Feedback zu indischen Adressen erhalten

Die Herausforderung: Adressqualität in Indien verstehen

Das Adressierungssystem in Indien ist für seine Vielfalt und Komplexität bekannt. Adressen können sehr detailliert und nicht standardisiert sein, lokale Orientierungspunkte enthalten und oft keine genauen Postleitzahlen oder eine einheitliche Reihenfolge der Komponenten aufweisen. Das stellt Einzelpersonen, E-Commerce-Plattformen, Logistikunternehmen und Dienstleister, die auf genaue Standortdaten angewiesen sind, vor erhebliche Herausforderungen. Häufige Probleme mit indischen Adressen:

  • Fehlende oder falsche PIN-Codes:Sie sind für ein effizientes Routing von Briefen und Paketen unerlässlich, sind aber häufig ungenau oder fehlen.
  • Rechtschreibfehler:Häufige Fehler in den Namen von Orten, Städten oder Bundesstaaten können zu Fehlinterpretationen führen.
  • Nicht standardmäßige Reihenfolge der Komponenten:Die Reihenfolge der Adressenelemente (z. B. Hausnummer, Straße, Ort, Stadt) kann stark variieren, was die automatisierte Verarbeitung erschwert.
  • Mangelnde Standardisierung:Umgangssprachliche Begriffe, Abkürzungen und beschreibende Verweise (z.B. „in der Nähe des alten Tempels“) sind üblich, werden aber von Standardsystemen nicht verstanden.
  • Einbeziehung von Beziehungsinformationen:Begriffe wie „S/o“ (Son of, Sohn von), „D/o“ (Daughter of, Tochter von) oder „C/o“ (Care of, z. Hd.) werden häufig in die Adresse eingebettet und fügen nicht standortbezogene Daten hinzu.
  • Variationen bei der Angabe von Unteradressen:Komponenten wie Einheitsnummern, Hausnummern oder Grundstücksnummern (z.B. „2/1“) werden auf unterschiedliche Weise geschrieben, z. B. „2/1“, „2-1“, „2 × 1“ oder „Nr. 2, 1. Teil“. Daher ist es schwierig, sie einheitlich zu parsen.
  • Häufigkeit von Adresszusätzen:Viele Adressen, insbesondere in städtischen Gebieten, enthalten wichtige Adresszusätze wie Apartment-, Wohnungs- oder Gebäudeflügelnummern, die für die Zustellung auf der letzten Meile unerlässlich sind, aber oft unstrukturiert sind.
  • Mehrdeutigkeit:Adressen können manchmal auf verschiedene Arten interpretiert werden, was zu Unsicherheit bei der Bestimmung des genauen Punkts führt.

Diese Herausforderungen können zu Lieferfehlern, erhöhten Betriebskosten, einer schlechten Kundenzufriedenheit und Schwierigkeiten bei der Datenanalyse und Serviceplanung führen. Es besteht ein klarer Bedarf an einer Möglichkeit, schnell umsetzbares Feedback zur Adressqualität zu erhalten.

Die Lösung: KI-basiertes Feedback zu Adressen

Um diese Herausforderungen zu meistern, stellen wir eine Lösung mit generativer KI vor.

Dieses System soll Nutzern in Indien wertvolles Feedback zu ihren Adressen geben, damit sie potenzielle Probleme erkennen und die Adressen besser formatieren können. So lassen sich die Geocodierungsergebnisse und die allgemeine Genauigkeit verbessern.

Die Grundidee besteht darin, Gemini-Modelle in Vertex AI für Folgendes zu verwenden:

  • Komplexe, oft fehlerhafte indische Adressen analysieren und interpretieren.
  • Häufige Fehler und Inkonsistenzen erkennen
  • Standardisierte und korrigierte Versionen vorschlagen
  • Geben Sie klare Erläuterungen zu den vorgenommenen Änderungen an.

