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 beschreibend 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 Weiterleiten von Briefen und Paketen unerlässlich, sind aber häufig ungenau oder fehlen.
  • Rechtschreibfehler:Häufige Fehler bei den Namen von Orten, Städten oder Bundesländern können zu Fehlinterpretationen führen.
  • Nicht standardmäßige Reihenfolge der Komponenten:Die Reihenfolge der Adressbestandteile (z. B. Hausnummer, Straße, Ort, Stadt) kann stark variieren, was die automatische 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.
  • Abweichungen bei der Angabe von Unteradressen:Komponenten wie Wohnungsnummern, Hausnummern oder Grundstücksnummern (z.B. „2/1“) werden auf unterschiedliche Weise geschrieben, z. B. „2/1“, „2-1“, „2 mal 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 Apartmentnummern, Wohnungsnummern oder Angaben zum Gebäudeflügel, 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 Lieferausfällen, 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 Qualität von Adressen zu erhalten.

Die Lösung: KI-gestütztes Feedback

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, um die Geocodierungsergebnisse und die allgemeine Genauigkeit zu 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.

Das System ist in zwei Formfaktoren 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 Einzelpersonen dafür sorgen, dass sie ihre Pakete und Post zuverlässiger erhalten, 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.

Wenn Nutzer die spezifischen Probleme in ihren Adressen anhand des Feedbacks nachvollziehen können, können sie Korrekturmaßnahmen ergreifen, ihre Daten aktualisieren und ihre Standorte effektiver kommunizieren.

Worum geht es bei dieser Anwendung?

Diese Webanwendung dient als Schnittstelle zum KI-basierten System für Adressfeedback. Sie soll Nutzern und Unternehmen helfen, physische Adressen zu validieren, zu verstehen und zu verbessern. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Besonderheiten indischer Adressen. Die Anwendung bietet eine nutzerfreundliche Oberfläche, über die Nutzer Folgendes tun können:

  • Adresse eingeben:Entweder direkt eintippen oder mehrere Adressen für die Massenverarbeitung einfügen.
  • Bereinigte Adresse erhalten:Die Anwendung verarbeitet die Eingabe und gibt eine standardisierte, korrigierte Version basierend auf dem Verständnis des KI-Modells aus.
  • Änderungen nachvollziehen:Hier werden die spezifischen Änderungen an der ursprünglichen Adresse 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 geocodierte (bereinigte) Adresse wird in ihre Bestandteile (z. B. Hausnummer, Ort, Stadt, Postleitzahl) zerlegt, sodass eine strukturierte Ansicht entsteht.

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

Backend-Architektur: Basierend auf 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:

  • **Kernaufgaben der Adressverarbeitung**: Die grundlegenden Aufgaben des Parsens, Verstehens, Korrigierens und Standardisierens von Adressstrings werden 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:

Durch diese strukturierte Aufforderung wird Gemini 2.5 Flash angewiesen,

  • Komplexe und oft unstrukturierte Adresseneingaben werden analysiert.
  • Wichtige Adresskomponenten identifizieren und extrahieren (z.B. Haus-/Wohnungsnummer, Gebäudename, Straße, Ort, Unterort, Stadt, Bundesstaat, Postleitzahl).
  • Häufige Rechtschreibfehler und Varianten korrigieren
  • Komponenten in ein standardisiertes Format umwandeln, das für Indien geeignet ist.
  • Fehlende wichtige Informationen nach Möglichkeit ableiten oder kennzeichnen.

  • Erstellen Sie eine Liste der vorgenommenen Änderungen und aller Fehler, um für Transparenz zu sorgen. Die Fähigkeit des Modells, diesen detaillierten Anweisungen zu folgen und gleichzeitig verschiedene sprachliche Muster und Kontextinformationen zu verarbeiten, ist entscheidend für seine 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, wird als serverlose containerisierte Anwendung erstellt.

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.

Verwendung der App

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 mit den ursprünglichen und bereinigten Standorten.
    • Eine Aufschlüsselung der Adresskomponenten.
    • Eine Liste der Änderungen, die von der KI vorgenommen wurden.
    • Alle erkannten Fehler.

Beispiel für direkten API-Aufruf (für Entwickler)

Entwickler oder Systeme, die die Adressverarbeitungsfunktion direkt einbinden möchten, können den Back-End-Dienst programmatisch aufrufen. 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 und 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.