واجهة API لترتيب الأماكن وفق نية العميل

ترتّب واجهة API لترتيب الأماكن المواقع المؤهلة لقرار محدد لدى العميل باستخدام السياق المكاني ونية العميل وقواعد العمل وحداثة البيانات. القيود الصارمة، مثل التفويض والتوفر والخدمة المطلوبة ونطاق الخدمة، هي مرشحات وليست درجات. يستطيع نموذج اللغة تفسير الطلب إلى متطلبات منظمة، بينما توفر الأنظمة الجغرافية المكانية وأنظمة العمل الحقائق التي يجمعها محرّك الترتيب.

تتناول الأقسام التالية الاسترجاع مقابل الترتيب، وأنماط ترتيب المزوّدين، والمرشحات الصارمة، والخصائص الجغرافية، وحدود النية، وتصميم الخصائص، والمصادقة، والواجهات العامة الحالية لـKaleidr، والتقييم. ومن القراءات ذات الصلة: خرائط تجربة العميل بالاعتماد على ذكاء الموقع، وما واجهة API لذكاء الموقع؟، والحجز المدرك للموقع، ومحدد المتاجر بالذكاء الاصطناعي مع محادثة الخريطة، وكيفية إنشاء مساعد ذكاء اصطناعي مدرك للخريطة.

أساسيات ترتيب الأماكن

• الأهلية قبل احتساب الدرجات: يزيل التفويض والتوفر والقدرة المطلوبة ونطاق الخدمة الأماكن غير الصالحة.
• يجب أن تلائم الخاصية المكانية المهمة: تجيب المسافة المباشرة وزمن الرحلة والانحراف عن المسار والاحتواء والملاءمة لعدة نقاط ارتكاز عن أسئلة مختلفة.
• النية مدخل منظم: يفسر نموذج اللغة التفضيلات، بينما تظل أنظمة الأماكن والمخزون والمسارات المرجع الموثوق للحقائق.
• الأسباب أفضل من الدرجات الغامضة: يحتاج العملاء والمشغلون إلى إشارات قابلة للفحص، مثل زمن الرحلة وحالة الفتح والخدمة المطلوبة.
• قِس القرار لا النقرات فقط: يدخل استدعاء المرشحين ومخالفات القيود والبيانات القديمة والنتائج اللاحقة ضمن عقد الجودة.

ما واجهة API لترتيب الأماكن؟

تجيب الواجهة عن الأماكن الصالحة التي ينبغي أن تظهر أولًا لهذا العميل وهذه المهمة والحالة الحالية. عادةً ما تعثر واجهة البحث أو الاسترجاع على مرشحين، مثل مطاعم قرب مدينة أو متاجر ضمن إطار الخريطة أو فنادق على طول مسار. ثم يرتب النظام الأماكن المتبقية بعد التفويض وفحوص الأهلية الصارمة. يحتاج ذكاء الموقع في الإنتاج عادةً إلى المراحل الثلاث: الاسترجاع والتصفية والترتيب. فالدرجة العالية لسجل غير صالح عيب في المنتج وليست نجاحًا في الترتيب.

المخرج المفيد قائمة مرتبة ومتزامنة مع الخريطة، لا رقم واحد غامض. ينبغي أن يتضمن كل ناتج معرّف المكان وموضعه وأسبابًا قليلة مرتبطة بإشارات حقيقية. تسترجع مرحلة الاكتشاف السجلات المؤهلة، وتوضح المقارنة علاقة الرحلة وملاءمة الخدمة والحداثة، ويتيح الإجراء التمييز أو الاتجاهات أو الانتقال إلى الحجز أو الاستلام أو حفظ المكان.

لماذا يختلف الترتيب عن البحث عن أقرب مكان؟

يكون ترتيب الأقرب سياسة سليمة عندما يطلب العميل أقرب موقع مؤهل وتكون كل الشروط الأخرى مستوفاة. لكنه يفشل عندما لا يقدم أقرب متجر خدمة الاستلام، أو يكون مغلقًا، أو بلا مخزون، أو يتطلب انحرافًا كبيرًا، أو يقع خارج نطاق الخدمة. التسلسل الأقوى هو: مكان صالح، ثم خدمة مطلوبة، ثم توفر حالي، ثم علاقة الرحلة والتفضيل، وبعدها الترتيب. فالمسافة إشارة واحدة وليست القرار كله.

