چالش: درک کیفیت آدرس‌های هندی
سیستم آدرس‌دهی هند به دلیل تنوع و پیچیدگی‌اش شناخته شده است. آدرس‌ها می‌توانند بسیار توصیفی، غیراستاندارد، شامل نشانه‌های محلی باشند و اغلب فاقد کدهای پین دقیق یا ترتیب اجزای ثابت باشند. این امر چالش‌های قابل توجهی را برای افراد، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، شرکت‌های لجستیک و ارائه‌دهندگان خدماتی که به داده‌های مکانی دقیق متکی هستند، ایجاد می‌کند. مسائل کلیدی که اغلب با آدرس‌های هندی مواجه می‌شوند عبارتند از:
- کدهای پین گم‌شده یا نادرست: برای مسیریابی کارآمد نامه‌ها و بسته‌ها ضروری هستند، اما اغلب نادرست یا غایب هستند.
- خطاهای املایی: اشتباهات رایج در نام محلات، شهرها یا ایالت‌ها می‌تواند منجر به تفسیر نادرست شود.
- ترتیب غیراستاندارد اجزا: توالی عناصر آدرس (مانند پلاک خانه، خیابان، محل، شهر) می‌تواند بسیار متفاوت باشد و پردازش خودکار را دشوار کند.
- فقدان استانداردسازی: اصطلاحات محاوره‌ای، اختصارات و ارجاعات توصیفی (مثلاً «نزدیک معبد قدیمی») رایج هستند اما توسط سیستم‌های استاندارد قابل درک نیستند.
- گنجاندن اطلاعات رابطه‌ای: عباراتی مانند "S/o" (پسرِ)، "D/o" (دخترِ) یا "C/o" (مراقبِ) اغلب در آدرس جاسازی می‌شوند و داده‌های غیرمکانمند را اضافه می‌کنند.
- تنوع در نمادهای فرعی: اجزایی مانند شماره واحدها، شماره خانه‌ها یا شماره نقشه‌ها (مثلاً "2/1") به روش‌های مختلفی مانند "2/1"، "2-1"، "2 در 1" یا "شماره 2، قسمت اول" نوشته می‌شوند که تجزیه و تحلیل مداوم آنها را دشوار می‌کند.
- شیوع جزئیات فرعی: بسیاری از آدرس‌ها، به ویژه در مناطق شهری، شامل اطلاعات حیاتی فرعی مانند شماره آپارتمان، پلاک آپارتمان یا جزئیات بخش ساختمان هستند که برای تحویل در آخرین مایل حیاتی هستند اما اغلب بدون ساختار می‌باشند.
- ابهام: آدرس‌ها گاهی اوقات می‌توانند به روش‌های مختلفی تفسیر شوند و منجر به عدم قطعیت در یافتن نقطه دقیق شوند.
این چالش‌ها می‌توانند منجر به شکست در تحویل، افزایش هزینه‌های عملیاتی، تجربه‌های ضعیف مشتری و مشکلات در تجزیه و تحلیل داده‌ها و برنامه‌ریزی خدمات شوند. نیاز مبرمی به راهی برای دریافت بازخورد سریع و عملی در مورد کیفیت رسیدگی وجود دارد.
راه حل: بازخورد آدرس با هوش مصنوعی
برای پرداختن به این چالش‌ها، ما با استفاده از هوش مصنوعی مولد، راه‌حلی ارائه می‌دهیم.
این سیستم به گونه‌ای طراحی شده است که به کاربران در هند بازخورد ارزشمندی در مورد آدرس‌هایشان ارائه دهد و به آنها در درک مشکلات احتمالی و نحوه قالب‌بندی بهتر آنها برای بهبود نتایج ژئوکدینگ و دقت کلی کمک کند.
ایده اصلی استفاده از مدل‌های Gemini در Vertex AI برای موارد زیر است:
- آدرس‌های پیچیده و اغلب ناقص هندی را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنید.
- اشتباهات و تناقضات رایج را شناسایی کنید.
- نسخه‌های استاندارد و اصلاح‌شده را پیشنهاد دهید.
- توضیحات واضحی در مورد تغییرات ایجاد شده ارائه دهید.
