領域特化翻譯管線
從 AI Hub 221 韓語旅遊語料庫建構的 200,000 對韓-多語言術語表 + 50 餘項手工整理的專有名詞覆寫 + Gemma 4 E4B LLM 後備三級鏈路。快取命中 1–5ms，LLM 呼叫 100–500ms。
不只是多語言網站
技術
ktour 的核心是將公共 KTO 資料以 LLM 原生介面重新打包的自研技術堆疊。搜尋、翻譯和聊天助手都運行在同一個領域特化 AI 管線上。
ktour 數字一覽
9
支援語言
16
整合 KTO 資料集
200,000+
韓-多語言術語對
10
AI 聊天工具
14
領域頁面
Function Calling AI 聊天助手
Google Gemini 2.5 Flash 自主呼叫 10 個工具。使用者的自然語言提問被自動轉為結構化 KTO 查詢並回覆成自然語言。
9 種語言 i18n 系統
next-intl 4 子路徑路由 + 自動偵測。9 種語言全部一致地翻譯搜尋、篩選、分頁和 UI 標籤。
GPU 推論基礎設施
NVIDIA H100 × 2 NVLink 配置。vLLM 推論引擎支援 continuous batching 和張量並行。
公開資料合規
全 16 個 KTO TourAPI 服務均按韓國公共資訊開放協議(KOGL)合規使用。
開源友好
Next.js 16 + React 19 + Tailwind 4 + shadcn/ui + Gemma — 經過驗證的開源技術堆疊。
系統架構
使用者 → next-intl 路由 → BFF 快取 → 術語表/覆寫 → KTO 多語言 API 或 Gemma 後備 → 回應。三級後備同時優化成本、延遲和品質。
User
→
next-intl routing
→
BFF cache
→
Glossary / Override
→
KTO multilingual API
→
Gemma 4 fallback
→
Response