Wie man JD Edwards UDO-Strings mit OCI Language AI übersetzt

Warum ist die manuelle UDO-Übersetzung ein Problem?

JD Edwards EnterpriseOne unterstützt ein reichhaltiges Ökosystem an UDOs – Abfragen, Rasterformate, Formularerweiterungen, zusammengesetzte Seiten, Watchlists und mehr. Jedes dieser Objekte enthält benutzerorientierte Zeichenfolgen: Titel, Beschreibungen, Spaltenüberschriften und Bezeichnungen. Wenn Ihr Unternehmen in mehreren Ländern tätig ist, benötigt jede dieser Zeichenfolgen eine übersetzte Version für jede unterstützte Sprache.

Traditionell bedeutet dies, dass ein menschlicher Übersetzer (oder ein zweisprachiger Power-User) jede Übersetzung manuell über die EnterpriseOne-Schnittstelle eingeben muss. Der Prozess ist langsam, fehleranfällig und nicht skalierbar. Fügen Sie eine neue Sprache hinzu oder erstellen Sie eine Reihe neuer UDOs, wächst der Rückstand an Übersetzungen sofort an. Schlimmer noch, es schleichen sich Inkonsistenzen ein, da verschiedene Personen dieselben Begriffe in verschiedenen Objekten unterschiedlich übersetzen.

Was ist OCI Language AI und was kann es?

Der OCI Language ServiceEin serverloser KI-Dienst auf der Oracle Cloud Infrastructure, der vortrainierte Modelle für die Textanalyse bereitstellt, einschließlich Übersetzung, Sentiment-Analyse und Entitätserkennung. ist ein serverloser, vortrainierter KI-Dienst, der auf der Oracle Cloud Infrastructure verfügbar ist. Unter seinen Funktionen ist die wichtigste für diesen Zweck die Batch-Übersetzungs-API (batchLanguageTranslation). Sie akzeptiert bis zu 100 Textdokumente pro Aufruf, erkennt automatisch die Quellsprache und übersetzt sie in die von Ihnen gewählte Zielsprache. Sie deckt mehr als 30 Sprachen ab, und da sie neuronale maschinelle Übersetzungsmodelle verwendet, ist die Ausgabequalität deutlich besser als bei regelbasierten Systemen.

Die API ist ein einfacher RESTRepresentational State Transfer – ein Standard-Webarchitekturstil, bei dem Clients HTTP-Anfragen (GET, POST usw.) an Server-Endpunkte senden, die Daten zurückgeben, normalerweise im JSON-Format.-Endpunkt. Sie senden (POST) einen JSON-Payload mit Ihren Dokumenten und dem Ziel-Sprachcode und erhalten eine JSON-Antwort mit dem übersetzten Text zurück. Es gibt einige Einschränkungen zu beachten: Jedes Dokument muss weniger als 5.000 Zeichen haben, und der gesamte Batch darf 20.000 Zeichen nicht überschreiten. Für typische UDO-Strings – kurze Titel und Beschreibungen – werden Sie diese Grenzwerte selten erreichen.

Wie funktioniert die Integrationsarchitektur?

Die Integration folgt einem einfachen Muster, das das bestehende JD Edwards Orchestrator-Framework nutzt. Hier ist der grobe Ablauf:

  1. Authentifizierung: Die Orchestrierung authentifiziert sich bei OCI mittels API-Schlüssel-basierter Signierung. JD Edwards bietet bereits Lernpfade für die Konfiguration der OCI-Authentifizierung über einen Soft-Coding-DatensatzEin Konfigurationsdatensatz in JD Edwards, der Verbindungsdetails (wie URLs, Anmeldeinformationen und Header) für externe REST-Serviceaufrufe speichert, um hartcodierte Werte zu vermeiden. in der Orchestrator-Verbindungseinrichtung an.
  2. UDO-Strings extrahieren: Die Orchestrierung liest die UDO-Metadaten aus den entsprechenden EnterpriseOne-Tabellen (wie F952400 für Seiten, F952439 für Formularerweiterungen oder F952420 für Watchlists) und sammelt die zu übersetzenden Zeichenfolgen.
  3. OCI Language API aufrufen: Die Orchestrierung sendet eine POST-Anfrage an den batchLanguageTranslation-Endpunkt mit den gesammelten Strings und dem gewünschten Ziel-Sprachcode.
  4. Übersetzungen zurückschreiben: Die Orchestrierung parst die API-Antwort und schreibt die übersetzten Zeichenfolgen zurück in die entsprechenden UDO-Datensätze in EnterpriseOne.

Da der Orchestrator REST-Aufrufe nativ verarbeitet, benötigen Sie keinen benutzerdefinierten Code, keine Middleware oder Integrationswerkzeuge von Drittanbietern. Der gesamte Workflow wird über das Orchestrator Studio konfiguriert.

Wie richtet man die OCI-Verbindung im Orchestrator ein?

