كيف قمت بأتمتة سير عمل البريد الإلكتروني بـ 13 لغة باستخدام الذكاء الاصطناعي وأدوات مايكروسوفت فقط

كانت عملية توطين حملات البريد الإلكتروني عبر مناطق متعددة مهمة بطيئة ومتكررة تتضمن العديد من خطوات المعالجة اليدوية. عمل مراجعون متعددون على إصدارات منفصلة، وتمت إعادة كتابة نفس المحتوى عدة مرات، وتطلبت إدارة الاتساق عبر ما يصل إلى 13 لغة تنسيقًا كبيرًا.

بدلاً من تقديم منصات جديدة أو أدوات خارجية، أجريت تجربة داخلية: \n هل يمكن أتمتة التوطين باستخدام الأدوات المتاحة بالفعل داخل بيئة Microsoft المؤسسية القياسية؟

اعتمد النموذج الأولي بشكل أساسي على SharePoint وPower Automate وTeams، مع مكون إضافي واحد - GPT-4.1 mini الذي تم الوصول إليه من خلال Azure OpenAI - يُستخدم بشكل صارم لخطوة مراقبة الجودة المُتحكم بها. سمح ذلك للعملية بالاستفادة من التفكير القائم على نماذج اللغة الكبيرة مع الاحتفاظ بجميع البيانات داخل نفس البيئة المؤسسية.

لدعم سير العمل هذا، قمت بإعداد مكتبة SharePoint منظمة تسمى ترجمات البريد الإلكتروني مع مجلدات تمثل كل مرحلة من مراحل دورة حياة التوطين:

| المجلد | الغرض | |----|----| | 01الواردEN | ملفات المصدر الإنجليزية؛ مشغل Power Automate | | 02مسوداتالذكاء الاصطناعي | مسودات مترجمة آليًا من Copilot + GPT | | 03قيدالمراجعة | ملفات تنتظر المراجعة الإقليمية | | 04معتمد | الترجمات النهائية المعتمدة | | 99الأرشيف | الإصدارات المؤرشفة أو المرفوضة |

تنتقل الملفات تلقائيًا بين هذه المجلدات حسب حالتها.

لم يكن الهدف بناء نظام توطين مثالي - بل فقط لمعرفة مدى إمكانية تطور النموذج الأولي باستخدام الأدوات الداخلية.

انتهى الأمر بإزالة جزء كبير من العمل المتكرر وإنشاء عملية مراجعة أكثر تنظيمًا بكثير.

المشكلة: العملية، وليست اللغة

أدى توطين المحتوى يدويًا عبر العديد من المناطق إلى عدة مشكلات متسقة:

• قامت كل منطقة بتحرير ملفها الخاص، لذلك وجدت إصدارات مختلفة متعددة في نفس الوقت.
• عندما تغير النص المصدر، لم تقم جميع المناطق بتحديث إصدارها، مما أدى إلى محتوى غير متطابق.
• تم حفظ الملفات في أماكن مختلفة وبأسماء مختلفة، مما جعل من الصعب تحديد الإصدار الحالي.
• استغرقت المراجعات وقتًا، خاصة عندما كانت الفرق في مناطق زمنية مختلفة.
• أدى تكرار نفس التعديلات عبر العديد من الملفات إلى زيادة مخاطر الأخطاء الصغيرة

المحاولة 1: الترجمة باستخدام Copilot فقط

على الرغم من أن Copilot يعمل الآن على نماذج GPT-5 الأحدث، تم بناء هذا النموذج الأولي على إصدار سابق، وعكس سلوك الترجمة تلك القدرات السابقة.

كانت النسخة الأولى من سير العمل بسيطة:

1. تم تحميل ملف إلى 01الواردEN.
2. تم تشغيل Power Automate تلقائيًا.
3. أنشأ Copilot ترجمة لكل منطقة.

نظرًا لأن مشغلات SharePoint يمكن أن تعمل قبل انتهاء تحميل الملف، تضمن التدفق فحص اكتمال حجم الملف (انتظر حتى يكون الحجم > 0 قبل المتابعة).

ومع ذلك، أصبحت المشكلة الرئيسية واضحة بسرعة: لم تكن ترجمات Copilot موثوقة بما يكفي للتوطين من البداية إلى النهاية.