قد تبدو أداة تحديد متجر أو قائمة حجز أو بحث عقاري بحسب التنقل أو دليل مرافق موقع فعالية جميعها كأنها «بالقرب مني»، لكنها تحتاج إلى خصائص مكانية مختلفة. أبقِ القواعد الإلزامية ضمن الأهلية ثم رتّب ما يتبقى.

كيف يرتب مزوّدو البحث الأماكن اليوم؟

تتيح واجهات خرائط البحث الحالية أكثر من نمط. توثّق Google Places Nearby Search (New) الخاصية rankPreference بالقيمتين POPULARITY أو DISTANCE (Nearby Search (New)). وتتيح Text Search (New) القيمتين RELEVANCE أو DISTANCE للاستعلامات الفئوية المناسبة، وتوصي بعدم ضبط rankPreference للاستعلامات غير الفئوية مثل اسم مدينة (Text Search (New)). ترتب هذه الخيارات مجموعة مرشحي المزوّد، لكنها لا تعرف مخزون المضيف الخاص أو قواعد التذاكر أو نوافذ الحجز.

توثّق Mapbox Search Box الخاصية rank_strategy بالقيمتين distance أو relevance، إلى جانب انحياز القرب والبحث المدرك للمسار وحساب ETA الاختياري (Search Box API). مع وجود مسار إدخال، يمكن أن تتضمن الاقتراحات added_distance بالأمتار وadded_time بالدقائق، وهما إشارتا انحراف لا مجرد قرب. ويمكن لـGoogle Places تحييز Text Search نحو خط مسار عبر searchAlongRouteParameters (Search along route). يفيد ترتيب المزوّد في استرجاع المرشحين؛ ويبدأ ترتيب المنتج عند إثرائهم بحقائق المضيف.

أي قرار ينبغي للواجهة تحسينه؟

لا تبدأ بطلب نموذج ترتيب بالذكاء الاصطناعي، بل بالقرار الذي ينبغي للقائمة تحسينه. يسأل البيع بالتجزئة عن المتجر المؤهل الذي سيزوره العميل؛ ويسأل الحجز عن الخيار المتاح المناسب لخطة الرحلة؛ ويسأل العقار عن الإعلان المطابق لمتطلبات الموقع؛ وتسأل الضيافة عن الشريك المعتمد المناسب لطلب الضيف؛ وتسأل الفعاليات عن العارض أو المرفق الملائم؛ ويسأل السوق عن المزوّد المتاح صاحب أفضل ملاءمة جغرافية.

يحدد القرار المرشحين والقيود والخصائص المكانية والتجارية والتسميات والمقاييس. يحتاج ترتيب عقار حساس للتنقل إلى أزمنة سفر لعدة نقاط ارتكاز. ويحتاج الاستلام إلى المخزون وحالة الفتح قبل الملاءمة. وتحتاج الخدمة على الطريق إلى الانحراف لا المسافة المباشرة. اكتب المهمة في جملة واحدة قابلة للاختبار؛ فكلمة «الصلة» المبهمة تخفي أن عميلين شرعيين قد يحتاجان إلى ترتيبين متعاكسين للكتالوج نفسه.

ما خط المعالجة المناسب لواجهة ترتيب الأماكن؟

يتكون الخط المتين من تفسير الطلب، واسترجاع المرشحين، والتفويض، والأهلية الصارمة، وحساب الخصائص، والترتيب، وتوليد الأسباب، وعرض الخريطة والقائمة، وقياس النتيجة. يجب أن تغادر الأماكن غير الصالحة المجموعة قبل احتساب الدرجات، كي لا يحتل مكان ملائم لكنه غير مفوض أو مغلق أو خارج النطاق موضعًا متقدمًا. بعد ذلك تُضاف أزمنة الرحلة والانحراف والتفضيل والحداثة وسياسة العمل للناجين فقط. وتُشتق الأسباب من الإشارات نفسها، لا كنص مستقل.

