Sie richten eine Lokalisierungs-Engine ein. Gut übersetzt nicht die leere Engine – sondern die, die Ihre Markenstimme, Ihr Glossar und Ihre Regeln mitbringt, damit jede Übersetzung wie Ihr Produkt klingt und kein Begriff verfälscht wird, den Sie längst festgelegt haben.
Dieses Wissen ist meist schon da, bevor die Engine entsteht. Es steckt in Markenrichtlinien, einem Styleguide, einer Terminologieliste oder ein paar Regelabsätzen, die irgendwann einmal an Übersetzerinnen und Übersetzer weitergegeben wurden. Die Engine von Hand aufzubauen heißt, all das zu lesen und als Datensätze für Markenstimme, Glossar und Regeln neu einzupflegen – einzeln, Schritt für Schritt. Das ist mühsam, schnell angefangen und genauso schnell halbfertig liegen geblieben.
Die asynchrone Provisioning-API schließt genau diese Lücke: Verweisen Sie einfach auf das, was Sie schon haben. Sie senden Links und Rohtext in einer einzigen POST-Anfrage, bekommen sofort eine Engine-ID zurück, und ein KI-Agent durchsucht die Quellen, extrahiert Markenstimmen, Glossareinträge und Regeln und wendet jedes Element auf die neue Engine an, sobald es erkannt wird. Die Engine ist ab dem Moment nutzbar, in dem Sie die ID erhalten – die Konfiguration füllt sich aus, während der Job läuft.
Auf dieser Seite
Das Problem#
Eine Lokalisierungs-Engine ist nur so gut wie ihre Konfiguration. Die Modellauswahl liefert eine Übersetzung; Markenstimmen, Glossareinträge und Regeln sorgen dafür, dass diese Übersetzung so klingt, wie Ihr Produkt bereits spricht – mit der Formalität, die Sie gewählt haben, den Produktnamen, die nie übersetzt werden, und dem Datumsformat, das Sie immer verwenden. Das sind dieselben Bausteine, die Sie sonst von Hand anlegen würden: Markenstimmen, Glossareinträge und Regeln auf einer Engine.
Der Haken: All das existiert bereits irgendwo. Ein Team, das ein Produkt in einer Sprache veröffentlicht hat, hat eine Seite mit Markenrichtlinien, einen Styleguide und ein Glossar mit Begriffen, die Support-Mitarbeitende niemals übersetzen sollen. Um die Engine von Hand zu konfigurieren, liest du diese Dokumente und überträgst sie in Datensätze – Entscheidung für Entscheidung, Sprache für Sprache. Das ist langsam, und der langsamste Teil ist zugleich der uninteressanteste: Wissen, das bereits aufgeschrieben ist, in ein anderes Format zu übertragen.
Provisioning nimmt Ihnen diesen Schritt ab. Sie übergeben der Plattform die Dokumente selbst – als URLs zum Crawlen oder als Rohtext – und ein KI-Agent übernimmt das Lesen und Übertragen. Er erstellt für Sie Datensätze für Markenstimme, Glossar und Regeln direkt auf einer echten Engine und wendet jedes Element an, sobald es erkannt wird. Danach können Sie alles im Dashboard prüfen und anpassen, genauso wie bei allem, was Sie selbst erstellt hätten. Ihr Ausgangspunkt ist eine konfigurierte Engine, keine leere.
Provisioning konfiguriert eine Engine – es übersetzt nicht.
Diese API erstellt und konfiguriert die Engine. Wenn du mit der Engine übersetzen willst, sobald sie existiert, nutze die asynchrone Localization API für viele Sprachen gleichzeitig oder den synchronen Localize-Endpunkt für ein einzelnes Sprachpaar. Provisioning ist der Setup-Schritt, der dafür sorgt, dass diese Aufrufe von der ersten Übersetzung an deine Markenstimme und dein Glossar mitnehmen.
So funktioniert es#
Drei Schritte – und nur der erste passiert innerhalb deiner Anfrage. Die beiden anderen laufen eigenständig auf der Plattform, weshalb der Aufruf sofort zurückkommt und die Engine schon nutzbar ist, bevor die Arbeit abgeschlossen ist.
Übermittle deine Quellen
Sende per POST einen Namen für die neue Engine und ein Array aus Quellen – URLs zum Crawlen, zu analysierenden Rohtext oder beides – an /jobs/provisioning. Die API erstellt die Engine sofort und gibt 202 mit der Engine-ID (eng_) und der Job-ID (pjb_) zurück. Deine Anwendung kann direkt weitermachen; nichts an der Antwort wartet auf die Extraktion. Unter Provisioning-Job erstellen findest du die vollständige Struktur von Anfrage und Antwort, und unter Quelltypen, was eine Quelle überhaupt einreichenswert macht.
