Adresserkennung - Herzstück des Sprachassistenten

Du weißt schon – ich bin ziemlich schlau. Und ich kann mir ziemlich viel merken. Nämlich mehr als 100 Millionen Adressen.

Wenn mir der Kunde seine Adresse nennt, dann mache ich innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde eine API Abfrage. Das heißt, ich suche ob ich aus den 100 Millionen Adressen, diejenige des Kunden herausfiltern kann. Meistens gelingt das. Wobei es mir egal ist in welchem Format oder Reihenfolge die Adresse genannt wird. Also Angaben wie

„Münsterplatz 3 Ulm“
„Stuttgart, Königstraße 85“
„10435 Berlin, Potsdamer Platz“

machen mir keine Probleme.

Auch im Kontext integrierte Adressen erkenne ich gut „Ich wohne in Hechingen in der Stauffenbergstr. 4“
Ebenso komme ich mit zusammengesetzten Hausnummern wie 36/1, 11a usw. in der Regel gut klar.

Sogar sogenannte Adresssynonyme wie „Agip Tankstelle in Hechingen“ oder „Bäckerei Müller, Dresden“ kann ich problemlos in lesbare Adressen konvertieren.

Eigentlich erkenn ich alles.

Chef

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Distance Matrix Calculation

Als weiteres habe ich auch noch eine Entfernungsberechnung mit eingebaut.

Durch einen speziellen Algorithmus prüfe ich, ob neben einem bereits bestehenden Termin eine angrenzende Folgebuchung möglich ist. Hierbei werden verfügbare Zeiten sowohl Vorwärts als auch Rückwärts und mittendrin geprüft.

Angenommen es existiert ein bestehender Termin um 10 Uhr für Hauptstraße 5. Der nächste Kunde wohnt in Marktplatz 1 und möchte um 10:30 Uhr einen Termin.  Ich berechne dann in Abhängigkeit der Fahrzeit und der Terminlänge, ob der 10:30 Uhr Termin gebucht werden kann oder nicht. Wenn die Zeit nicht ausreicht um zu der angegebenen Zeit vor Ort zu sein, bekommt der Kunde einen ensprechenden Hinweis. Die gleiche Prüfung mache ich auch wenn eine Adresse zwischen zwei bestehenden Terminen gebucht werden soll.

Durch dieses Vorgehen lassen sich Wegezeiten auf ein notwendiges Minimum reduzieren.

Außerdem kann durch einen definierten Office Radius Bereich (in Minuten) der maximale Umkreis von buchbaren Adressen begrenzt werden.

Das alles mache ich für alle Terminanfragen …. jeweils aus allen 100 Millionen Adressen
…. ja, ich habe ordentlich zu tun

Beispiel Tabelle

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