در مورد آدرس های هندی بازخورد دریافت کنید، در مورد آدرس های هندی بازخورد دریافت کنید

چالش: درک کیفیت آدرس هندی

سیستم آدرس دهی هند به دلیل تنوع و پیچیدگی شناخته شده است. آدرس‌ها می‌توانند بسیار توصیفی، غیر استاندارد، شامل نشانه‌های محلی باشند و اغلب فاقد کدهای پین دقیق یا ترتیب اجزای ثابت هستند. این چالش‌های مهمی را برای افراد، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، شرکت‌های لجستیک و ارائه‌دهندگان خدماتی که به داده‌های موقعیت مکانی دقیق متکی هستند، ایجاد می‌کند. مشکلات کلیدی که اغلب در آدرس های هندی با آن مواجه می شوند عبارتند از:

• کدهای پین گم شده یا نادرست: برای مسیریابی کارآمد نامه و بسته ضروری است، اما اغلب نادرست یا وجود ندارد.
• اشتباهات املایی: اشتباهات رایج در نام محلات، شهرها یا ایالت ها می تواند منجر به سوء تعبیر شود.
• ترتیب اجزای غیر استاندارد: توالی عناصر آدرس (مانند شماره خانه، خیابان، محله، شهر) می‌تواند بسیار متفاوت باشد و پردازش خودکار را دشوار می‌کند.
• عدم استانداردسازی: اصطلاحات محاوره ای، اختصارات، و ارجاعات توصیفی (به عنوان مثال، "نزدیک معبد قدیمی") رایج هستند اما توسط سیستم های استاندارد قابل درک نیستند.
• گنجاندن اطلاعات رابطه‌ای: عباراتی مانند «S/o» (پسر)، «D/o» (دختر)، یا «C/o» (مراقبت از) اغلب در آدرس تعبیه می‌شوند و داده‌های غیرمکانی را اضافه می‌کنند.
• تغییرات در نمادهای فرعی: اجزایی مانند شماره واحد، شماره خانه، یا شماره نمودار (مثلاً "2/1") به روش های متعددی مانند "2/1"، "2-1"، "2 در 1"، یا "No 2، بخش اول" نوشته می شوند، که تجزیه مداوم آنها را دشوار می کند.
• شیوع جزئیات زیرمجموعه: بسیاری از آدرس ها، به ویژه در مناطق شهری، شامل اطلاعات مهم زیرمجموعه مانند شماره آپارتمان، شماره تخت، یا جزئیات بال ساختمان هستند که برای تحویل در آخرین مایل حیاتی هستند اما اغلب ساختاری ندارند.
• ابهام: آدرس‌ها را گاهی می‌توان به روش‌های متعددی تفسیر کرد که منجر به عدم قطعیت در مکان‌یابی نقطه دقیق می‌شود.

این چالش ها می تواند منجر به شکست در تحویل، افزایش هزینه های عملیاتی، تجارب ضعیف مشتری و مشکلات در تجزیه و تحلیل داده ها و برنامه ریزی خدمات شود. نیاز واضحی به راهی برای دریافت بازخورد سریع و عملی در مورد کیفیت آدرس وجود دارد.

راه حل: بازخورد آدرس مبتنی بر هوش مصنوعی

برای رسیدگی به این چالش ها، ما راه حلی با استفاده از هوش مصنوعی Generative ارائه می دهیم.

این سیستم برای ارائه بازخورد ارزشمند به کاربران هندی در مورد آدرس‌هایشان طراحی شده است و به آنها کمک می‌کند تا مسائل بالقوه و نحوه قالب‌بندی بهتر آنها را برای بهبود نتایج کدگذاری جغرافیایی و دقت کلی درک کنند.

ایده اصلی استفاده از مدل‌های Gemini در Vertex AI برای موارد زیر است:

• آدرس‌های هندی پیچیده و اغلب نادرست را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنید.
• خطاها و ناسازگاری های رایج را شناسایی کنید.
• نسخه های استاندارد و تصحیح شده را پیشنهاد دهید.
• توضیحات واضحی از تغییرات ایجاد شده ارائه دهید.

