Lokalisierungs-Engines
Eine Lokalisierungs-Engine ist eine zustandsbehaftete Übersetzungs-API, die Sie auf Lingo.dev erstellen und konfigurieren. Statt Strings an ein generisches LLM zu senden und zu hoffen, dass die Ausgabe Ihren Erwartungen entspricht, bauen Sie eine API, die genau die Übersetzungen liefert, die Sie erwarten – konsistent, in jeder Sprache und bei jeder Anfrage.
Was eine Lokalisierungs-Engine leistet#
Jede Engine vereint fünf konfigurierbare Ebenen. Sobald eine Übersetzungsanfrage eingeht, wendet die Engine sie automatisch an – kein Prompt Engineering pro Anfrage, kein manueller Eingriff.
| Ebene | Was sie steuert | Docs |
|---|---|---|
| LLM-Modelle | Welches Modell jedes Sprachpaar verarbeitet, inklusive priorisierter Fallback-Ketten | LLM-Modelle → |
| Markenstimme | Wie Ihr Produkt in jeder Sprache klingt – Tonalität, Formalität, Stil | Markenstimmen → |
| Regeln | Eindeutige sprachliche Konventionen pro Sprache, gruppiert in Regelsätzen | Regeln → |
| Glossar | Exakte Begriffszuordnungen pro Sprache mit semantischem Matching – höchste Priorität in der Engine | Glossare → |
| KI-Bewerter | Automatisierte Auswertung mit einem unabhängigen LLM nach jeder Übersetzung | KI-Bewerter → |
Die Konfiguration gehört Ihrer Organisation#
Glossare, Regelsätze und Markenstimmen gehören Ihrer Organisation, nicht nur einer einzelnen Engine. Eine Engine nutzt sie per Verknüpfung, sodass dasselbe Glossar für fünf Engines gelten kann und eine Änderung überall übernommen wird. Modellkonfigurationen bleiben an die jeweilige Engine gebunden.
| Container | Enthält | |
|---|---|---|
| Glossar | Glossar | Begriffe |
| Regeln | Regelsatz | Regeln |
| Markenstimme | Markenstimme | Ein Text pro Zielsprache |
Wenn Sie eine Engine löschen, bleiben alle drei erhalten. Das Löschen einer dieser Komponenten wird abgelehnt, solange sie noch von einer Engine verwendet wird — trennen Sie sie zuerst.
So greifen die Ebenen ineinander#
Die Engine wendet die Ebenen in einer festgelegten Reihenfolge mit klarer Priorität an:
- Glossar - höchste Priorität. Wenn ein Glossarbegriff zutrifft, hat er Vorrang vor der Entscheidung des Modells.
- Regeln - mittlere Priorität. Sprachspezifische Konventionen geben dem Modell Orientierung.
- Markenstimme – setzt den übergeordneten Kontext. Tonalität, Formalität und Stil für die Sprache.
Die Modellkonfiguration legt fest, welches LLM die Anfrage verarbeitet, inklusive automatischem Fallback, falls das primäre Modell ausfällt. KI-Bewerter laufen asynchron, nachdem die Übersetzung abgeschlossen ist – sie blockieren die Antwort nie.
Ergänzend, nicht konkurrierend
Gestalten Sie Glossar, Regeln und Markenstimme so, dass sie sich sinnvoll ergänzen. Das Glossar steuert exakte Begriffe, Regeln decken sprachspezifische Konventionen ab, und die Markenstimme prägt den übergreifenden Ton. Wenn ein Glossarbegriff mit einer Regel kollidiert, hat das Glossar Vorrang.
Aufträge, die über die Async Localization API eingereicht werden, können außerdem eine optionale Pipeline durchlaufen – KI-Pre-Edit des Ausgangstexts, menschliche Prüfung, KI-Post-Edit und eine Drift-Prüfung per Rückübersetzung.
Standards#
Wenn Sie eine neue Engine erstellen, ist sie bereits mit Standardwerten für Modelle vorkonfiguriert – primäre Modelle und Fallbacks, ausgewählt auf Basis von drei Jahren wöchentlicher Lokalisierungsforschung und optimiert für Qualität in gängigen ebenso wie in ressourcenarmen Sprachen. Die meisten Teams müssen daran nichts ändern.
Diese Standardeinstellungen sind so ausgelegt, dass sie direkt zuverlässig funktionieren. Sie können jede Modellkonfiguration anpassen, Anbieter wechseln, Fallbacks hinzufügen oder bestimmte Sprachpaare überschreiben — doch die Standards spiegeln bereits wider, was sich nach unserer Erfahrung über Hunderte von Sprachpaaren hinweg am besten bewährt hat. Eine neue Engine verwendet zunächst kein Glossar, keinen Regelsatz und keine Markenstimme — verknüpfen Sie einfach die Ressourcen, die Ihre Organisation bereits hat, oder erstellen Sie sie, sobald klar wird, was Ihr Produkt in jeder Sprache braucht.
Engines verwenden#
Engines sind über jede Lingo.dev-Integration verfügbar:
| Integration | So wird sie angebunden |
|---|---|
| CLI | Setzen Sie engineId in .lingo/config.json – jede lingo push läuft über Ihre Engine |
| API | Rufen Sie den localize-Endpunkt mit Ihrem API-Schlüssel auf – die Engine wendet automatisch alle Ebenen an |
| CI/CD | Dieselbe CLI-Konfiguration – Übersetzungen laufen bei jedem Pull Request durch Ihre Engine |
| MCP | KI-Coding-Assistenten können Engines direkt aus der Unterhaltung heraus konfigurieren und nutzen |
Wenn Sie engineId weglassen, wird die Standard-Engine Ihrer Organisation verwendet.
Observability#
Jede Übersetzungsanfrage wird protokolliert: verwendetes Modell, verbrauchte Tokens, ob ein Fallback übernommen hat und welche Glossarbegriffe und Regeln angewendet wurden. Behalten Sie die Performance Ihrer Engine in Reports im Blick und die Übersetzungsqualität in AI Reviewers.
Testen Sie Engine-Konfigurationen im Playground, bevor sie live gehen – vergleichen Sie Ihre Engine mit einem Rohmodell oder zwei Engines direkt nebeneinander.