基於全國物流數據的大型語言模型地址重寫：AddrLLM

Core Concepts

利用大型語言模型和真實世界物流數據，可以有效地重寫異常地址，顯著提高物流系統的效率。

Abstract

論文資訊

作者：Qinchen Yang, Zhiqing Hong, Dongjiang Cao, Haotian Wang, Zejun Xie, Tian He, Yunhuai Liu, Yu Yang, and Desheng Zhang
會議：Conference’17, July 2017, Washington, DC, USA
時間：2024
研究目標
本研究旨在開發一種基於大型語言模型 (LLM) 的地址重寫框架 AddrLLM，以解決物流領域中異常地址帶來的挑戰。
方法
AddrLLM 結合了三種關鍵模組：

多指令監督微調 (SFT)：利用包含地址解析、地址實體預測和地址重寫任務的大規模數據集對 LLM 進行微調，使其理解標準中文地址結構。
無偏差目標對齊：利用京東 LBS 系統提供的真實世界反饋，包括語義評分、反向地理編碼評分和地理編碼評分，對 LLM 進行進一步訓練，使其能夠處理 LBS 系統無法處理的異常地址。
以地址為中心的檢索增強生成 (RAG)：設計了一個基於空間編碼的檢索器，從數據庫中檢索與輸入地址在地理位置上接近的地址，為 LLM 提供額外的上下文信息，減少幻覺和偏差。

主要發現

離線實驗結果顯示，AddrLLM 在地址實體預測、地址重寫和地理編碼等任務上均優於現有方法，包括 SoTA 基線 G2PTL。
AddrLLM 在地理編碼任務上的穩健性達到 99.9%，表明其能夠有效識別正確地址並避免將其修改為錯誤地址。
AddrLLM 已部署到京東物流浙江省，並有效減少了由異常地址引起的包裹重新路由率超過 40%。
結論
AddrLLM 是一種新穎且有效的基於 LLM 的地址重寫框架，可以顯著提高物流系統的效率。
局限與未來研究方向

目標對齊階段的處理速度相對較慢，未來可以探索更高效的獎勵計算和訓練方法。
目前 AddrLLM 僅部署在浙江省，未來可以擴展到全國範圍。

Stats

京東物流每天面臨約 25,000 起由異常地址引起的重新路由事件，每年造成超過 200 萬美元的損失。
研究人員使用了一個包含 2 億條地址數據的地理編碼數據庫來微調檢索器。
在浙江省的部署結果顯示，AddrLLM 每天處理數百萬個包裹，並有效減少了 40% 以上的重新路由事件。

Key Insights Distilled From

AddrLLM: Address Rewriting via Large Language Model on Nationwide Logistics Data

by Qinchen Yang... at arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13584.pdf

Deeper Inquiries

如何將 AddrLLM 應用於其他語言和地區的地址重寫任務？

將 AddrLLM 應用於其他語言和地區的地址重寫任務需要進行以下調整：

數據收集和預處理: 收集目標語言和地區的大規模地址數據集，並根據當地地址的結構和規範進行預處理。例如，不同地區的地址組成部分、書寫順序和常用縮寫可能有所不同，需要在數據預處理階段進行標準化。
模型訓練: 使用目標語言的預訓練語言模型（例如，英文可以使用 BERT、GPT 等）作為基礎模型，並使用收集到的地址數據集進行微調。
地址解析和實體識別: 針對目標語言和地區的地址結構開發相應的地址解析和實體識別模組，以便準確地識別地址中的關鍵信息。
地理編碼服務: 使用目標地區的地理編碼服務，例如 Google Maps API、百度地圖 API 等，將地址轉換為經緯度坐標，以便進行空間相關性計算和評估。
評估指標: 根據目標語言和地區的地址特點，調整評估指標，例如地址相似度計算、地理位置準確性等。
總之，將 AddrLLM 應用於其他語言和地區需要進行數據、模型和評估等方面的本地化調整，以適應當地地址的特點和需求。

除了地理位置信息，是否還有其他因素可以提高地址重寫的準確性，例如用戶歷史訂單信息？

是的，除了地理位置信息，還有其他因素可以提高地址重寫的準確性，例如：

用戶歷史訂單信息: 分析用戶歷史訂單中的收貨地址，可以識別用戶常用的地址、地址别名以及地址偏好，從而提高地址重寫的準確性。例如，如果用戶經常在同一個小区的不同樓棟下單，可以推斷這些地址都屬於同一個用戶。
POI 信息: 將地址與 POI 信息（例如，商家名稱、類型、營業時間等）相關聯，可以幫助模型更好地理解地址的語義信息，從而提高地址重寫的準確性。例如，如果地址中包含 "星巴克"，可以推斷該地址可能是一個商業地址，而不是住宅地址。
時間信息: 考慮時間信息，例如訂單時間、配送時間等，可以幫助模型更好地理解地址的動態變化，例如用戶的臨時收貨地址、活動地址等。
用戶反饋: 收集用戶對地址重寫結果的反饋，例如用戶確認、修改或新增地址等操作，可以幫助模型不斷學習和優化地址重寫策略。
通過整合這些額外信息，可以構建更全面的地址信息圖譜，從而提高地址重寫的準確性和效率。

在自動駕駛、城市規劃等領域，如何利用地址數據和地址重寫技術來提高服務質量和效率？

地址數據和地址重寫技術在自動駕駛、城市規劃等領域具有廣泛的應用前景，可以有效提高服務質量和效率：
自動駕駛:

高精地圖構建: 地址數據可以作為高精地圖的重要數據來源，地址重寫技術可以將非標準地址轉換為標準地址，並與地圖數據進行匹配，從而提高地圖數據的準確性和完整性。
路徑規劃和導航: 準確的地址信息可以幫助自動駕駛系統進行更精準的路徑規劃和導航，例如，可以根據地址信息識別門牌號、樓棟號等，引導車輛到達精確的目的地。
乘客上下車點識別: 地址重寫技術可以將乘客輸入的非標準地址轉換為標準地址，並與地圖數據進行匹配，從而精確識別乘客的上下車點，提高乘客體驗。
城市規劃:

城市空間分析: 地址數據可以作為城市空間分析的重要基礎數據，例如，可以根據地址數據分析人口密度、商業分布、交通流量等，為城市規劃提供數據支持。
公共服務設施選址: 地址數據可以幫助城市規劃者分析不同區域的服務需求，例如，可以根據地址數據分析人口分布、年齡結構、收入水平等，為學校、醫院、公園等公共服務設施的選址提供參考依據。
城市應急管理: 準確的地址信息可以提高城市應急管理的效率，例如，在火災、地震等突發事件發生時，可以根據地址信息快速定位事件發生地點，並調配救援力量。
總之，地址數據和地址重寫技術可以為自動駕駛、城市規劃等領域提供重要的數據支持和技術手段，有助於構建更智能、更高效、更安全的城市環境。