التحدي: فهم جودة العناوين الهندية
يشتهر نظام العناوين في الهند بتنوّعه وتعقيده. يمكن أن تكون العناوين وصفية جدًا وغير موحّدة، وقد تتضمّن معالم محلية، وغالبًا ما تفتقر إلى رموز PIN دقيقة أو ترتيب ثابت للمكوّنات. ويشكّل ذلك تحديات كبيرة للأفراد ومنصات التجارة الإلكترونية وشركات الخدمات اللوجستية ومقدّمي الخدمات الذين يعتمدون على بيانات الموقع الجغرافي الدقيقة. تشمل المشاكل الرئيسية التي يتمّ مواجهتها غالبًا في العناوين الهندية ما يلي:
- رموز Pin غير متوفرة أو غير صحيحة: هذه الرموز ضرورية لتوجيه البريد والحِزم بكفاءة، ولكنها غالبًا ما تكون غير دقيقة أو غير متوفرة.
- الأخطاء الإملائية: يمكن أن تؤدي الأخطاء الشائعة في أسماء المناطق أو المدن أو الولايات إلى سوء الفهم.
- ترتيب غير عادي للمكوّنات: يمكن أن يختلف تسلسل عناصر العنوان (مثل رقم المنزل والشارع والمنطقة والمدينة) اختلافًا كبيرًا، ما يصعّب عملية المعالجة الآلية.
- عدم التوحيد: المصطلحات العامية والاختصارات والمراجع الوصفية (مثل "بالقرب من المعبد القديم") شائعة، ولكن لا تفهمها الأنظمة العادية.
- تضمين معلومات ارتباطية: غالبًا ما يتم تضمين عبارات مثل "ابن" أو "ابنة" أو "بإشراف" ضمن العنوان، ما يضيف بيانات غير جغرافية.
- اختلافات في رموز الأماكن الفرعية: مثل أرقام الوحدات أو أرقام المنازل أو أرقام القطع (مثلاً "2/1")، وتُكتب بطرق عديدة، مثل "2/1" أو "2-1" أو "2 في 1" أو "الجزء الأول من السلسلة رقم 2"، ما يجعل تحليلها بشكل متّسق أمرًا صعبًا.
- مدى توفّر تفاصيل الأماكن الفرعية: تتضمّن العديد من العناوين، خاصةً في المناطق الحضرية، معلومات أساسية عن الأماكن الفرعية، مثل أرقام الشقق أو أرقام الوحدات السكنية أو تفاصيل جناح المبنى، وهي معلومات ضرورية لعمليات التسليم في الميل الأخير، ولكنها غالبًا ما تكون غير منظَّمة.
- الغموض: يمكن أحيانًا تفسير العناوين بطرق متعددة، ما يؤدي إلى عدم اليقين في تحديد الموقع الجغرافي الدقيق.
ويمكن أن تؤدي هذه التحديات إلى حدوث حالات تعذُّر التسليم، وزيادة التكاليف التشغيلية، وتدنّي تجارب العملاء، وصعوبات في تحليل البيانات وتخطيط الخدمات. هناك حاجة واضحة إلى طريقة للحصول على ملاحظات سريعة ومفيدة بشأن جودة العناوين.
الحلّ: ملاحظات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي حول العناوين
لمواجهة هذه التحديات، نقدّم حلاً باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تم تصميم هذا النظام لتزويد المستخدمين في الهند بملاحظات مفيدة حول عناوينهم، ما يساعدهم في فهم المشاكل المحتملة وكيفية تنسيقها بشكل أفضل لتحسين نتائج الترميز الجغرافي والدقة بشكل عام.
تتمثّل الفكرة الأساسية في استخدام نماذج Gemini على Vertex AI من أجل:
- تحليل وتفسير العناوين الهندية المعقّدة وغير الصالحة غالبًا
- تحديد الأخطاء وأوجه عدم الاتساق الشائعة
- اقتراح إصدارات موحّدة ومصحّحة
- قدِّم توضيحات واضحة للتغييرات التي تم إجراؤها.
