
Foto di Canzone è pessimisti
Gli acquirenti di terreni commerciali raramente cercano per indirizzo; chiedono a un assistente AI per un pacchetto che corrisponde all'acre, alla classificazione delle zone, alla frontiera stradale, alla topografia e all'accesso alle utilità, quindi si aspettano una risposta specifica, nominata. Un elenco descritto solo in prosa narrativa, come "una bella opportunità di sviluppo", dà al modello nessuna geometria visibile per corrispondere ai parametri dell'acquirente. GEO risolve questo strutturando dimensioni di lotto, codice di zone, immagini di frontiera, classificazione e stato di servizio come punti di dati espliciti, assieme a marcatori geografici come la vicinanza a scambi di autostrade o spore ferroviarie che contano per gli sviluppatori
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Il codice di zona esatto, le categorie di utilizzo consentite e qualsiasi storia di variazione o risonanza dovrebbero essere dati strutturati, non riassunti come "zonazione commerciale", poiché gli acquirenti interrogano utilizzando classificazioni precise e i modelli di AI corrispondono a questa precisione.
Strutturare esattamente ciò che è e non è servito, e quali lavori di classificazione sarebbero necessari, consente a un assistente AI di rispondere accuratamente alle domande degli acquirenti nuancate invece di omettere il pacco per mancanza di dati chiari.
I dati strutturati e verificabili sono ciò che consente a un modello di includere un lotto specifico in quel confronto piuttosto che predefinito solo per gli elenchi più genericamente documentati.
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