Bevor Sie die Language API aufrufen können, benötigen Sie eine funktionierende Verbindung zwischen JD Edwards und OCI. Dies umfasst drei Schritte:

Erstens: Erstellen Sie ein API-SchlüsselpaarEine Kombination aus öffentlichem und privatem Schlüssel, die zum Signieren von REST-Anfragen an die Oracle Cloud Infrastructure verwendet wird. Der öffentliche Schlüssel wird in Ihr OCI-Benutzerprofil hochgeladen; der private Schlüssel bleibt auf Ihrem Server. in Ihrer OCI-Tenancy und laden Sie den öffentlichen Schlüssel in Ihr OCI-Benutzerprofil hoch. Zweitens: Konfigurieren Sie einen Soft-Coding-Datensatz in der Orchestrator-Verbindungseinrichtung mit der REST-Endpunkt-URL für den Language-Service (z. B. https://language.aiservice.<region>.oci.oraclecloud.com). Drittens: Richten Sie die Header für die Anforderungssignierung ein – OCI verwendet ein signaturbasiertes Authentifizierungsschema, bei dem jede Anfrage einen signierten Autorisierungs-Header enthalten muss. Die JD Edwards-Dokumentation bietet hierfür eine Schritt-für-Schritt-Anleitung unter dem Lernpfad „Authentication for Oracle Cloud Infrastructure Services“.

Wie sieht die Anfrage an die Übersetzungs-API aus?

Der an den OCI Language-Endpunkt gesendete Payload ist eine einfache JSON-Struktur. Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, das zeigt, wie ein UDO-Titel vom Englischen ins Französische übersetzt werden könnte:

{
  "documents": [
    {
      "key": "udo-title-001",
      "text": "Open Purchase Orders by Supplier",
      "languageCode": "en"
    },
    {
      "key": "udo-title-002",
      "text": "Weekly Sales Summary",
      "languageCode": "en"
    }
  ],
  "targetLanguageCode": "fr",
  "compartmentId": "ocid1.compartment.oc1..example"
}

Die Antwort gibt jedes Dokument mit seinem übersetzten Text, der erkannten Quellsprache und der Zielsprache zurück. Ihre Orchestrierung ordnet dann jeden key wieder dem entsprechenden UDO-Datensatz zu und speichert die Übersetzung dauerhaft.

Sie können languageCode auch auf "auto" setzen und die API die Quellsprache erkennen lassen, was nützlich ist, wenn Ihre UDO-Strings bereits in einem Sprachenmix vorliegen.

Was sind die praktischen Vorteile dieses Ansatzes?

Der offensichtlichste Vorteil ist die Geschwindigkeit. Was früher Stunden an manueller Dateneingabe erforderte, kann jetzt in Sekunden erledigt werden. Eine einzige Orchestrierung kann über alle Ihre nicht übersetzten UDOs iterieren, die Strings bündeln, die API aufrufen und die Ergebnisse schreiben – ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Konsistenz ist der zweite große Gewinn. Da dasselbe neuronale Übersetzungsmodell jeden String verarbeitet, bleibt Ihre Terminologie über alle UDO-Typen hinweg einheitlich. Kein „Purchase Order“ mehr, das in einer Watchlist so und in einem zusammengesetzten Seitentitel anders übersetzt wird.

Es gibt auch einen Kostenvorteil. Der OCI Language Service ist ein Pay-per-Use-Dienst mit großzügigen Freibeträgen. Bei dem relativ geringen Textvolumen von UDO-Strings sind die Kosten vernachlässigbar im Vergleich zur Einstellung menschlicher Übersetzer oder der Bezahlung eines separaten Übersetzungsmanagementsystems.

Schließlich ist dieses Muster wiederverwendbar. Sobald Sie die OCI-Authentifizierung und -Orchestrierung eingerichtet haben, können Sie dasselbe Framework auf andere KI-Dienste ausweiten – Document Understanding für die Rechnungsverarbeitung, generative KI für Widget-Insights oder Vision-Dienste für die Qualitätsprüfung. Die Orchestrierungsebene bleibt gleich; nur der API-Endpunkt und der Payload ändern sich.

Worauf sollten Sie achten?

Maschinelle Übersetzung ist nicht perfekt, insbesondere bei domänenspezifischer ERP-Terminologie. Ein Begriff wie „Blanket Order“ oder „Lot Disposition“ wird ohne Kontext möglicherweise nicht genau übersetzt. Erwägen Sie die Führung einer Glossar-AusschlusslisteEine Liste von Wörtern oder Sätzen, die von der API nicht übersetzt werden sollen, typischerweise domänenspezifische Begriffe, Produktnamen oder Akronyme, die in ihrer Originalsprache bleiben müssen. – die OCI-Batch-Übersetzungs-API unterstützt eine Liste von Wörtern, die nicht übersetzt werden sollen, was ideal ist, um JD Edwards-spezifische Begriffe intakt zu halten.

Planen Sie außerdem einen Überprüfungsschritt ein. Selbst bei einer qualitativ hochwertigen neuronalen Übersetzung ist es best practice, den Output vor der Veröffentlichung der UDOs in der Produktion kurz von einem Muttersprachler prüfen zu lassen. Sie können dies in Ihren UDO-Lifecycle-ManagementDer Prozess der Bereitstellung von UDOs über verschiedene Umgebungen (Entwicklung → Test → Produktion) unter Verwendung der Object Management Workbench Web-Anwendung in JD Edwards.-Workflow einbauen – übersetzen Sie in einem Entwicklungspfad-Code, prüfen Sie das Ergebnis und stufen Sie es dann über den Standard-OMW-Webprozess hoch.

Mit dem Release 26 von JD Edwards EnterpriseOne hat Oracle diese Funktion offiziell als Teil der neuen Lernpfade für die OCI-KI-Integration eingeführt. Wenn Ihr Unternehmen eine mehrsprachige JD Edwards-Umgebung betreibt, ist die Automatisierung von UDO-Übersetzungen über OCI Language AI einer der schnellsten Erfolge, die Sie erzielen können – minimaler Aufwand, sofortiger Nutzen und eine solide Grundlage für die weitere KI-Einführung.