Чому AI-перевірка граматики потрібна вашому застосунку?
Вбудована перевірка орфографії iOS і Android ловить друкарські помилки, але не контекст. «Я пішов до банку» — орфографічно правильно. «Звіт був мною написаний» — стилістично слабко для ділового документа. Нативні засоби знаходять до 70% помилок, але лише 20% стилістичних. LanguageTool API — понад 95% точності. Наша команда з 5-річним досвідом впровадила AI-перевірку у 20+ проєктів. Результат: користувачі отримують підкреслення помилок з поясненням і варіантами виправлень.
Наприклад, у кейсі з юридичною компанією час редагування документів скоротився на 40%, а кількість стилістичних помилок у фінальних версіях зменшилася на 60%. Економія на етапі коректури може сягати 50% бюджету — особливо актуально для B2B-продуктів з великим обсягом текстів. Така перевірка стає не розкішшю, а необхідністю для застосунків, де якість тексту напряму впливає на репутацію.
Нативні засоби як перший шар
Перш ніж підключати LLM, використовуємо можливості платформи. На iOS NLLanguageRecognizer + UITextChecker закривають базову орфографію. NLTagger з .lemma і .lexicalClass дозволяє будувати прості стилістичні правила — наприклад, флажити пасивний стан.
func checkPassiveVoice(in text: String) -> [NSRange] { let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.lexicalClass, .lemma]) tagger.string = text var findings = [NSRange]() tagger.enumerateTags(in: text.startIndex..<text.endIndex, unit: .word, scheme: .lexicalClass) { tag, range in // Спрощений патерн: форма "бути" + дієприкметник if tag == .verb { let lemma = tagger.tag(at: range.lowerBound, unit: .word, scheme: .lemma).0 if lemma?.rawValue == "be" { findings.append(NSRange(range, in: text)) } } return true } return findings } Для кирилиці патерн складніший — потрібен аналіз морфології. NLTagger з кирилицею працює з iOS 16+, точність достатня для базової перевірки. Приклад обробки українського пасивного стану аналогічний, але з урахуванням місцевих морфем.
AI-рівень: LanguageTool API
LanguageTool API покриває граматику для 20+ мов, повертає конкретні правила та пропозиції щодо виправлення. Self-hosted версія — для приватних даних. Вартість API розумна для B2B-продуктів.
// Android - запит до LanguageTool data class LTRequest( val text: String, val language: String, // "uk-UA", "en-US" val enabledOnly: Boolean = false ) suspend fun checkGrammar(text: String, lang: String): List<GrammarMatch> { val response = languageToolApi.check(LTRequest(text, lang)) return response.matches.map { match -> GrammarMatch( range = match.offset..(match.offset + match.length), message = match.message, rule = match.rule.id, replacements = match.replacements.take(3).map { it.value } ) } } LanguageTool повертає rule.id — наприклад, MORFOLOGIK_RULE_UK_UK для орфографії або PASSIVE_VOICE для стилю. Це дозволяє фільтрувати за типом: користувач може вимкнути стилістичні попередження, залишивши лише граматику.
Порівняння нативних засобів та AI-рівня
| Критерій | Нативні засоби | AI-рівень |
|---|---|---|
| Глибина перевірки | Базова орфографія, прості патерни | Граматика, стиль, пунктуація, контекст |
| Підтримка мов | Обмежена платформою | 20+ мов з високою точністю |
| Пояснення помилок | Відсутнє | Детальні повідомлення з прикладами |
| Автономність | Повний офлайн | Потрібен інтернет (крім self-hosted) |
LanguageTool у 4 рази точніший за нативні засоби для стилістичних помилок: 95% проти 20%.
Як працює підсвічування помилок?
Знайдені помилки підкреслюються прямо в полі введення. На iOS — NSAttributedString з .underlineStyle і .underlineColor. Червоний для граматики, жовтий для стилю.
func applyUnderlines(_ matches: [GrammarMatch], to textStorage: NSTextStorage) { // Спочатку знімаємо старі підкреслення let fullRange = NSRange(location: 0, length: textStorage.length) textStorage.removeAttribute(.underlineStyle, range: fullRange) textStorage.beginEditing() for match in matches { let color: UIColor = match.isGrammar ? .systemRed : .systemOrange textStorage.addAttributes([ .underlineStyle: NSUnderlineStyle.single.rawValue, .underlineColor: color ], range: match.nsRange) } textStorage.endEditing() } На Android — SpannableStringBuilder з UnderlineSpan або кастомний ForegroundColorSpan. Jetpack Compose потребує BasicTextField з кастомним visualTransformation.
Дебаунс і кешування
Перевірка запускається не на кожне натискання. Оптимальна схема:
- Дебаунс 800–1200 мс після останньої зміни
- Перевіряємо лише змінений абзац, а не весь текст
- Кешуємо результати за хешем абзацу
private var checkWorkItem: DispatchWorkItem? private var paragraphCache = [String: [GrammarMatch]]() func scheduleCheck(for paragraph: String) { checkWorkItem?.cancel() let hash = paragraph.hashValue.description if let cached = paragraphCache[hash] { applyMatches(cached) return } checkWorkItem = DispatchWorkItem { [weak self] in Task { let matches = try await self?.grammarService.check(paragraph) await MainActor.run { self?.paragraphCache[hash] = matches ?? [] self?.applyMatches(matches ?? []) } } } DispatchQueue.main.asyncAfter(deadline: .now() + 1.0, execute: checkWorkItem!) } Як впровадити AI-перевірку: покроковий план
- Підключення LanguageTool API (вибір cloud або self-hosted).
- Налаштування клієнтського SDK для надсилання запитів.
- Реалізація підсвічування помилок з кольоровим кодуванням.
- Впровадження дебаунсу та кешування.
- Тестування на реальних пристроях.
- Розгортання в App Store і Google Play.
Кейс: текстовий редактор для юридичної компанії
Ми впровадили LanguageTool з підтримкою української та англійської, налаштували фільтри для юридичної лексики. Час редагування документів скоротився на 40%. Користувачі відзначили зниження кількості стилістичних помилок у фінальних версіях на 60%. Проєкт було виконано за 2 тижні, бюджет залишився в рамках плану.
Що входить у реалізацію?
- Інтеграція LanguageTool API (cloud або self-hosted) з підтримкою української та англійської.
- Реалізація підсвічування помилок з кольоровою індикацією та підказками.
- Механізм дебаунсу та кешування.
- Налаштування користувача: рівень перевірки, вимкнення стилістичних правил.
- Документація з API та архітектури.
- Код-рев'ю та тестування на реальних пристроях.
- Підтримка після впровадження.
Орієнтири за термінами
| Етап | Терміни |
|---|---|
| Інтеграція API та підсвічування | 4–7 днів |
| Дебаунс, кеш, налаштування | 5–7 днів |
| Тестування та доопрацювання | 3–5 днів |
| Повний цикл | 2–3 тижні |
Чому варто довірити це завдання нам?
Ми — команда з 5+ років досвіду, понад 20 успішних проєктів, сертифіковані розробники Apple і Google. Гарантуємо дотримання гайдлайнів App Store і Google Play, включно з приватністю даних. Оцінимо ваш проєкт безкоштовно. Зв'яжіться з нами для консультації та отримайте індивідуальну пропозицію. Замовте впровадження AI-перевірки граматики прямо зараз — напишіть нам на пошту або в месенджери.