Das System ist in zwei Varianten verfügbar: - Eine REST API - Eine Web-UI

So können Kunden in Indien dieses Tool verwenden

Das primäre Ziel ist zwar, Feedback zur Adressqualität zu geben, aber die Vorteile gehen darüber hinaus:

  1. Bessere Zustellbarkeit:Wenn Unternehmen wissen, wie sie Adressen besser strukturieren können, kann dies zu weniger fehlgeschlagenen Zustellversuchen, geringeren Betriebskosten und einer höheren Kundenzufriedenheit führen. Außerdem können Sie dafür sorgen, dass Ihre Pakete und Post zuverlässiger zugestellt werden, indem Sie gut formatierte Adressen verwenden.
  2. Datenoptimierung:Unternehmen können die Erkenntnisse aus diesem Tool nutzen oder die zugrunde liegende API einbinden, um die Bereinigung und Standardisierung ihrer bestehenden Kundendatenbanken mit Adressen zu optimieren. Das führt zu besseren Analysen und gezielteren Diensten.
  3. Visuelle Bestätigung:Die Karte mit zwei Markierungen ist besonders hilfreich. Nutzer können visuell prüfen, ob die ursprünglichen und die optimierten Adressen auf denselben oder auf unterschiedliche Orte verweisen. So lässt sich feststellen, ob die „bereinigte“ Version den beabsichtigten Standort korrekt widerspiegelt oder ob die ursprüngliche Eingabe zu mehrdeutig oder fehlerhaft für eine korrekte Geocodierung war.

Indem die Nutzer durch das bereitgestellte Feedback die spezifischen Herausforderungen in ihren Adressen verstehen, können sie Korrekturmaßnahmen ergreifen, ihre Datensätze aktualisieren und ihre Standorte effektiver kommunizieren.

Worum geht es bei dieser Anwendung?

Diese Webanwendung dient als Schnittstelle zum KI-basierten System für Adressfeedback. Es wurde entwickelt, um Nutzern und Unternehmen zu helfen, physische Adressen zu überprüfen, zu verstehen und zu verbessern, wobei ein besonderer Fokus auf den Besonderheiten indischer Adressen liegt. Die Anwendung bietet eine nutzerfreundliche Oberfläche, auf der Nutzer Folgendes tun können:

  • Adresse eingeben:Entweder direkt oder durch Einfügen mehrerer Adressen für die Bulk-Verarbeitung.
  • Bereinigte Adresse erhalten:Die Anwendung verarbeitet die Eingabe und gibt eine standardisierte, korrigierte Version basierend auf dem Verständnis des KI-Modells aus.
  • Änderungen nachvollziehen:Die spezifischen Änderungen an der ursprünglichen Adresse werden hervorgehoben, um den Feedbackprozess transparent zu machen.
  • Unterschiede visualisieren:Sowohl die ursprünglichen als auch die bereinigten Adressen werden auf einer interaktiven Karte dargestellt. So können Nutzer ihre Standorte visuell vergleichen und potenzielle Unstimmigkeiten auf einen Blick erkennen.
  • Detaillierte Komponenten abrufen: Die geokodierte (bereinigte) Adresse wird in ihre Bestandteile (wie Hausnummer, Ortsteil, Stadt, Postleitzahl) zerlegt, wodurch eine strukturierte Ansicht entsteht.

Diese App ist besonders nützlich, um schnell die Qualität von Adressen zu beurteilen, potenzielle Probleme zu erkennen und zu sehen, wie Adressen für Systeme, die auf standardisierten Formaten basieren, besser strukturiert werden könnten.

Backend-Architektur: Powered by Gemini und Vertex AI

Die Intelligenz hinter der Fähigkeit dieser Anwendung, Adressen zu verstehen und zu optimieren, basiert auf den fortschrittlichen KI-Technologien von Google Cloud:

  • **Kernprozess für Adressen**: Die grundlegende Aufgabe, Adressstrings zu parsen, zu verstehen, zu korrigieren und zu standardisieren, wird vom Gemini 2.5 Flash-Modell von Google übernommen. Wenn eine Adresse eingereicht wird:
    • Die Frontend-Anwendung sendet die eingegebene Adresse an einen Backend-Dienst.
    • Dieser Back-End-Dienst nutzt die Gemini API. Das Modell Gemini 2.5 Flash wird mit einem detaillierten Prompt angewiesen, eine genaue und standardisierte Verarbeitung zu gewährleisten. Die wichtigsten Anweisungen für das Modell sind:
You are an address cleaning expert. Your task is to take malformed addresses
and output cleaned and standardized versions. All addresses will be from India.

