주변 장소 지도는 사용자의 현재 위치나 선택한 기준점을 구조화된 지역 탐색으로 전환합니다. 신뢰할 수 있는 구현은 필요할 때만 위치를 요청하고, 승인된 장소 데이터를 검색하며, 카테고리와 지리 조건을 적용하고, 거리 또는 이동 시간으로 결과의 순위를 정합니다. 또한 모호성과 결과 없음 상태를 처리하고 지도와 결과 목록을 동기화합니다. AI는 ‘내 주변’ 검색을 더 유연하게 만들 수 있지만 장소, 영업시간, 경로, 사업 정보를 만들어 내지 않고 의도를 해석해야 합니다.
아래에서는 기준 위치, 장소 검색, 거리와 이동 시간의 차이, 순위 지정, 데이터에 근거한 AI, 개인정보 보호와 운영 점검을 설명합니다. 제품 정보는 Kaleidr Spatial AI와 Chat 연결 문서에서 확인할 수 있습니다. 카테고리와 분류 체계는 지역 편의시설 매핑과 지역 비즈니스 탐색을 참고하세요.
‘내 주변’ 검색의 핵심
- 명시적인 기준점: 기기 위치, 입력한 장소, 지도 지점 또는 보이는 지도 영역을 사용하며 숨겨진 기본값을 두지 않습니다.
- 승인된 장소: 모델의 기억이 아니라 최신 장소 데이터 소스에서 사업체와 편의시설을 확인합니다.
- 올바른 ‘가까움’: 직선거리, 이동 시간, 지도 범위 검색을 구분합니다.
- 지도 + 목록: 마커와 결과 카드를 하나의 공유 검색 상태로 동기화합니다.
- 데이터에 근거한 AI: 자연어를 구조화된 조건으로 변환하고 만들어 낸 장소 정보를 차단합니다.
주변 장소 지도에는 무엇이 포함되어야 하나요?
완성된 경험에는 5개의 협조한 부속이 있습니다: 사용자 선택 또는 권한 기반 참조 위치, 대화식 지도, 근처 장소 결과, 카테고리 또는 반경 또는 여행 시간 제어, 그리고 다변량 국부적으로 질문을 위한 선택적인 AI 채팅. 사용자는 "내 근처의 커피"로 시작한 다음 정제 할 수 있습니다. 15분 거리의 조용한 카페로 지금 문을 열고 서점에 가깝습니다. 첫 번째 쿼리는 일반 근처 검색을 사용할 수 있습니다. 두 번째는 카테고리를 결합하고, 여행 모드, 시간, 또 다른 지리적 관계, AI 상호 작용 계층이 번역할 수 있는 곳입니다. 구조화된 제약에 대한 자연어.
Kaleidr Spatial AI는 맥락에 따른 장소 탐색과 지도를 인식하는 추천을 중심으로 제공됩니다. Kaleidr Chat은 기존 Mapbox, Google Maps, MapLibre 또는 Leaflet 지도에 연결되어 대화 중 확인된 장소를 지도에 표시할 수 있습니다. 호스트 애플리케이션이 이미 렌더러를 관리한다면 Kaleidr Spatial AI와 Mapbox, Google Maps, MapLibre에 AI 채팅을 추가하는 가이드를 확인하세요.
왜 ‘내 주변’ 검색은 지리 쿼리인가요?
"내 근처"라는 문구는 몇 가지 결정을 숨 깁니다. 어느 지점 근처, 그 점이 어떻게 얻어졌는지, 어떤 거리가 허용되는가, ‘가까운’이 직선 거리를 의미하는지, 걷는 시간, 운전 시간, 또는 현재 지도 경계, 어떤 카테고리가 자격이 있는지, 어떤 장소가 열려 있거나 그렇지 않으면 자격이 있는지, 각 사실에 대해 권위있는 출처는, 그리고 일치하는 장소가 어떻게 순위가 매겨 져야하는지. 약한 구현은 "내 근처"를 텍스트 문자열로 취급합니다. 더 강력한 구현은 그것을 노골적으로 만듭니다. 호스트 응용 프로그램이 소유 한 공간 상태는 AI은 검색의 일부를 수정할 수 있습니다.
const nearbySearchState = {
origin: {
lat: 38.8977,
lng: -77.0365,
source: "user_selected"
},
categories: ["cafe"],
radiusMeters: 1500,
travelMode: "walking",
openNow: false,
mapBounds: null,
selectedPlaceId: null
};
기준 위치는 어떻게 선택해야 하나요?
