Задача: понять качество индийских адресов.
Индийская система адресации известна своим разнообразием и сложностью. Адреса могут быть очень подробными, нестандартизированными, включать местные достопримечательности и часто не содержать точных почтовых индексов или единого порядка компонентов. Это создает значительные проблемы для частных лиц, платформ электронной коммерции, логистических компаний и поставщиков услуг, которые полагаются на точные данные о местоположении. Ключевые проблемы, часто встречающиеся с индийскими адресами, включают:
- Отсутствующие или неверные пин-коды: необходимы для эффективной маршрутизации почты и посылок, но часто бывают неточными или отсутствуют.
- Орфографические ошибки: Распространенные ошибки в названиях населенных пунктов, городов или штатов могут привести к неправильному толкованию.
- Нестандартный порядок компонентов: последовательность элементов адреса (таких как номер дома, улица, населенный пункт, город) может сильно различаться, что затрудняет автоматическую обработку.
- Отсутствие стандартизации: разговорные термины, сокращения и описательные обозначения (например, «рядом со старым храмом») распространены, но не понимаются стандартными системами.
- Включение информации о родственных связях: такие термины, как «Сын», «Дочь» или «Забота», часто встраиваются в адрес, добавляя данные, не относящиеся к местоположению.
- Различия в обозначениях подпунктов: Такие компоненты, как номера квартир, домов или участков (например, "2/1"), записываются множеством способов, например, "2/1", "2-1", "2 на 1" или "№ 2, 1-я часть", что затрудняет их единообразное понимание.
- Распространенность информации о подобъектах: Многие адреса, особенно в городских районах, содержат важную информацию о подобъектах, такую как номера квартир, номера корпусов или детали крыла здания, которые имеют решающее значение для доставки «последней мили», но часто не структурированы.
- Неоднозначность: Адреса иногда могут интерпретироваться по-разному, что приводит к неопределенности в определении точного местоположения.
Эти проблемы могут привести к сбоям в доставке, увеличению операционных расходов, ухудшению качества обслуживания клиентов, а также трудностям в анализе данных и планировании услуг. Существует явная необходимость в способе быстрого и эффективного получения обратной связи о качестве адресов.
Решение: обратная связь по адресу на основе искусственного интеллекта.
Для решения этих проблем мы предлагаем решение с использованием генеративного искусственного интеллекта.
Эта система разработана для предоставления пользователям в Индии ценной обратной связи по их адресам, помогая им понять потенциальные проблемы и как лучше их форматировать для улучшения результатов геокодирования и общей точности.
Основная идея заключается в использовании моделей Gemini на платформе Vertex AI для:
- Анализ и интерпретация сложных, часто искаженных, индийских адресов.
- Выявите распространённые ошибки и несоответствия.
- Предложите стандартизированные и исправленные версии.
- Предоставьте четкие пояснения к внесенным изменениям.
Система представлена в двух форм-факторах: - REST API - Веб-интерфейс
Как клиенты в Индии могут использовать этот инструмент
Хотя основная цель — предоставление обратной связи о качестве адресов, преимущества простираются дальше:
- Улучшенная доставляемость: для бизнеса понимание того, как лучше структурировать адреса, может означать меньшее количество неудачных попыток доставки, снижение операционных затрат и повышение удовлетворенности клиентов. Частные лица также могут гарантировать более надежное получение своих посылок и почты, используя правильно оформленные адреса.
- Улучшение качества данных: Компании могут использовать информацию, полученную с помощью этого инструмента (или интегрировать базовый API), для очистки и стандартизации существующих баз данных адресов клиентов, что приведет к улучшению аналитики и предоставлению целевых услуг.
- Визуальная проверка: отображение карты с двумя метками особенно ценно. Пользователи могут визуально подтвердить, указывают ли исходный и уточненный адреса на одно и то же место или на разные. Это помогает определить, точно ли «очищенная» версия отражает предполагаемое местоположение, или же исходные данные были слишком неоднозначными или ошибочными для правильного геокодирования.
Благодаря полученной обратной связи, пользователи могут выявлять конкретные проблемы, связанные с их адресами, принимать корректирующие меры, обновлять свои данные и более эффективно сообщать о своем местоположении.
Что это за приложение?