توزع الكتالوجات الكبيرة التكلفة على مراحل: يعيد الاسترجاع عددًا محدودًا من المرشحين؛ يستخدم الترتيب الأولي الرخيص مسافة تقريبية وفئة وتوفرًا عامًا؛ وتعمل مصفوفات الزمن والانحراف والإثراء العميق على قائمة قصيرة فقط. أحجام القطع قرار خاص بالتطبيق. قِس زمن كل مرحلة، فقد يهيمن توجيه المسارات أو استعلام المخزون على الميزانية المنسوبة إلى «الذكاء الاصطناعي».

لماذا يجب تشغيل المرشحات الصارمة قبل إشارات الترتيب؟

المرشح الصارم ثنائي: إما أن يشارك المرشح أو يُستبعد. تشمل البوابات الشائعة سجلًا نشطًا، والخدمة المطلوبة، والمخزون الحالي، وغرفة قابلة للحجز، والوجود داخل النطاق، وإذن التذكرة، والفتح في الفترة المطلوبة، وحق المستخدم في رؤية السجل. تقارن إشارات الترتيب بين الناجين: زمن الرحلة والانحراف والمسافة وملاءمة السعر والفئة والتفضيل والحداثة وأولوية العمل والتحويل التاريخي. تحويل «غير متوفر» إلى خصم عشرين نقطة ما زال يسمح لمكان غير صالح بالفوز.

تنطبق القاعدة نفسها على سهولة الوصول المطلوبة والأذونات والنطاق القانوني والمخزون والقدرات الإلزامية. والبيانات المفقودة ليست صفرًا. عند غياب تقييم، استخدم قيمة محايدة أو بديلًا خاصًا بالخاصية أو علامة ثقة منخفضة، ولا تستبعد إلا إذا كان الحقل نفسه مطلوبًا. وثّق سياسة البيانات المفقودة ضمن إصدار سياسة الترتيب.

ما الإشارات الجغرافية التي ينبغي استخدامها؟

لا توجد رتبة عالمية للمكان. المسافة المباشرة تقريب رخيص حين لا تهم شبكة الطرق. أما زمن الرحلة فهو أفضل للمواعيد وزيارات المتاجر والفنادق والتنقل. والانحراف عن الطريق مناسب للسفر والتوصيل وزيارات الخدمة؛ وتوضح حقول Mapbox‏ added_time وadded_distance هذا الشكل (Search Box API). يجيب الاحتواء عن وقوع المكان داخل منطقة توصيل أو مدرسة أو فعالية. وتقيس الملاءمة لعدة نقاط ارتكاز الفندق مثلًا بالنسبة إلى المطار والمؤتمر والمكتب معًا.

قد تجمع سياسة أزمنة السفر، أو تقلل أسوأ مرحلة، أو تشترط أن تكون كل نقطة دون حد ثم ترتب حسب السعر. تنتج هذه السياسات فائزين مختلفين من الخصائص نفسها. اختر الدالة لأنها تمثل القرار، وحافظ على ترتيب واحد وإصدار سياسة واحد في الخريطة والقائمة.

كيف تدخل نية العميل في الترتيب؟

تمزج الطلبات الطبيعية بين شرط إلزامي وتفضيلات. «اعثر على مقهى هادئ قرب المؤتمر يكون مناسبًا في طريقي إلى المطار» يتضمن نوع المكان وفترة فتح ضمنية وتفضيل الهدوء ونقطة قرب وشرط مسار. يفصل التفسير المنظم الحقول المطلوبة عن التفضيلات. يفسر نموذج اللغة الطلب، ويحل نظام الأماكن المرشحين، وتحسب خدمة المسارات العلاقات، ويجمع محرّك الترتيب الإشارات المتحقق منها.