가까운 검색은 네 가지 일반적인 기준점에서 시작할 수 있습니다. 사용자가 명시적으로 원할 때 장치 위치 적합 그들의 현재 위치의 주위에 결과 및 수락 허가 및 개인 정보 취급. 사용자가 그렇지 않을 때 입력한 장소 또는 주소가 적합합니다. 장치 위치 공유 또는 다른 곳에서 계획하고 있습니다. 지오코딩 또는 장소 해상도가 필요합니다. 선택한 지도 포인트는 시각적 탐색에 적합하며 반드시 선택한 출처를 명확하게 보여줍니다. 현재 지도 범위는 “이 영역 검색” 워크플로에 적합합니다. 그리고 결과는 지도 이동 중에 조용히 이동해서는 안 된다. 장치 위치를 즉시 요청하지 마십시오. 지도는 존재한다; 기능이 필요한시기를 요청하고 typed-location 대안.
| 기준점 | 적절한 경우 | 주요 고려 사항 |
|---|---|---|
| 장치 위치 | 사용자는 현재 위치 주위에 결과를 원합니다. | 허가 및 개인 정보 취급 필요 |
| 유형 장소 또는 주소 | 사용자가 장치 위치를 공유하지 않거나 계획하고 있습니다. 다른 곳 | 지오코딩 또는 장소 해상도 필요 |
| 선택한 지도 포인트 | 사용자가 시각적으로 탐색 | 선택한 원본을 명확하게 표시해야 합니다. |
| 현재 지도 범위 | 사용자는 가시적 인 영역을 검색하려고합니다. | 결과는 지도 이동 중에 조용히 이동해서는 안 됩니다. |
브라우저 Geolocation API는 안전한 컨텍스트와 사용자 권한이 필요합니다. getCurrentPosition() 권한이 부여되면 장치 위치를 반환하고, 그러나 구현은 또한 부정을 처리해야합니다. 타임아웃, 또는 사용할 수 없는 위치 지정. 장치 위치는 검색에 대한 입력이며, 신원 증명 또는 영구 사용자 속성이 아닙니다. 명시적인 “내 위치 사용” 제어를 선호하며, 로딩 및 고장에 대한 상태 영역, 지리적 위치가 있는 typed 위치 폴백 사용할 수 없습니다.
주변 장소를 검색하고 정규화하려면 어떻게 하나요?
원점을 해결한 후, 응용 프로그램은 a를 반환 할 수있는 장소 소스가 필요합니다. 안정되어 있는 장소 식별자, 이름, 좌표, 카테고리 또는 유형, 주소, 지원될 때 사업 또는 운영 상태, 허용되고 현재일 때 정보 개방, 소스별 속성, 그리고 deduplicate와 표시하기 위하여 충분한 메타데이터 결과가 제대로 되어 있습니다. Google Places Nearby Search는 현재 하나를 허용하거나 더 많은 장소 유형과 원형 위치 제한; 응답 필드 마스크가 필요하며 이를 결정합니다. 필드가 반환되고, 그리고 결과는 인기 또는 거리에 의해 순위가 매겨질 수 있습니다 (인근 검색; 장소 유형). 요청을 공급자 및 상업 조건에 맞게 조정 신청에 의해 사용하는, 제품이 필요로 하는 분야만 요구하십시오, 서버에 서버 자격 증명을 유지합니다.
