Blackbit präsentiert den Pimcore Data Director 3.4.0

Die neue Version des Pimcore Data Directors bietet völlig neue Funktionen, die Ihre tägliche Arbeit mit Daten wieder ein wenig effizienter machen. Das Highlight der Version 3.4.0: die Integration von ChatGPT.

ChatGPT-Integration

Dank der Integration von ChatGPT ist es nun möglich, technische Attribute aus einem Text abzuleiten, z.B. über die Eingabe „Langärmeliges Baumwollhemd mit blauen und orangen Streifen“ automatisch das Objekt Brick Multiselect-Attribute Farbe mit blau und orange abzuleiten.

Andererseits ist es natürlich auch möglich, aus technischen Daten Texte für Produktbeschreibungen zu generieren. Über die Eingabe

• Name: Cooles Freizeithemd
• Material: Baumwolle
• Farben: Blau, Orange
• Geschlecht: Männlich

Können Sie via ChatGPT-Integration einfach eine Produktbeschreibung wie diese erstellen:

Das Cool Casual Shirt ist eine bequeme und stilvolle Wahl für jeden Mann. Es ist aus hochwertiger Baumwolle gefertigt und bietet atmungsaktiven Komfort, damit Sie sich den ganzen Tag lang wohl fühlen. Erhältlich in zwei leuchtenden Farben – blau und orange – ist dieses Hemd perfekt für Freizeitkleidung oder elegantere Anlässe. Es wurde mit Blick auf den männlichen Körperbau entworfen und bietet eine schmeichelhafte Passform, die an jedem Körpertyp gut aussieht. Egal, ob Sie zur Arbeit gehen oder sich mit Freunden treffen, das Cool Casual Shirt ist für Sie da!

Die Eingabeparameter können hierbei wie gewohnt über die Attributzuordnung des Data Directors zugeordnet werden. Auch die Anpassung des an ChatGPT gesendeten Prompts ist möglich.

Performance

Geringerer Speicherbedarf

Durch das Entfernen des Zeitstempels und des Kontexts aus jeder Log-Nachricht wird weniger Speicherplatz verbraucht. Außerdem wurde der Speicherverbrauch durch eine Reihe kleinerer Refactorings reduziert, insbesondere beim Import großer Datenmengen.

Schnellerer Rohdatenimport

Effizientere Paginierung für den Abruf von Rohdaten: Statt LIMIT 100000, 100 wird jetzt effektiver zwischen den Rohdatensatz-Blöcken paginiert, siehe https://ramzialqrainy.medium.com/faster-pagination-in-mysql-you-are-probably-doing-it-wrong-d9c9202bbfd8

Intelligentere Prüfung für die Ausführung von automatischen Dataports

Automatische Dataports werden gespeichert, wenn ein Objekt der konfigurierten Quelldatenklasse oder ein abhängiges Objekt eines solchen Objekts gespeichert wurde. In der Vergangenheit führte dies zu einer Vielzahl von Warteschlangenprozessen, die eigentlich sinnlos sind, da die Rohdatenfelder nicht auf Daten des gespeicherten Objekts zugriffen. Jetzt gibt es eine intelligentere Prüfung, ob es notwendig ist, automatische Datenports für abhängige Objekte auszuführen, indem die Zielklassen des Datenabfrage-Selektors analysiert werden. Der Dataport wird nur für Objekte ausgeführt, deren Rohdaten potenziell durch das gespeicherte Objekt verändert werden könnten.

Pimcore 10.6 Kompatibilität

Version 3.4 ist nun mit Pimcore 10.6 kompatibel. Wir arbeiten derzeit an der Kompatibilität mit Pimcore 11.

Web2Print

Die Version 3.4.0 führt ein Callback-Funktions-Template ein, um PDF-Asset-Dateien aus Pimcore-Dokumenten zu erzeugen. Auf diese Weise ist es einfach, eine automatische PDF-Erzeugungspipeline einzurichten wie

1. Datenobjekt speichern
2. → entsprechendes Dokument generieren
3. → Dokument in PDF-Asset konvertieren
4. → generiertes PDF-Asset automatisch dem gespeicherten Datenobjekt zuordnen

:before-Datenabfrage-Selektor

Mit dem „before“-Datenabfrage-Selektor können Sie auf die Daten von Vorgängerversionen eines Objektes zugreifen. Möglicher Anwendungsfall: „before:published“ gibt an, ob das Objekt in der Version vor der aktuell veröffentlichten Version veröffentlicht war. Dies kann verwendet werden, um Aktionen auszulösen, wenn sich bestimmte Felder ändern, z.B. könnten Sie einen automatischen Datenport mit der Bedingung o_published=1 und dem Rohdatenfeld before:published einrichten. Sobald jemand ein Objekt veröffentlicht (sodass die SQL-Bedingung o_published=1 wahr ist), das vorher nicht veröffentlicht wurde (wenn dies der Fall ist, sehen Sie im Rohdatenfeld mit dem Datenabfrage-Selektor den Eintrag before:published), können Sie nun eine Aktion auslösen. Damit können Sie Workflows einrichten (z.B. Benachrichtigung von Prüfern, wenn bestimmte Felder geändert werden).