لا تجعل نموذج النية طبقة الحقائق. لا تصبح العبارة المولدة بأن المقهى مفتوح أو العنصر متوفر أو الانحراف 11 دقيقة خاصية ترتيب إلا إذا قدم نظام معتمد القيمة. تسمي OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 تشغيل الوظائف لمجرد اقتراح النموذج LLM06:2025 Excessive Agency. وكما في المساعد المدرك للخريطة، يقترح النموذج متطلبات منظمة، وتجمع شيفرة حتمية الخصائص المصرح بها، ويتحقق المضيف من إجراء الخريطة.

يمكن للتخصيص استخدام تفضيلات معلنة مثل المشي ومواقف السيارات والهدوء والفئات المحفوظة والأحياء المفضلة. اسمح للعميل بتعديلها أو إعادة ضبطها أو تجاهلها. لا تستنتج سمات حساسة بلا أساس مشروع، ولا تسجل المدخلات الحساسة الخام حين تكفي الخصائص المشتقة. يعامل NIST Privacy Framework الخصوصية كمخاطر مؤسسية. ويتناول بيانات المواقع الخاصة في سير عمل خرائط الذكاء الاصطناعي الحد نفسه مع كتالوج المضيف.

كيف تُجمع خصائص الترتيب وتُشرح؟

ينبغي أن تكون الخاصية ذات معنى للمهمة ومتاحة وحديثة بما يكفي ومطبّعة بصورة صحيحة ومسموحًا بها وقابلة للاختبار. لا تُجمع الأمتار والتقييمات والعملات ودرجات التفضيل مباشرة. حوّل كل إشارة إلى قيمة ملاءمة قابلة للمقارنة، وعامل التطبيع كسياسة منتج. غالبًا ما يكون المجموع الموزون الشفاف لملاءمة الرحلة والنية والحداثة والعمل بداية أفضل من نموذج متعلم لأنه قابل للفحص والتصحيح والشرح والتغيير. الأوزان سياسة وليست دليلًا.

لا تعرض الدرجة الداخلية 87.4 كمعنى. اعرض أسبابًا مثل 12 دقيقة مشيًا، أو مفتوح في الفترة المطلوبة، أو يوفر الخدمة المطلوبة، أو يطابق تفضيلًا مختارًا. يمكن للأولوية التجارية تعديل الترتيب، لكن يجب فصلها عن الصلة الجغرافية. وقد يتطلب التموضع التجاري إفصاحًا حسب القواعد السارية.

الحداثة خاصية أساسية لأن الساعات والمخزون والغرف والمداخل والتوفر تتقادم. أعد التحقق من الحقائق الحرجة القديمة أو استبعدها. والشعبية حلقة تغذية راجعة. ويمكن إضافة التنوع والتغطية الجغرافية إذا لم توفر خمسة فروع شبه متطابقة أو مجموعة ضيقة الخيارات المطلوبة.

كيف يختلف ترتيب المزوّد عن ترتيب المنتج؟

لا يستطيع محرّك الترتيب استعادة مكان لم يُرجعه الاسترجاع. قيّم استدعاء المرشحين منفصلًا عن جودة الترتيب. ترتب rankPreference لدى Google وrank_strategy وحقول القرب والمسار لدى Mapbox فهارس المزوّدين فقط (Nearby Search (New)، Text Search (New)، Search Box API). يستطيع المضيف إثراء مجموعة محدودة بالمخزون والأهلية والمسارات ثم إعادة ترتيبها للمهمة.

رتّب place مشروطًا بسياق المستخدم والمهمة والحالة الحالية، لا place مجردًا. يهدف الترتيب الأولي وإعادة الترتيب إلى استخدام الخصائص المكلفة حيث تغير القرار فقط.