شملت المشكلات الشائعة:

• ترجمة دعوات العمل بشكل حرفي للغاية
• اختلاف النبرة والأسلوب بين اللغات
• إزالة العناصر النائبة أو تغييرها
• اختلافات التنسيق في القوائم والمسافات والهيكل

هذا جعل Copilot مفيدًا فقط لإنشاء مسودة أولى. \n كانت طبقة فحص الجودة الثانية ضرورية.

المحاولة 2: إضافة GPT-4.1 Mini للمراجعة اليدوية

أضافت النسخة التالية خطوة مراجعة:

1. Copilot → الترجمة الأولية
2. GPT-4.1 mini (Azure) → المراجعة اليدوية وفحص الاتساق

حسّن GPT-4.1 mini:

• اتساق النبرة
• الحفاظ على العناصر النائبة
• استقرار التنسيق
• التوافق مع المعنى المصدر

احتاجت المطالبات إلى ضبط لتجنب إعادة الكتابة غير الضرورية، ولكن بعد التعديلات، أصبحت المخرجات متسقة بما يكفي للاستخدام في سير العمل.

العمل الهندسي: جعل سير العمل موثوقًا

كانت البنية بسيطة، لكن ظهرت عدة مشكلات أثناء الاستخدام الفعلي واحتاجت إلى إصلاحات.

سلوك المنصة:

• لم تبدأ مشغلات SharePoint دائمًا على الفور، لذلك تمت إضافة عمليات التحقق وإعادة المحاولة.
• فشل توجيه Teams عند إعادة تسمية القنوات، لذلك كان يجب تحديث التعيين.

مشكلات التصميم:

• فشلت بعض الخطوات المتوازية في التشغيل الأول، لذلك تم إدخال منطق إعادة المحاولة.
• كانت استجابات JSON تفتقد أحيانًا إلى الحقول المتوقعة، لذلك تمت إضافة التحقق.
• كانت أسماء الملفات غير متسقة، لذلك تم تحديد تنسيق تسمية واحد.

بعد هذه التعديلات، عمل سير العمل بشكل موثوق في ظل الظروف العادية.

البنية النهائية للنموذج الأولي

فيما يلي الهيكل العامل الكامل للنظام.

1. تحميل واستلام SharePoint

بدأت العملية عندما تم تحميل ملف إلى ترجمات البريد الإلكتروني / 01الواردEN

ثم قام Power Automate بـ:

• التحقق من أن الملف تم تحميله بالكامل (حماية الصفر بايت)
• استرجاع البيانات الوصفية
• استخراج النص
• تحديد المناطق المستهدفة

عمل SharePoint كمصدر وحيد للحقيقة لجميع المراحل.

2. تنسيق Power Automate

تحكم Power Automate في كل جزء من سير العمل:

• قراءة المصدر الإنجليزي
• استدعاء Copilot للترجمة المسودة
• إرسال المسودة إلى GPT-4.1 mini للمراجعة اليدوية
• إنشاء فرع لكل منطقة
• إرسال المخرجات بالبريد الإلكتروني إلى الفرق المحلية
• نشر بطاقات موافقة Teams
• التقاط "موافقة" أو "طلب تغييرات"
• حفظ الملفات المعتمدة في 04_معتمد
• حفظ الإصدارات المحدثة في 03قيدالمراجعة
• أرشفة الإصدارات القديمة في 99_الأرشيف

تم التعامل مع جميع التوجيه وإعادة المحاولات وانتقالات الحالة بواسطة Power Automate.

3. مرحلة ترجمة Copilot

ترجم Copilot المحتوى المستخرج وحافظ على معظم بنية البريد الإلكتروني - القوائم والمسافات والتنسيق - بشكل أفضل من GPT وحده.

4. مرحلة المراجعة اليدوية لـ GPT-4.1 Mini

تحقق GPT-4.1 mini من:

• اتساق النبرة
• توافق المعنى
• استقرار التنسيق
• سلامة العناصر النائبة

هذا أنشأ مسودة أكثر موثوقية للمراجعة الإقليمية.

5. المراجعة الإقليمية (البريد الإلكتروني + Teams)

لكل منطقة، قام Power Automate بـ:

• إرسال الملف المترجم عبر البريد الإلكتروني