این سیستم به دو شکل ارائه می شود: - API REST - رابط کاربری وب

چگونه مشتریان در هند می توانند از این ابزار استفاده کنند

در حالی که هدف اصلی ارائه بازخورد در مورد کیفیت آدرس است، مزایای آن بیشتر گسترش می یابد:

1. قابلیت تحویل بهبود یافته: برای کسب و کارها، درک چگونگی ساختار بهتر آدرس ها می تواند به معنای کاهش تلاش های ناکام برای تحویل، کاهش هزینه های عملیاتی و بهبود رضایت مشتری باشد. افراد همچنین می توانند با استفاده از آدرس هایی که به خوبی فرمت شده اند، اطمینان حاصل کنند که بسته ها و نامه های خود را با اطمینان بیشتری دریافت می کنند.
2. افزایش داده ها: شرکت ها می توانند از بینش های به دست آمده از این ابزار (یا یکپارچه سازی API اساسی) برای راهنمایی تمیز کردن و استانداردسازی پایگاه های داده آدرس مشتریان فعلی خود استفاده کنند که منجر به تجزیه و تحلیل بهتر و خدمات هدفمند می شود.
3. تأیید بصری: نمایش نقشه دو پین بسیار ارزشمند است. کاربران می توانند به صورت بصری تأیید کنند که آیا آدرس های اصلی و تصفیه شده به مکان های مشابه یا متفاوتی اشاره می کنند. این کمک می کند تا تشخیص دهیم که آیا نسخه "پاک شده" دقیقاً مکان مورد نظر را منعکس می کند یا اینکه ورودی اصلی برای کدگذاری جغرافیایی صحیح بیش از حد مبهم یا اشتباه بوده است.

با درک چالش‌های خاص در آدرس‌های خود از طریق بازخورد ارائه‌شده، کاربران می‌توانند اقدامات اصلاحی انجام دهند، سوابق خود را به‌روزرسانی کنند و مکان‌های خود را به طور مؤثرتری ارتباط برقرار کنند.

این اپلیکیشن چیست؟

این برنامه وب به عنوان یک رابط برای سیستم بازخورد آدرس مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می کند. این برنامه برای کمک به کاربران و کسب‌وکارها در اعتبارسنجی، درک و بهبود آدرس‌های فیزیکی با تمرکز ویژه بر تفاوت‌های ظریف آدرس‌های هندی طراحی شده است. این برنامه یک رابط کاربر پسند ارائه می دهد که در آن کاربران می توانند:

• یک آدرس را وارد کنید: یا با تایپ مستقیم آن یا با چسباندن چندین آدرس برای پردازش انبوه.
• دریافت یک آدرس پاک شده: برنامه ورودی را پردازش می کند و یک نسخه استاندارد و اصلاح شده بر اساس درک مدل هوش مصنوعی ارائه می دهد.
• درک تغییرات: تغییرات خاص انجام شده در آدرس اصلی را برجسته می کند و شفافیت را در فرآیند بازخورد ارائه می دهد.
• تجسم تفاوت ها: هم آدرس های اصلی و هم آدرس های پاک شده روی یک نقشه تعاملی پین می شوند و به کاربران امکان می دهد مکان های خود را به صورت بصری مقایسه کنند و در یک نگاه مغایرت های احتمالی را شناسایی کنند.
• دریافت اجزای دقیق: آدرس جغرافیایی (پاک‌شده) به بخش‌های تشکیل‌دهنده آن (مانند شماره خیابان، محله، شهر، کد پستی) تقسیم می‌شود و نمای ساختاری ارائه می‌دهد.

این برنامه به ویژه برای ارزیابی سریع کیفیت آدرس، درک مسائل بالقوه، و دیدن اینکه چگونه آدرس‌ها ممکن است برای سیستم‌هایی که به فرمت‌های استاندارد شده متکی هستند ساختار بهتری داشته باشند مفید است.