كيف يُصادق طلب الترتيب ويُشكّل؟

يمكن لطلب معماري أن يتضمن المهمة ونقطة البداية ومعرّفات المرشحين والمتطلبات والتفضيلات والحد. وتعيد الاستجابة قيم placeId مرتبة مع أسباب قابلة للفحص. هذا مثال تصميم، وليس مسار Kaleidr موثقًا. استخدم المعرّفات والإثراء المفوض في الخادم بدل إرسال سجلات خاصة كاملة من المتصفح. يصادق المستخدم لدى المضيف، ويسترجع المضيف المرشحين المسموحين، ويجري الترتيب على هذه المجموعة.

تستخدم Kaleidr مفاتيح قابلة للنشر في المتصفح ومفاتيح خادم للعمليات الموثوقة في الخلفية (Auth & Scopes). تُستبدل الأولى بجلسة قصيرة مرتبطة بالأصل، وتبقى الثانية في الخادم. لا تضع المخزون الخاص أو حالة التذاكر أو بيانات اعتماد الترتيب في مصدر الصفحة. اجمع طلبات مصفوفة زمن الرحلة حين يدعم المزوّد ذلك.

كيف تقدم Kaleidr الترتيب حاليًا؟

تصف Kaleidr Enterprise المنصة حاليًا بأنها بنية تحتية لذكاء الموقع تشمل واجهات استدلال وأنظمة ترتيب وتحليلات للمنتجات المكانية الحديثة (Location Intelligence APIs and Map SDK). صفحة المزوّد مرجع رسمي لتموضع Kaleidr، لكنها لا تحل محل قائمة نقاط النهاية الحالية.

توثّق مرجعية Platform API العامة مسارات المحادثة والتوجيه وإثراء POI والتصميم تحت https://api.kaleidr.com/inference-api/b2b/v1/. وتشمل POST /chat/control/stream وPOST /chat/control/route وGET /retrieval/poi/enrich ونقاط التصميم ضمن نطاق design (Endpoints). لا توثّق المرجعية مسار /rank عامًا مخصصًا. تعامل مع الترتيب المخصص كمتطلب تكامل Enterprise، ولا تنفذ POST /rank ما لم ينص عليه عقد النشر الحالي.

يمكن للواجهات العامة أن تقدم النية الحوارية وحساب المسار وإثراء POI كمدخلات، لكنها ليست محرّك ترتيب مستقلًا. تحقق من التكامل المدعوم قبل تثبيت مسار مفترض (Location Intelligence APIs and Map SDK).

كيف تُقيّم جودة ترتيب الأماكن؟

يحتاج التقييم دون اتصال إلى مجموعة مهام ثابتة تشمل الاستعلام ونقطة البداية والقواعد والإشارات المفضلة. قِس استدعاء المرشحين ودقة الأهلية وجودة Top-K ومعدل استيفاء القيود وصحة الشرح والتحيز الجغرافي. غالبًا ما تكون تسميات الأزواج، «هل ينبغي أن يسبق A‏ B لهذه المهمة؟»، أسهل من الدرجة المطلقة وتظل مفيدة لنموذج متعلم لاحقًا. إذا اشترط العميل الفتح والاستلام والوجود داخل النطاق، فخرق أي شرط فشل حتى مع ارتفاع النقرات.

يمكن قياس المكان المختار والاتجاهات المفتوحة وبدء الحجز أو الاستلام والحفظ والاستفسار وإعادة البحث. تتأثر النقرات بانحياز الموضع ولا تثبت أن النتيجة الأولى كانت الأفضل. أبقِ تشخيصات عدم وجود نتائج ومخالفة القواعد والبيانات القديمة وزمن كل مرحلة والخصائص المطلوبة المفقودة مرئية. أدخل النتائج في سياسة ذات إصدارات ومسار تراجع. كما يعطي دليل مؤشرات الأداء للتحليلات المكانية الأولوية لإتمام المهمة.

اختبر الحداثة أيضًا: يجب ألا يبقى متجر أغلق قبل 20 دقيقة أو مدخل معطل أو سجل غير نشط أو مخزون نافد في المقدمة بسبب شعبية الأمس.