Это веб-приложение служит интерфейсом для системы обратной связи по адресам, работающей на основе искусственного интеллекта. Оно разработано, чтобы помочь пользователям и предприятиям проверять, понимать и улучшать физические адреса, уделяя особое внимание особенностям индийских адресов. Приложение предлагает удобный интерфейс, где пользователи могут:
- Введите адрес: либо набрав его напрямую, либо вставив несколько адресов для пакетной обработки.
- Получение очищенного адреса: приложение обрабатывает входные данные и предоставляет стандартизированную, исправленную версию, основанную на понимании модели искусственного интеллекта.
- Понимание изменений: В нем выделены конкретные изменения, внесенные в первоначальный адрес, что обеспечивает прозрачность процесса обратной связи.
- Визуализация различий: как исходный, так и исправленный адреса отмечены на интерактивной карте, что позволяет пользователям визуально сравнивать их местоположение и с первого взгляда выявлять потенциальные несоответствия.
- Получение подробных компонентов: геокодированный (очищенный) адрес разбивается на составляющие части (например, номер дома, населенный пункт, город, почтовый индекс), что обеспечивает структурированное представление.
Это приложение особенно полезно для быстрой оценки качества адресов, выявления потенциальных проблем и определения того, как можно улучшить структуру адресов в системах, использующих стандартизированные форматы.
Архитектура бэкэнда: на базе Gemini и Vertex AI.
Интеллектуальные возможности этого приложения по пониманию и уточнению адресов обеспечиваются передовыми технологиями искусственного интеллекта Google Cloud:
- **Основная обработка адресов:** Фундаментальная задача анализа, понимания, исправления и стандартизации адресных строк выполняется моделью Google Gemini 2.5 Flash . При отправке адреса:
- Фронтенд-приложение отправляет входной адрес в бэкэнд-сервис.
- Данный бэкэнд-сервис использует API Gemini. Модель Gemini 2.5 Flash получает подробные инструкции для проверки точности и стандартизации обработки. Основные инструкции, передаваемые модели, следующие:
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:
Эта структурированная система подсказок направляет Gemini 2.5 Flash к следующим действиям:
- Анализ сложных и часто неструктурированных адресных входных данных.
- Определите и извлеките ключевые компоненты адреса (например, номер дома/квартиры, название здания, улица, населенный пункт, микрорайон, город, штат, почтовый индекс).
- Исправьте распространённые орфографические ошибки и варианты написания.
- Перегруппируйте компоненты в более стандартизированный формат, подходящий для Индии.
- По возможности, выведите или отметьте недостающую важную информацию.
Создайте список «внесенных изменений» и любых ошибок, обеспечив прозрачность. Способность модели следовать этим подробным инструкциям, обрабатывая при этом разнообразные лингвистические модели и контекстную информацию, является ключом к ее эффективности при работе с различными форматами адресов.
Обслуживание и масштабируемость (облачная среда Vertex AI/Google Cloud): бэкэнд-сервис, который организует вызовы к API Gemini и возвращает результаты на фронтенд, построен как бессерверное контейнерное приложение.
Эта бессерверная архитектура демонстрирует способ развертывания подобного сервиса. В качестве демонстрационного приложения ее основная цель — позволить клиентам быстро получить обратную связь о качестве адресов.
Как пользоваться приложением
Приложение доступно по адресу: India address feedback app .
Чтобы им воспользоваться:
- Введите свой адрес: Введите или вставьте свой адрес в Индии в поле ввода.
- Обработка адреса: Нажмите кнопку «Очистить адрес».
- Просмотрите результаты: Приложение отобразит:
- Удалённый адрес.
- Карта, на которой показаны как исходное, так и очищенное местоположение.
- Разбор компонентов адреса.
- Список изменений, внесенных искусственным интеллектом.
- Обнаружены все ошибки.
Пример прямого вызова API (для разработчиков)
Для разработчиков или систем, желающих напрямую интегрировать функциональность обработки адресов, серверную часть можно вызывать программно. Вот пример использования 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"
}'
Эта команда отправляет POST-запрос со строкой адреса в формате JSON и возвращает ответ в формате JSON, содержащий обработанный адрес и другую соответствующую информацию, аналогичную той, что отображается в приложении.
Это приложение призвано упростить сложные адресные данные, предлагая ценный инструмент для повышения точности и эффективности, особенно в разнообразной и динамичной среде, такой как Индия.