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-Api-Key: YOUR_GOOGLE_PLACES_KEY" \
-H "X-Goog-FieldMask: places.id,places.displayName,places.location,places.formattedAddress,places.primaryType" \
-d '{
"includedTypes": ["cafe"],
"maxResultCount": 10,
"locationRestriction": {
"circle": {
"center": { "latitude": 38.8977, "longitude": -77.0365 },
"radius": 1500.0
}
},
"rankPreference": "DISTANCE"
}' \
https://places.googleapis.com/v1/places:searchNearby
OpenStreetMap은 근처의 다른 스타일을 지원할 수 있습니다. 데이터 및 라이센스가 제품에 맞을 때 발견합니다. The 오버패스 API 선택을 위한 읽기 전용 쿼리 서비스입니다. OpenStreetMap 위치별 데이터, 태그, 근접성, 그리고 다른 기준 (오버패스 QL). Public Overpass 인스턴스는 공유 인프라 및 보편적 인 생산 백엔드가 아닙니다. 대용량 또는 지연 시간에 민감한 워크로드를 가진 팀 사용 기대치를 검토해야 하며, 데이터 업데이트 패턴, 호스팅 옵션, 속성, 그리고 OpenStreetMap 라이센스를 채택하기 전에 건축. 공급자 결과를 응용 프로그램 자체로 정규화 공급자별 필드를 허용하는 대신 모델 배치 UI의 모든 곳에서 누출. 소스 소유권을 명시적으로 유지: 공급자 장소 ID, 내부 비즈니스 ID, OpenStreetMap 개체 ID는 다른 ID입니다. 그들이 같은 실제 장소를 묘사 할 때조차도.
{
"place_id": "provider:abc123",
"source": "approved_place_provider",
"name": "Example Cafe",
"location": {
"type": "Point",
"coordinates": [-77.0365, 38.8977]
},
"categories": ["cafe", "coffee"],
"address": "Example address",
"business_status": "OPEN",
"retrieved_at": "2026-08-09T17:00:00Z"
}
거리와 이동 시간은 어떻게 다른가요?
직선 거리는 초기 반경에 유용합니다. query, 그러나 사용자는 종종 몇 분 안에 "가까이"를 경험합니다. 멀리 비슷한 기하학적 거리가 가질 수있는 두 곳 매우 다른 걷기 또는 운전 시간 때문에 고속도로, 강, 철도 노선, 사유재산, 횡단보도, 거리 방향, 건물 입구, 그리고 대중 교통 일정. 강력한 제품은 a 안쪽에 후보자 장소를 검색할 수 있습니다 넓은 지리적 반경, 그런 다음 짧은 후보자에 대해서만 여행 시간을 계산합니다. 사용자의 작업이 필요할 때 설정합니다. 이것은 결과를 유지하면서 비용과 대기 시간을 제어합니다. 유용합니다. 표시할 때 “1.2km 떨어져”와 같은 언어 사용 기하학적 또는 공급자 거리, 라우팅 서비스를 사용할 때 "12 분 걷기", 그리고 "선택한 영역 내"는 쿼리가 다각형 기반. 직선 반경을 클레임으로 변환하지 마십시오. 걷는 시간에 대해
결과를 어떻게 순위화하고 지도에 표시해야 하나요?
가장 가까운 곳이 항상 가장 관련성이 높은 곳은 아닙니다. 지역 발견 순위 시스템은 열심히 고려할 수 있습니다. 카테고리 일치, 지리적 자격, 거리, 여행 시간, 현재 가용성, 사용자가 선택한 속성, 근원 신선도, 자리 신뢰, 그리고 제품별 사업규칙 기본 설정을 득점하기 전에 하드 제약 조건을 적용하십시오. 적격 지리, 필수 카테고리, 필요한 가용성, 거리 또는 여행 시간 점수, 명시적인 사용자 환경설정, 신선함과 자신감, 그런 다음 최종 순위. 민감한 개인 속성을 조용히 사용하지 않거나 지역 결과를 순위에 세는 숨겨진 인구 통계 프록시. 조교가 결과가 나타나는 이유를 설명하면 카테고리 일치와 같은 기계 읽기 쉬운 이유를 선호하고, 걷는 문턱, 그리고 불투명한 보다는 오히려 열려있는 during-requested 기간 점수.