ما أنماط الفشل التي ينبغي أن تتوقعها فرق المنتج؟

تحتاج تجربة الهاتف إلى أهداف كبيرة وأسباب مقروءة وخريطة قابلة للاستخدام عند انتهاء مهلة النموذج أو خاصية مكلفة. يجب أن يظل البحث المباشر متاحًا. خزّن الهندسة والتسميات مؤقتًا، وخفّض الإثراء بطريقة مضبوطة، واختبر الأسماء الملتبسة ونقاط البداية المعكوسة والأماكن المغلقة والمخزون القديم حتى تتحدث الخريطة والقائمة والأسباب معًا.

أضف واجهة ترتيب أماكن إلى منتجك

نمط الإنتاج هو: الاسترجاع، والتفويض، وتصفية القيود الصارمة، وحساب الخصائص المكانية، والترتيب، والشرح، والقياس. قد تكون المسافة والشعبية والصلة الدلالية مفيدة، لكن لا واحدة منها صحيحة دائمًا. ينبغي أن تعكس السياسة القرار الذي يتخذه العميل وأن تقدم أسبابًا قابلة للفحص على الخريطة.

استكشف Kaleidr Enterprise لمناقشة واجهات ذكاء الموقع وأنظمة الترتيب ودعم النشر. راجع واجهات الاستدلال والاسترجاع والمصادقة وحزم SDK الحالية في وثائق مطوري Kaleidr قبل تثبيت مسار تكامل.

الأسئلة الشائعة

ما واجهة API لترتيب الأماكن؟

ترتب مجموعة من الأماكن المرشحة لمهمة محددة باستخدام إشارات جغرافية وتجارية وسياق العميل بعد تطبيق الأهلية الصارمة.

هل ترتيب الأماكن هو البحث عن أقرب مكان؟

لا. يرتب بحث الأقرب أساسًا بالمسافة، بينما قد يراعي الترتيب زمن الرحلة والانحراف والتوفر والأهلية والتفضيلات والحداثة وقواعد العمل.

هل ينبغي خفض درجة الأماكن غير المتوفرة فقط؟

إذا كان التوفر شرطًا صارمًا، فأزلها قبل الترتيب بدل منحها عقوبة قد تتغلب عليها إشارات أخرى.

ما الفرق بين الاسترجاع والترتيب؟

يعثر الاسترجاع على المرشحين ويرتب النظام المرشحين الصالحين. لا يمكنه استعادة مكان ذي صلة لم يُرجع أصلًا.

هل يمكن استخدام ترتيب المزوّد ثم إعادة الترتيب؟

نعم. يمكن للتطبيق إثراء المرشحين وتصفيتهم وإعادة ترتيبهم بعد الحصول عليهم وفق الصلة أو الشعبية أو المسافة أو القرب أو المسار.

أي إشارة مكانية ينبغي استخدامها؟

استخدم ما يلائم القرار: المسافة المباشرة للقرب البسيط، وزمن الرحلة للملاءمة الواقعية، والانحراف على الطريق، والاحتواء لنطاق الخدمة.

ما الترتيب متعدد نقاط الارتكاز؟

هو تقييم مرشح بالنسبة إلى عدة أماكن مهمة، مثل فندق بالنسبة إلى المطار وموقع المؤتمر معًا.

هل ينبغي لنموذج اللغة حساب درجة الترتيب؟

يمكنه تفسير التفضيلات الطبيعية. وينبغي لشيفرة حتمية أو نموذج مضبوط جمع الخصائص المتحقق منها، بينما تأتي الأزمنة والمخزون والتوفر من أنظمة موثوقة.

كيف يُشرح ترتيب الأماكن؟

بأسباب موجزة مرتبطة بإشارات حقيقية، مثل زمن الرحلة أو توفر الاستلام أو الفتح في الفترة المطلوبة، لا بدرجة داخلية خام.

كيف يُقيّم الترتيب؟

باستدعاء المرشحين واستيفاء القيود الصارمة وجودة Top-K ومقاييس NDCG أو MRR عند توفر التسميات ونتائج العميل اللاحقة.