Dataport-Einstellungen

• Unterstützung von FTP, SFTP, FTPS für den Importtyp „Dateisystem“ zum Abrufen von Dateien aus einem entfernten Speicher als Importressource
• Unterstützung der Auswahl von Rohdatenfeldern für Pimcore-basierte Dataports über Baumauswahl (wie in der Klassendefinition)
• Unterstützung des Ladens von Umgebungsvariablen/Website-Einstellungen über Datenabfrage-Selektoren

Attribut-Zuordnung

• Unterstützung der Konfiguration der API-Schlüssel für DeepL/OpenAI über Website-Einstellungen und Attribut-Mapping
• Schreibschutz (auch bekannt als „Nicht überschreiben, wenn bereits gefüllt“) für gemappte Objekt-Brick-Container/Klassifizierungsspeicher-Containerfelder auf Feldebene statt generell für den gesamten Container → leere Felder werden gefüllt, während aktuell gefüllte Felder gleich bleiben
• Hinzufügen der Option zur automatischen Erstellung von referenzierten verwandten Objekten für Many-to-Many-Objektrelationsfelder: Wenn versucht wird, Keyword:name#de:Test einer Many-to-Many-Objektrelation zuzuordnen, wird ein Objekt der Klasse „Keyword“ mit dem englischen Namen „Test“ erstellt (wenn es nicht bereits existiert)
• Unterstützung der dynamischen Erstellung von Objektbausteinen und Objektbausteinfeldern (bei Aktivierung von „nicht vorhandene Felder automatisch erstellen“ für Objektbaustein-Container)
• Unterstützung für das Löschen von Elementen
• Einfachere Attribut-Zuordnung für Feldsammlungen (vorher waren viele Arrays in der Callback-Funktion notwendig)
• Wenn Importtext für Wysiwyg-Felder keine HTML-Tags enthält, wird nl2br() angewendet, um Zeilenumbrüche zu erhalten
• Unterstützung des Zugriffs auf Website-Einstellungen in „“-Platzhaltern
• Unterstützung von Drag & Drop zum Kopieren der Zuordnung eines Feldes zu einem anderen Feld
• Unterstützung des Imports von lokalisierten Blockfeldern
• Unterstützung des Abrufs der „Tags“ eines Elements über den Datenabfrage-Selektor „tags“
• Callback-Funktion Historie: Schaltflächen „Wiederherstellen“ und „Kopieren“ zum Wiederherstellen/Kopieren der vorherigen Version hinzugefügt

Weitere Änderungen

• Dataport-Konfiguration: Rechtsklick-Kontextmenü für Dataport-Tabpanel zum Schließen aller/anderer Dataport-Tabs hinzugefügt
• Abhängigkeitsdiagramm in Standard-Objektvorschau hinzugefügt
• Serialisierung des Klassifizierungsspeichers/Objekt-Brick-Containers liefert jetzt nur noch aktuelle Sprachdaten für lokalisierte Felder
• Bugfix: Wenn das Rohdatenfeld für das Schlüsselfeld ein Array enthielt, wurde es als einzelne Elemente an $params['value'] übergeben → $params['value'] sollte immer die echten Rohdaten enthalten
• Wenn ein automatischer Dataport geklont wird, deaktiviere das Kontrollkästchen „automatisch ausführen“.
• Dataport-Einstellungen: Prüfung auf Einstellungskonflikte (wenn ein anderer Benutzer zwischenzeitlich gespeichert hat)
• $params['translator']-Objekt für Callback-Funktionen bereitstellen, um auf Pimcore-Übersetzungen zuzugreifen
• Versenden von Fehlerbenachrichtigungs-Mails, auch wenn weder die Website-Domain noch die Debug-E-Mail-Adresse gesetzt wurden (in diesem Fall mit sender=no-reply@Pimcore)
• Attribut-Mapping-Panel: Variable per Klick kopieren, per Doppelklick in neuem Fenster öffnen (so wie es vor einigen Monaten war)
• withoutInheritance deaktiviert jetzt auch Fallback-Sprachen (vorher nur Eltern-Kind-Vererbung deaktiviert)
• Bereitstellung eines universellen Pfad-Formatierers, der die Felder, die so konfiguriert sind, dass sie in der Grid-Ansicht angezeigt werden, auch im Beziehungsfeld anzeigt (anstelle von Pimcores Standard-Pfad)
• Bereitstellung eines Datenoptionsanbieters, der mit einem Datenabfrage-Selektor verwendet werden kann, um dynamische Optionen zu definieren → ermöglicht dynamische Auswahlfelder und sogar abhängige Auswahlfelder innerhalb desselben Objekts
• Hinzufügen einer „HTML-Container“-Layoutkomponente → Hinzufügen von reinem HTML in das Objektbearbeitungspanel (das als Nebeneffekt auch Platzhalter für Datenabfrage-Selektoren unterstützt)
• Unterstützung des „Deeplink“-Datenabfrage-Selektors (z.B. für Workflows)
• Hinzufügen von Benutzerinformationen zu $params['context']
• Unterstützung von Platzhaltern wie (PHP-Funktion mit Parametern)
• Deaktivieren der intelligenten Protokollierung, wenn der ausführende Benutzer ein Administrator ist (sonst ist es schwierig, automatische Importe zu debuggen)
• Senden von HTTP 500 für REST-API-Aufrufe, wenn der Dataport-Lauf abgebrochen wurde (vorher waren es 200)
• Unterstützung des Aufrufs eines abhängigen Dataports über den Namen

Unsere Pimcore Data Director Tutorials

Viele weitere hilfreiche Tipps und detailgenaue Anleitungen zur Anwendung des Pimcore Data Directors, unter anderem der neuen ChatGPT-Integration, bieten Ihnen die Video-Tutorials in der Blackbit Academy sowie auf dem Blackbit YouTube-Kanal.

Sie kennen den Data Director noch nicht?

Sind Sie neugierig auf unser leistungsstarkes Import- und Export-Bundle? Dann informieren Sie sich jetzt in unserem Shop und lernen Sie den Data Director kennen.
Sprechen Sie uns jetzt an und wir zeigen Ihnen in einer individuellen Demo, welche Möglichkeiten der Data Director Ihnen bietet.