این سیستم در دو فرم فاکتور ارائه می‌شود: - یک REST API - یک رابط کاربری وب
چگونه مشتریان در هند می‌توانند از این ابزار استفاده کنند
اگرچه هدف اصلی ارائه بازخورد در مورد کیفیت آدرس است، اما مزایای آن فراتر می‌رود:
- بهبود قابلیت تحویل: برای کسب‌وکارها، درک چگونگی ساختاردهی بهتر آدرس‌ها می‌تواند به معنای کاهش تلاش‌های ناموفق تحویل، کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهبود رضایت مشتری باشد. افراد همچنین می‌توانند با استفاده از آدرس‌های با قالب‌بندی مناسب، اطمینان حاصل کنند که بسته‌ها و نامه‌های خود را با اطمینان بیشتری دریافت می‌کنند.
- بهبود داده‌ها: شرکت‌ها می‌توانند از بینش‌های به‌دست‌آمده از این ابزار (یا ادغام API زیربنایی) برای هدایت پاکسازی و استانداردسازی پایگاه‌های داده آدرس مشتریان فعلی خود استفاده کنند که منجر به تجزیه و تحلیل بهتر و خدمات هدفمند می‌شود.
- تأیید بصری: نمایش نقشه دو پین به طور ویژه ارزشمند است. کاربران می‌توانند به صورت بصری تأیید کنند که آیا آدرس‌های اصلی و اصلاح‌شده به مکان‌های یکسان یا متفاوتی اشاره می‌کنند. این امر به شناسایی اینکه آیا نسخه «اصلاح‌شده» به طور دقیق مکان مورد نظر را منعکس می‌کند یا اینکه ورودی اصلی برای کدگذاری جغرافیایی صحیح بیش از حد مبهم یا اشتباه بوده است، کمک می‌کند.
با درک چالش‌های خاص در آدرس‌هایشان از طریق بازخورد ارائه شده، کاربران می‌توانند اقدامات اصلاحی را انجام دهند، سوابق خود را به‌روزرسانی کنند و مکان‌های خود را به طور مؤثرتری اطلاع‌رسانی کنند.
این اپلیکیشن چیست؟
این برنامه وب به عنوان رابطی برای سیستم بازخورد آدرس مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کند. این برنامه برای کمک به کاربران و مشاغل در اعتبارسنجی، درک و بهبود آدرس‌های فیزیکی، با تمرکز ویژه بر جزئیات آدرس‌های هندی، طراحی شده است. این برنامه رابط کاربری راحتی را ارائه می‌دهد که در آن کاربران می‌توانند:
- وارد کردن آدرس: یا با تایپ مستقیم آن یا با چسباندن چندین آدرس برای پردازش انبوه.
- دریافت یک آدرس پاک‌شده: برنامه ورودی را پردازش می‌کند و یک نسخه استاندارد و اصلاح‌شده بر اساس درک مدل هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
- درک تغییرات: این مورد، تغییرات خاص اعمال شده در آدرس اصلی را برجسته می‌کند و شفافیت در فرآیند بازخورد را ارائه می‌دهد.
- تفاوت‌ها را تجسم کنید: هم آدرس‌های اصلی و هم آدرس‌های اصلاح‌شده روی یک نقشه تعاملی پین شده‌اند و به کاربران امکان می‌دهند مکان‌های خود را به صورت بصری مقایسه کرده و اختلافات احتمالی را در یک نگاه شناسایی کنند.
- دریافت اجزای دقیق: آدرس جغرافیایی (پاکسازیشده) به بخش‌های تشکیل‌دهنده‌اش (مانند شماره خیابان، محل، شهر، کد پستی) تجزیه می‌شود و یک نمای ساختاریافته ارائه می‌دهد.
این برنامه به ویژه برای ارزیابی سریع کیفیت آدرس، درک مشکلات احتمالی و مشاهده چگونگی ساختاردهی بهتر آدرس‌ها برای سیستم‌هایی که به فرمت‌های استاندارد متکی هستند، مفید است.
