AI-gestützte Übersetzungs- und Korrekturplattform mit Git-basiertem Review-Workflow AI-powered translation and proofreading platform with a Git-style review workflow
TranslAIte ist eine Open-Source-Plattform zum Übersetzen, Korrigieren und Verwalten von Texten und Medieninhalten — unterstützt durch lokale oder cloud-basierte KI.
Gedacht für kleine Teams, Freelancer und alle, die Übersetzungsprojekte strukturiert und nachvollziehbar abwickeln wollen — ähnlich wie Entwickler mit Git arbeiten.
- AI-Erstübersetzung — automatische Übersetzung via lokalem Sprachmodell (Ollama) oder Cloud-API
- Diff & Merge — Korrekturen werden als Änderungen angezeigt, können reviewed und gemergt werden (wie Pull Requests in Git)
- Medienverarbeitung — Videos und Audiodateien werden automatisch transkribiert (via Whisper) und stehen dann als übersetzbarer Text zur Verfügung
- Kollaboration — mehrere Personen arbeiten gemeinsam an einem Projekt, mit Benutzeranmeldung und Rollenverwaltung
- Lokaler Modus — komplett offline betreibbar, keine Cloud-Abhängigkeit
- Versionierung — jede Übersetzung wird als Revision gespeichert, Änderungshistorie jederzeit einsehbar
- Semantische Suche (Phase 3) — ähnliche Inhalte werden über eine Graphdatenbank (Neo4j) vernetzt und durchsuchbar gemacht
Voraussetzungen: Docker und Docker Compose müssen installiert sein.
# Repository klonen
git clone https://github.com/translaite/translaite.git
cd translaite
# Konfiguration anlegen
cp .env.example .env
# Starten
docker compose upDie Anwendung ist danach erreichbar unter: http://localhost:3000
Im lokalen Modus ist kein Login erforderlich. Die Daten werden lokal in einer SQLite-Datenbank gespeichert.
Für den Einsatz mit mehreren Personen und Kollaboration:
cp .env.example .env
# In .env: MODE=server, Datenbankverbindung und AUTH_ENABLED=true setzen
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d| Komponente | Technologie |
|---|---|
| Frontend | Vue 3 + Vite |
| Backend | FastAPI (Python) |
| Datenbank (lokal) | SQLite |
| Datenbank (Server) | PostgreSQL |
| AI lokal | Ollama |
| Transkription | OpenAI Whisper (lokal) |
| Graphdatenbank | Neo4j (Phase 3) |
| Deployment | Docker Compose |
- Projektplanung & Architektur
- Phase 1 — Texte laden, AI-Übersetzung, Diff/Merge, Login
- Phase 2 — Video/Audio-Upload, Whisper-Transkription
- Phase 3 — Neo4j-Graphsuche, semantische Ähnlichkeit
- Phase 4 — Live-Audio-Übersetzung (Echtzeit)
Beiträge sind willkommen! Bitte lies zuerst CONTRIBUTING.md.
- Repository forken
- Feature-Branch erstellen (
git checkout -b feature/mein-feature) - Änderungen committen (
git commit -m 'feat: mein feature') - Branch pushen (
git push origin feature/mein-feature) - Pull Request öffnen
MIT — frei nutzbar, veränderbar und weitergebbar. Siehe LICENSE.
TranslAIte is an open-source platform for translating, proofreading, and managing text and media content — powered by local or cloud-based AI.
Built for small teams, freelancers, and anyone who wants to handle translation projects in a structured, traceable way — similar to how developers work with Git.
- AI-assisted translation — automatic first-pass translation via local language model (Ollama) or cloud API
- Diff & Merge — corrections are displayed as tracked changes that can be reviewed and merged (like pull requests in Git)
- Media processing — videos and audio files are automatically transcribed (via Whisper) and made available as translatable text
- Collaboration — multiple people work together on a project, with user authentication and role management
- Local mode — fully offline capable, no cloud dependency required
- Versioning — every translation is saved as a revision, with full change history at any time
- Semantic search (Phase 3) — similar content is connected and searchable via a graph database (Neo4j)
Requirements: Docker and Docker Compose must be installed.
# Clone the repository
git clone https://github.com/translaite/translaite.git
cd translaite
# Create configuration
cp .env.example .env
# Start
docker compose upThe application will be available at: http://localhost:3000
In local mode, no login is required. Data is stored locally in a SQLite database.
For multi-user collaboration on a server:
cp .env.example .env
# In .env: set MODE=server, database connection, and AUTH_ENABLED=true
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d| Component | Technology |
|---|---|
| Frontend | Vue 3 + Vite |
| Backend | FastAPI (Python) |
| Database (local) | SQLite |
| Database (server) | PostgreSQL |
| AI (local) | Ollama |
| Transcription | OpenAI Whisper (local) |
| Graph database | Neo4j (Phase 3) |
| Deployment | Docker Compose |
- Project planning & architecture
- Phase 1 — Load texts, AI translation, diff/merge, login
- Phase 2 — Video/audio upload, Whisper transcription
- Phase 3 — Neo4j graph search, semantic similarity
- Phase 4 — Live audio translation (real-time)
Contributions are welcome! Please read CONTRIBUTING.md first.
- Fork the repository
- Create a feature branch (
git checkout -b feature/my-feature) - Commit your changes (
git commit -m 'feat: my feature') - Push the branch (
git push origin feature/my-feature) - Open a pull request
MIT — free to use, modify, and distribute. See LICENSE.
Made with curiosity · Open Source · MIT License