BEGIN:
Follow these instructions:
Remove any mention of "House Number," "H.No," "Door Number," "D.No,"
"Building No", "Flat No." etc. along with the number it's associated with
Remove any "C/O," "S/O," etc.
DO NOT REMOVE any name of building
It should also remove any name of person or actual house numbers etc which
appear after the texts mentioned in the previous point
Ensure there are no duplicate mentions of town names, state names, etc.
If no valid zip code is available, add an error in the Errors field:
"No valid zip code found. Please verify."
Remove mention of any Floors in the address
If there are any mention of "Near or landmark" put that in a new field called
"address_descriptors"
Expand any rd, ln, st and similar other abbreviations to road, lane, street etc.
END:

BEGIN: Structuring the output
Output the cleaned address in a single line.
Output address should put State, Country, Zip code at the end in that order.
If any critical component of the address is missing, mention that in errors section.
**Critically important:** Provide a detailed description of every change made
to the address in the "changes_made" field. Do not omit this field.
IF a House number or unit number was removed add that in a separate field
called "subpremise_details".
Output the errors in the field called "errors". If no errors, provide an empty
array.
Output all responses in JSON format.
END:

Diese strukturierte Anleitung führt Gemini 2.5 Flash zu Folgendem:

  • Komplexe und oft unstrukturierte Adresseneingaben werden analysiert.
  • Wichtige Adresskomponenten identifizieren und extrahieren (z.B. Haus-/Wohnungsnummer, Gebäudename, Straße, Ortsteil, Unterort, Stadt, Bundesland, Postleitzahl).
  • Korrigieren Sie häufige Rechtschreibfehler und -varianten.
  • Die Komponenten sollten in ein für Indien besser geeignetes, standardisiertes Format umgeordnet werden.
  • Fehlende wichtige Informationen nach Möglichkeit ableiten oder kennzeichnen.

  • Erstellen Sie eine Liste der vorgenommenen Änderungen und etwaiger Fehler, um Transparenz zu gewährleisten. Die Fähigkeit des Modells, diese detaillierten Anweisungen zu befolgen und gleichzeitig verschiedene sprachliche Muster und Kontextinformationen zu verarbeiten, ist der Schlüssel zu seiner Effektivität bei unterschiedlichen Adressformaten.

  • Bereitstellung und Skalierbarkeit (Cloud Run on Vertex AI/Google Cloud): Der Backend-Dienst, der die Aufrufe der Gemini API orchestriert und die Ergebnisse an das Frontend zurückgibt, ist als serverlose containerisierte Anwendung konzipiert.

Diese serverlose Architektur zeigt, wie ein solcher Dienst bereitgestellt werden kann. Als Demoanwendung dient sie in erster Linie dazu, Kunden schnell Feedback zur Adressqualität zu geben.

So verwenden Sie die Anwendung

Die Anwendung ist unter India address feedback app verfügbar.

Dabei gilt:

  1. Adresse eingeben:Geben Sie Ihre indische Adresse in das Eingabefeld ein oder fügen Sie sie dort ein.
  2. Adresse verarbeiten:Klicken Sie auf die Schaltfläche „Adresse bereinigen“.
  3. Ergebnisse prüfen:In der Anwendung wird Folgendes angezeigt:
    • Die bereinigte Adresse.
    • Eine Karte, auf der sowohl die ursprünglichen als auch die bereinigten Standorte zu sehen sind.
    • Eine Aufschlüsselung der Adresskomponenten.
    • Eine Liste der von der KI vorgenommenen Änderungen.
    • Alle erkannten Fehler.

Beispiel für direkten API-Aufruf (für Entwickler)

Für Entwickler oder Systeme, die die Adressverarbeitungsfunktion direkt einbinden möchten, kann der Back-End-Dienst programmatisch aufgerufen werden. Hier ein Beispiel mit cURL:

curl -X POST \
  https://gemini-address-cleaner-480439120941.us-central1.run.app/clean_address \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input_address": "S/O Laum Mirzapur Mirzapur Muzaffarpur Bihar India Mirzapur purani Darbhanga road SELAMBA BIHAR 843103"
  }'

Mit diesem Befehl wird eine POST-Anfrage mit dem Adressstring in einer JSON-Nutzlast gesendet. Es wird eine JSON-Antwort mit der verarbeiteten Adresse und anderen relevanten Informationen zurückgegeben, ähnlich wie in der Anwendung.
Diese Anwendung soll die Komplexität von Adressen vereinfachen und ein wertvolles Tool zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz bieten, insbesondere in vielfältigen und dynamischen Umgebungen wie Indien.