معماری Backend: توسط Gemini و Vertex AI طراحی شده است

هوش پشت توانایی این برنامه برای درک و اصلاح آدرس ها از فناوری های هوش مصنوعی پیشرفته Google Cloud ناشی می شود:

• ** پردازش آدرس هسته: ** وظیفه اساسی تجزیه، درک، تصحیح و استانداردسازی رشته های آدرس توسط مدل فلش Gemini 2.5 گوگل انجام می شود. هنگامی که یک آدرس ارسال می شود:
  • برنامه frontend آدرس ورودی را به یک سرویس Backend ارسال می کند.
  • این سرویس باطن از Gemini API استفاده می کند. مدل فلش جمینی 2.5 با یک اعلان دقیق دستور داده شده است تا پردازش دقیق و استاندارد شده را تأیید کند. دستورالعمل های 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 دستور ساختاریافته Gemini 2.5 Flash را به موارد زیر راهنمایی می کند:

• ورودی های آدرس پیچیده و اغلب بدون ساختار را تجزیه کنید.
• اجزای اصلی آدرس را شناسایی و استخراج کنید (به عنوان مثال، شماره خانه / آپارتمان، نام ساختمان، خیابان، محله، منطقه فرعی، شهر، ایالت، کد پین).
• اشتباهات و تغییرات املایی رایج را تصحیح کنید.
• کامپوننت ها را مجدداً به یک قالب استانداردتر مناسب برای هند سفارش دهید.
• در صورت امکان، اطلاعات حیاتی را از دست داده یا علامت گذاری کنید.

• فهرستی از "تغییرات ایجاد شده" و هر گونه خطا را ایجاد کنید و شفافیت را ارائه دهید. توانایی مدل برای پیروی از این دستورالعمل های دقیق در حالی که الگوهای زبانی متنوع و اطلاعات زمینه ای را مدیریت می کند، کلید اثربخشی آن با قالب های آدرس متنوع است.

• سرویس دهی و مقیاس پذیری (Cloud Run on Vertex AI/Google Cloud): سرویس Backend که تماس ها را با Gemini API هماهنگ می کند و نتایج را به frontend برمی گرداند، به عنوان یک برنامه کانتینری بدون سرور ساخته شده است.

این معماری بدون سرور راهی برای استقرار چنین سرویسی را نشان می دهد. به عنوان یک برنامه آزمایشی، هدف اصلی آن این است که به مشتریان اجازه دهد تا به سرعت در مورد کیفیت آدرس بازخورد دریافت کنند.

نحوه استفاده از اپلیکیشن

این برنامه در برنامه بازخورد آدرس هند در دسترس است.

برای استفاده از آن:

1. آدرس خود را وارد کنید: آدرس هندی خود را تایپ کرده یا در قسمت ورودی قرار دهید.
2. پردازش آدرس: روی دکمه "Clean Address" کلیک کنید.
3. نتایج را مرور کنید: برنامه نمایش داده خواهد شد:
   • آدرس پاک شده
   • نقشه ای که مکان های اصلی و پاک شده را نشان می دهد.
   • تفکیک اجزای آدرس.
   • لیستی از تغییرات ایجاد شده توسط هوش مصنوعی.
   • هر گونه خطا شناسایی شد

مثال تماس مستقیم API (برای توسعه دهندگان)

برای توسعه دهندگان یا سیستم هایی که به دنبال ادغام مستقیم عملکرد پردازش آدرس هستند، می توان سرویس Backend را به صورت برنامه نویسی فراخوانی کرد. در اینجا یک مثال 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 را با رشته آدرس در یک بار JSON ارسال می کند و یک پاسخ JSON حاوی آدرس پردازش شده و سایر اطلاعات مرتبط، مشابه آنچه در برنامه نمایش داده می شود، برمی گرداند.
هدف این نرم افزار ساده سازی پیچیدگی آدرس ها، ارائه ابزاری ارزشمند برای افزایش دقت و کارایی، به ویژه در محیط های متنوع و پویا مانند هند است.