يتوفّر النظام بشكلَين: - واجهة برمجة تطبيقات REST - واجهة مستخدم على الويب
كيف يمكن للعملاء في الهند استخدام هذه الأداة؟
مع أنّ الهدف الأساسي هو تقديم ملاحظات حول جودة العناوين، إلا أنّ المزايا تتجاوز ذلك:
- تحسين إمكانية التسليم: بالنسبة إلى الأنشطة التجارية، يمكن أن يؤدي فهم كيفية تنظيم العناوين بشكل أفضل إلى تقليل محاولات التسليم الفاشلة، وخفض التكاليف التشغيلية، وتحسين رضا العملاء. يمكن للأفراد أيضًا ضمان تلقّي الطرود والبريد بشكل أكثر موثوقية من خلال استخدام عناوين منسّقة بشكل جيد.
- تحسين البيانات: يمكن للشركات استخدام الإحصاءات التي يتم الحصول عليها من هذه الأداة (أو دمج واجهة برمجة التطبيقات الأساسية) لتوجيه عملية تنظيف قواعد بيانات عناوين العملاء الحالية وتوحيدها، ما يؤدي إلى تحسين التحليلات والخدمات المستهدَفة.
- التحقّق المرئي: إنّ عرض الخريطة باستخدام دبوسَين مفيد بشكل خاص. يمكن للمستخدمين التأكّد بصريًا مما إذا كانت العناوين الأصلية والمحسّنة تشير إلى الموقع الجغرافي نفسه أو إلى مواقع جغرافية مختلفة. يساعد ذلك في تحديد ما إذا كانت النسخة "النظيفة" تعكس الموقع الجغرافي المقصود بدقة أو ما إذا كانت البيانات الأصلية غامضة جدًا أو خاطئة بحيث لا يمكن ترميزها جغرافيًا بشكل صحيح.
من خلال فهم التحديات المحددة في عناوينهم من خلال الملاحظات المقدَّمة، يمكن للمستخدمين اتّخاذ إجراءات تصحيحية وتعديل سجلّاتهم وتحديد مواقعهم الجغرافية بشكل أكثر فعالية.
ما هو هذا التطبيق؟
يعمل تطبيق الويب هذا كواجهة لنظام تلقّي الملاحظات حول العناوين المستند إلى الذكاء الاصطناعي. وهي مصمَّمة لمساعدة المستخدمين والأنشطة التجارية على التحقّق من صحة العناوين الجغرافية وفهمها وتحسينها، مع التركيز بشكل خاص على تفاصيل العناوين الهندية. يوفّر التطبيق واجهة سهلة الاستخدام يمكن للمستخدمين من خلالها إجراء ما يلي:
- إدخال عنوان: إما عن طريق كتابته مباشرةً أو عن طريق لصق عدة عناوين لمعالجتها بشكل مجمّع
- تلقّي عنوان تم تنظيفه: يعالج التطبيق الإدخال ويقدّم نسخة موحّدة ومعدَّلة استنادًا إلى فهم نموذج الذكاء الاصطناعي.
- فهم التغييرات: يسلّط الضوء على التعديلات المحدّدة التي تم إجراؤها على العنوان الأصلي، ما يوفّر الشفافية في عملية تلقّي الملاحظات.
- عرض الاختلافات بشكل مرئي: يتم تثبيت العناوين الأصلية والعناوين التي تم تنظيفها على خريطة تفاعلية، ما يتيح للمستخدمين مقارنة مواقعهم الجغرافية بشكل مرئي وتحديد التناقضات المحتملة بنظرة سريعة.
- الحصول على مكوّنات تفصيلية: يتم تقسيم العنوان المرمّز جغرافيًا (المنقّح) إلى أجزائه المكوّنة (مثل رقم الشارع والمنطقة المحلية والمدينة والرمز البريدي)، ما يوفّر عرضًا منظَّمًا.
ويُعدّ هذا التطبيق مفيدًا بشكل خاص لتقييم جودة العناوين بسرعة، وفهم المشاكل المحتملة، ومعرفة كيفية تحسين بنية العناوين للأنظمة التي تعتمد على تنسيقات موحّدة.