هل لدى Kaleidr نقطة نهاية عامة لترتيب الأماكن؟

تصف Kaleidr Enterprise أنظمة وواجهات تعيد الترتيب والتحليل، لكن مرجعية Platform API العامة الحالية لا توثّق نقطة نهاية مستقلة /rank. تحقق من تكامل Enterprise المدعوم.

المراجع

• Google Maps Platform. Nearby Search (New). Places API. Accessed 26 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/nearby-search
• Google Maps Platform. Search along route. Places API. Accessed 26 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/search-along-route
• Google Maps Platform. Text Search (New). Places API. Accessed 26 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/text-search
• Kaleidr. Auth & Scopes. Kaleidr Developer Docs. Accessed 26 August 2026. https://docs.kaleidr.com/platform-api/auth-and-scopes
• Kaleidr. Endpoints. Kaleidr Developer Docs. Accessed 26 August 2026. https://docs.kaleidr.com/platform-api/endpoints
• Kaleidr. Location Intelligence APIs and Map SDK. Accessed 26 August 2026. https://kaleidr.com/enterprise
• Mapbox. Search Box API. Accessed 26 August 2026. https://docs.mapbox.com/api/search/search-box/
• National Institute of Standards and Technology. NIST Privacy Framework: A Tool for Improving Privacy through Enterprise Risk Management, Version 1.0. NIST.CSWP.01162020. 16 January 2020. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/CSWP/NIST.CSWP.01162020.pdf
• OWASP Gen AI Security Project. OWASP Top 10 for LLM Applications 2025. Accessed 26 August 2026. https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/assets/PDF/OWASP-Top-10-for-LLMs-v2025.pdf

@misc{google_nearby_search_2026_08_26,
  title  = {Nearby Search (New)},
  author = {{Google Maps Platform}},
  note   = {Places API; accessed 26 August 2026},
  url    = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/nearby-search}
}

@misc{google_search_along_route_2026_08_26,
  title  = {Search along route},
  author = {{Google Maps Platform}},
  note   = {Places API; accessed 26 August 2026},
  url    = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/search-along-route}
}

@misc{google_text_search_2026_08_26,
  title  = {Text Search (New)},
  author = {{Google Maps Platform}},
  note   = {Places API; accessed 26 August 2026},
  url    = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/text-search}
}

@misc{kaleidr_auth_scopes_2026_08_26,
  title  = {Auth \& Scopes},
  author = {{Kaleidr}},
  note   = {Kaleidr Developer Docs; accessed 26 August 2026},
  url    = {https://docs.kaleidr.com/platform-api/auth-and-scopes}
}

@misc{kaleidr_endpoints_2026_08_26,
  title  = {Endpoints},
  author = {{Kaleidr}},
  note   = {Kaleidr Developer Docs; accessed 26 August 2026},
  url    = {https://docs.kaleidr.com/platform-api/endpoints}
}

@misc{kaleidr_enterprise_2026_08_26,
  title  = {Location Intelligence APIs and Map SDK},
  author = {{Kaleidr}},
  note   = {Accessed 26 August 2026},
  url    = {https://kaleidr.com/enterprise}
}

@misc{mapbox_search_box_2026_08_26,
  title  = {Search Box API},
  author = {{Mapbox}},
  note   = {Accessed 26 August 2026},
  url    = {https://docs.mapbox.com/api/search/search-box/}
}

@techreport{nist_privacy_framework_2020,
  title       = {NIST Privacy Framework: A Tool for Improving Privacy through Enterprise Risk Management, Version 1.0},
  author      = {{National Institute of Standards and Technology}},
  number      = {NIST.CSWP.01162020},
  institution = {National Institute of Standards and Technology},
  year        = {2020},
  month       = jan,
  url         = {https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/CSWP/NIST.CSWP.01162020.pdf}
}

@misc{owasp_llm_top10_2025,
  title  = {OWASP Top 10 for LLM Applications 2025},
  author = {{OWASP Gen AI Security Project}},
  note   = {Accessed 26 August 2026},
  url    = {https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/assets/PDF/OWASP-Top-10-for-LLMs-v2025.pdf}
}