaner.py   # Dialogue cleaning
├── main.py             # Entry point
├── config.json         # Configuration
└── requirements.txt    # Dependencies

Adding New Dialog Templates

Add theme templates to prompt_templates.templates
Extend word banks in prompt_templates.words
Update base prompt in prompt_templates.base

Creating Custom Output Schema

{
  "output_schema": {
    "fields": ["field1", "field2", "field3"],
    "example": {
      "field1": "value1",
      "field2": "value2",
      "field3": ["array", "of", "values"]
    }
  }
}

Important: Schema must be flat (no nested objects). Arrays are supported.

Working through Proxy

To work through a proxy server, add to config:

{
  "api": {
    "proxy": "http://127.0.0.1:8118"
  }
}

Supported formats:

http://host:port
https://host:port
socks5://host:port

Reasoning Mode

For models that support reasoning (e.g., OpenAI o1), enable:

{
  "api": {
    "enable_reasoning": true
  }
}

🔄 Checkpoints and Recovery

Dialog Generation Mode

On interrupt (Ctrl+C), system saves statistics
On restart, new themes are generated

Translation Mode

Automatic progress saving to translation_progress.json
Resumes from where it left off on restart
Failed tasks are retried up to max_retries times
Checkpoint contains processed and failed task IDs

🐛 Troubleshooting

Common Issues:

Empty output:

Check API key and URL
Ensure model is accessible
Check API quotas

Validation errors:

Verify output_schema structure
Ensure prompt returns valid JSON
For translation: check API response format

Low performance:

Increase threads in configuration
Check network latency to API
Reduce request_delay for dialogues

Dataset loading errors (translation):

For HF: install pip install datasets
For local files: check path and format (JSON/JSONL)

Connection issues through proxy:

Verify the proxy URL in api.proxy field
Ensure the proxy server is available
Check format: http://host:port, https://host:port, or socks5://host:port

📚 Additional Tools

The scripts/ folder contains helper utilities:

🧹 Dialog Cleaner - cleans dialogues from generation artifacts (Chinese characters, typos, etc.)
Detailed documentation: scripts/dialog_cleaner.md

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 16 Commits
config		config
core		core
scripts		scripts
storage		storage
workers		workers
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
__init__.py		__init__.py
config.json		config.json
config_creatures.json		config_creatures.json
config_translation.json		config_translation.json
config_translation_json.json		config_translation_json.json
main.py		main.py
requirements.txt		requirements.txt

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

Universal Dialog Generator

🚀 Возможности

📦 Быстрый старт

1. Установка

2. Настройка конфигурации

Режим генерации диалогов (по умолчанию):

Режим перевода текстов:

3. Запуск

⚙️ Конфигурация

Поддерживаемые API провайдеры

Настройки API

Общие параметры

Режим генерации диалогов (dialog_generation)

Шаблоны промптов (prompt_templates)

Режим перевода (translation)

Переменные в пользовательском промпте:

🎯 Примеры использования

1. Генерация образовательных диалогов

2. Генерация произвольных JSON-объектов

3. Массовый перевод с Hugging Face

4. Перевод из локального файла

📊 Выходные данные

Режим диалогов

Режим перевода

🛠️ Разработка

Структура проекта

Добавление новых шаблонов для диалогов

Создание кастомной схемы вывода

Работа через прокси

Режим Reasoning

🔄 Чекпоинты и восстановление

Режим генерации диалогов

Режим перевода

🐛 Устранение неполадок

Частые проблемы:

📚 Дополнительные инструменты

🚀 Features

📦 Quick Start

1. Installation

2. Configuration

Dialog generation mode (default):

Translation mode:

3. Run

⚙️ Configuration

Supported API Providers

API Settings

Common Parameters

Dialog Generation Mode (dialog_generation)

Prompt Templates (prompt_templates)

Translation Mode (translation)

User Prompt Variables:

🎯 Usage Examples

1. Educational Dialog Generation

2. Custom JSON Object Generation

3. Batch Translation with Hugging Face

4. Translation from Local File

📊 Output Data

Dialog Mode

Translation Mode

🛠️ Development

Project Structure

Adding New Dialog Templates

Creating Custom Output Schema

Working through Proxy

Reasoning Mode

🔄 Checkpoints and Recovery

Dialog Generation Mode

Translation Mode

🐛 Troubleshooting

Common Issues:

📚 Additional Tools

About

Resources

License

Uh oh!

Stars

Режим генерации диалогов (`dialog_generation`)

Шаблоны промптов (`prompt_templates`)

Режим перевода (`translation`)

Dialog Generation Mode (`dialog_generation`)

Prompt Templates (`prompt_templates`)

Translation Mode (`translation`)

Packages