بنية الخلفية: تستند إلى Gemini وVertex AI
تستند القدرة الذكية لهذا التطبيق على فهم العناوين وتحسينها إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدّمة من Google Cloud، وهي:
- **المعالجة الأساسية للعناوين: ** يتولّى نموذج Gemini 2.5 Flash من Google المهمة الأساسية المتمثّلة في تحليل سلاسل العناوين وفهمها وتصحيحها وتوحيدها. عند إرسال عنوان:
- يرسل تطبيق الواجهة الأمامية عنوان الإدخال إلى خدمة الخلفية.
- تستفيد خدمة الخلفية هذه من Gemini API. يتم توجيه نموذج Gemini 2.5 Flash بطلب تفصيلي للتحقّق من دقة المعالجة وتوحيدها. في ما يلي التعليمات الأساسية المقدَّمة إلى النموذج:
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:
تساعد هذه الطلبات المنظَّمة نموذج Gemini 2.5 Flash في تنفيذ ما يلي:
- تحليل إدخالات العناوين المعقّدة وغير المنظَّمة في كثير من الأحيان
- تحديد واستخراج المكوّنات الرئيسية للعناوين (مثل رقم المنزل أو الشقة واسم المبنى والشارع والحي والمنطقة الفرعية والمدينة والولاية والرمز البريدي).
- تصحيح الأخطاء الإملائية الشائعة والاختلافات في الكتابة
- إعادة ترتيب المكوّنات في تنسيق أكثر توحيدًا وملائمًا للهند
- استنتاج المعلومات المهمة غير المتوفّرة أو الإبلاغ عنها حيثما أمكن ذلك
إنشاء قائمة بـ "التغييرات التي تم إجراؤها" وأي أخطاء، بهدف توفير الشفافية وتُعد قدرة النموذج على اتّباع هذه التعليمات التفصيلية أثناء التعامل مع أنماط لغوية متنوعة ومعلومات سياقية أمرًا أساسيًا لفعاليته مع تنسيقات العناوين المختلفة.
العرض وقابلية التوسّع (Cloud Run على Vertex AI أو Google Cloud): تم إنشاء خدمة الخلفية التي تنظّم الطلبات إلى Gemini API وتعرض النتائج في الواجهة الأمامية كتطبيق بدون خادم ومضمّن في حاوية.
توضّح بنية الحوسبة بدون خادم هذه طريقة لنشر هذه الخدمة. باعتباره تطبيقًا تجريبيًا، فإنّ هدفه الأساسي هو السماح للعملاء بالحصول بسرعة على بعض الملاحظات حول جودة العناوين.
كيفية استخدام التطبيق
يتوفّر التطبيق على تطبيق ملاحظات حول العناوين في الهند.
لاستخدامها، اتّبِع الخطوات التالية:
- إدخال عنوانك: اكتب عنوانك الهندي أو الصِقه في حقل الإدخال.
- معالجة العنوان: انقر على الزر "تنظيف العنوان".
- راجِع النتائج: سيعرض التطبيق ما يلي:
- العنوان الذي تم تنظيفه
- خريطة تعرض الموقعَين الجغرافيَّين الأصلي والمعدَّل
- تفاصيل مكوّنات العنوان
- قائمة بالتغييرات التي أجرتها الذكاء الاصطناعي
- أي أخطاء تم رصدها
مثال على طلب بيانات من واجهة برمجة التطبيقات مباشرةً (للمطوّرين)
بالنسبة إلى المطوّرين أو الأنظمة التي تتطلّع إلى دمج وظيفة معالجة العناوين مباشرةً، يمكن استدعاء خدمة الخلفية آليًا.
إليك مثال على استخدام السمة 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"
}'
يرسل هذا الأمر طلب POST مع سلسلة العنوان في حمولة JSON ويعرض استجابة JSON تحتوي على العنوان المعالج ومعلومات أخرى ذات صلة، على غرار ما يتم عرضه في التطبيق.
يهدف هذا التطبيق إلى تبسيط تعقيد العناوين، وتوفير أداة قيّمة لتحسين الدقة والكفاءة، لا سيما في البيئات المتنوعة والديناميكية مثل الهند.