معماری بک‌اند: ارائه شده توسط Gemini و Vertex AI
هوش نهفته در توانایی این برنامه برای درک و اصلاح آدرس‌ها، از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی گوگل کلود ناشی می‌شود:
- **پردازش آدرس اصلی: ** وظیفه اساسی تجزیه، درک، اصلاح و استانداردسازی رشته‌های آدرس توسط مدل Gemini 2.5 Flash گوگل انجام می‌شود. وقتی یک آدرس ارسال می‌شود:
- برنامه‌ی frontend آدرس ورودی را به یک سرویس backend ارسال می‌کند.
- این سرویس backend از رابط برنامه‌نویسی Gemini API بهره می‌برد. مدل Gemini 2.5 Flash با یک اعلان دقیق برای تأیید پردازش دقیق و استاندارد، آموزش داده می‌شود. دستورالعمل‌های اصلی داده شده به مدل به شرح زیر است:
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:
این دستورالعمل ساختاریافته، Gemini 2.5 Flash را به موارد زیر هدایت می‌کند:
- ورودی‌های آدرس پیچیده و اغلب بدون ساختار را تشریح کنید.
- اجزای کلیدی آدرس (مثلاً پلاک خانه/آپارتمان، نام ساختمان، خیابان، محله، منطقه فرعی، شهر، استان، کد پین) را شناسایی و استخراج کنید.
- اشتباهات و تغییرات املایی رایج را اصلاح کنید.
- قطعات را دوباره به فرمت استانداردتری که برای هند مناسب است، مرتب کنید.
- در صورت امکان، اطلاعات حیاتی از دست رفته را استنباط یا علامت‌گذاری کنید.
فهرستی از «تغییرات ایجاد شده» و هرگونه خطا ایجاد کنید و شفافیت را فراهم کنید. توانایی مدل در پیروی از این دستورالعمل‌های دقیق ضمن مدیریت الگوهای زبانی متنوع و اطلاعات زمینه‌ای، کلید اثربخشی آن با قالب‌های آدرس متنوع است.
سرویس‌دهی و مقیاس‌پذیری (اجرای ابری روی Vertex AI/Google Cloud): سرویس بک‌اند که فراخوانی‌ها به Gemini API را هماهنگ می‌کند و نتایج را به فرانت‌اند برمی‌گرداند، به صورت یک برنامه کانتینری بدون سرور ساخته شده است.
این معماری بدون سرور، روشی برای استقرار چنین سرویسی را نشان می‌دهد. به عنوان یک برنامه آزمایشی، هدف اصلی آن این است که به مشتریان امکان دهد به سرعت بازخوردی در مورد کیفیت آدرس دریافت کنند.
نحوه استفاده از برنامه
این برنامه در برنامه بازخورد آدرس هند موجود است.
برای استفاده از آن:
- آدرس خود را وارد کنید: آدرس هندی خود را در قسمت ورودی تایپ یا جایگذاری کنید.
- پردازش آدرس: روی دکمه‌ی «پاکسازی آدرس» کلیک کنید.
- نتایج را بررسی کنید: برنامه نمایش خواهد داد:
- آدرس پاکسازی شده
- نقشه‌ای که هم مکان‌های اصلی و هم مکان‌های پاکسازیشده را نشان می‌دهد.
- تجزیه اجزای آدرس.
- فهرستی از تغییرات ایجاد شده توسط هوش مصنوعی.
- هرگونه خطایی شناسایی شد.
مثال فراخوانی مستقیم API (برای توسعه‌دهندگان)
برای توسعه‌دهندگان یا سیستم‌هایی که به دنبال ادغام مستقیم قابلیت پردازش آدرس هستند، سرویس backend می‌تواند به صورت برنامه‌نویسی فراخوانی شود. در اینجا مثالی با استفاده از cURL آورده شده است:
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"
}'
این دستور یک درخواست POST با رشته آدرس در یک فایل JSON ارسال می‌کند و یک پاسخ JSON حاوی آدرس پردازش‌شده و سایر اطلاعات مرتبط، مشابه آنچه در برنامه نمایش داده می‌شود، برمی‌گرداند.
این برنامه با هدف ساده‌سازی پیچیدگی آدرس‌ها، ابزاری ارزشمند برای افزایش دقت و کارایی، به‌ویژه در محیط‌های متنوع و پویا مانند هند، ارائه می‌دهد.