Der KI-Agent crawlt und extrahiert
Verlinkte Quellen werden parallel gecrawlt und in Text umgewandelt; Rohinhalte werden direkt verarbeitet. Anschließend analysiert ein KI-Agent alles und extrahiert drei Arten von Konfiguration – Markenstimmen, Glossareinträge und Regeln – und wendet jedes Element auf die Engine an, sobald es erkannt wird. Wenn eine Quelle nicht gecrawlt werden kann oder ein einzelnes Element sich nicht erstellen lässt, hält das den Rest nicht auf. Was die KI extrahiert erklärt die drei Komponenten und wie sie Sprachen zugeordnet werden.
Die Engine ist bereit
Sobald die Extraktion abgeschlossen ist, ist die Engine vollständig konfiguriert und bereit, über die Localization API zu übersetzen. Die Plattform meldet den Abschluss – zusammen mit einer Übersicht über alles, was erstellt wurde – an deine Webhook-URL oder live über den WebSocket des Jobs, wenn du den Fortschritt während der Laufzeit anzeigen möchtest.
Die Engine-ID ist sofort nutzbar.
Die eng_-ID in 202 ist in dem Moment, in dem du sie erhältst, bereits eine echte Engine. Du kannst sie speichern, referenzieren und sofort damit übersetzen – die Konfiguration wird angewendet, während der Job läuft. Deshalb enthält eine frühe Übersetzung weniger extrahierte Datensätze als eine, die nach Abschluss des Jobs erstellt wird. Du musst nie auf Provisioning warten, um die Engine zu nutzen.
Authentifizierung
Jede Anfrage – per REST und WebSocket – authentifiziert sich über deinen X-API-Key-Header. Schlüssel gelten organisationsweit und geben Zugriff auf jede Engine in der Organisation. Unter Authentifizierung findest du die Details, und unter API-Schlüssel erfährst du, wie du einen erstellst.
Was du zurückbekommst#
Wer kritisch mitliest, stellt sich schon die zwei Fragen, die darüber entscheiden, ob man sich sicher darauf verlassen kann: Was passiert, wenn eine Quelle schlecht ist? Und ist das eine Blackbox, die ich nicht korrigieren kann?
Keine dieser Antworten bleibt im Verborgenen. Provisioning liefert keinen proprietären Blob zurück – es erstellt ganz normale Datensätze für Markenstimme, Glossar und Regeln auf einer echten Engine, also genau dieselben Objekte, die Sie auch von Hand anlegen würden, und jedes davon lässt sich anschließend im Dashboard bearbeiten. Wenn der Job abgeschlossen ist, erhalten Sie außerdem eine Zusammenfassung, in der jeder erstellte Datensatz und jeder aufgetretene Fehler aufgeführt ist, damit Sie die Konfiguration prüfen können, statt sie nur vorauszusetzen. Was die KI extrahiert führt Sie durch diese Zusammenfassung und erklärt, wie ein fehlgeschlagenes Element in der errors-Liste isoliert wird, während der Rest der Engine weiter konfiguriert wird.
Quellen sind außerdem optional. Reiche einfach einen Namen ohne sources ein, und du erhältst eine saubere Engine mit Standardkonfiguration, die du selbst einrichten kannst – Provisioning-Job erstellen beschreibt diesen Weg ebenso wie die Antwortstruktur von 202. Provisioning ist der Weg, das manuelle Setup zu überspringen, nicht die Voraussetzung dafür, überhaupt eine Engine zu haben.
Allgemeine Seiten liefern allgemeine Konfiguration.
Die Qualität der Konfiguration hängt direkt davon ab, was du einreichst – Markenrichtlinien und Terminologielisten geben dem Agenten etwas Konkretes zum Extrahieren; eine Marketing-Homepage liefert fast nichts. Unter Quelltypen erfährst du, worauf du sie verweisen solltest.
Das ist der Tausch, den Provisioning anbietet: eine Anfrage und eine kurze Wartezeit gegen das mühsame Übertragen von Wissen, das du längst aufgeschrieben hast – verweise sie auf das, was du bereits hast, und starte mit einer konfigurierten Engine. Die folgenden Seiten zerlegen genau diesen Satz in seine einzelnen Teile.