인근 검색은 결코 지도 전용이 아니어야 합니다. 눈에 보이는 모든 장소는 또한 a에서 유효해야 합니다 탐색 가능한 결과 목록, 그리고 지도와 리스트는 하나의 상태를 공유해야 한다. 새로운 검색은 승인 된 결과 지리에 적합해야합니다. 그리고 목록을 대체; 카드를 선택하는 는 해당 마커를 강조 표시 해야 합니다. 마커를 선택하는 는 일치하는 카드를 집중해야 합니다. 범주 또는 원산지 변경은 두 표면을 다시 계산해야합니다. clearing search는 일시적인 층을 제거해야 합니다. 기본 상태를 복원합니다. 모든 애니메이션 프레임을 가져오지 마십시오. 명시적인 “이 영역 검색” 동작 또는 맵 이동이 변경되면 debounced provider iddle event query.
| 사용자 작업 | 지도 | 결과 목록 |
|---|---|---|
| 새로운 검색 | 승인 된 결과 지리에 적합 | 결과 바꾸기 및 업데이트 수 |
| 선택 카드 | 해당 마커 강조 표시 | 선택한 카드를 계속 볼 수 |
| 마커 선택 | 하이라이트 장소 | 일치하는 카드 집중 또는 공개 |
| 변경 카테고리 | 눈에 보이는 장소 다시 계산 | Recalcululate 목록 |
| 출처 변경 | 원본 마커 및 검색 영역 이동 | 적격 결과 새로 고침 |
| 명확한 검색 | 일시적인 검색 계층 제거 | 기본 상태 복원 |
AI는 다중 조건 주변 검색을 어떻게 개선하나요?
일반적인 주변 검색은 2킬로미터 이내 식료품점, 현재 영업 중인 약국, 호텔 근처 전기차 충전소, 보이는 지도 영역의 공원처럼 명확한 요청에 적합합니다. AI는 서점 근처의 조용한 카페나 대중교통과 가깝고 오후 8시 이후에도 영업하는 매장처럼 여러 유연한 조건을 함께 다룰 때 유용합니다. AI 계층은 요청을 명시적인 공간 및 장소 조건으로 변환해야 합니다. Kaleidr Chat은 실시간 지도에 연결되어 확인된 장소를 표시하고 화면 범위를 조정할 수 있습니다. https://cdn.kaleidr.com/embed/v1/kaleidr.js를 불러온 뒤 ai 범위가 포함된 게시 가능 키로 Chat을 마운트하세요. SDK는 브라우저 키를 수명이 짧고 오리진에 제한된 세션으로 교환합니다. 서버 키는 백엔드에 보관하세요(인증 및 범위).
const chat = Kaleidr.mount("#chat", {
product: "chat",
publishableKey: "kld_pk_live_REPLACE_ME",
map: myMap
});
AI를 데이터에 근거하게 하고 위치 개인정보를 보호하려면?
애플리케이션에 최신 장소 소스가 있다면 AI는 모델 기억만으로 ‘내 주변’ 질문에 답해서는 안 됩니다. 사용자 의도, 명시적 지리적 기준점, 승인된 장소 검색, 적격성 및 순위 지정, AI 설명, 지도와 목록에 보이는 결과 순서를 따르세요. 존재하지 않는 사업체, 폐업 장소를 영업 중으로 표시하는 오류, 중복 목록, 다른 도시에 있는 동명 사업체, 오래된 주소, 근거 없는 접근성 정보, 정확한 값처럼 제시된 예상 이동 시간, 선택한 검색 범위 밖 결과를 막아야 합니다. 데이터가 질문을 뒷받침하지 못하면 그 사실을 명확히 알리세요.
현재 위치는 민감한 제품 컨텍스트입니다. 책임있는 인근 검색은 지리적 위치를 요청해야합니다. 사용자 작업 또는 명확한 필요 후에만, 위치가 결과를 향상시키는 이유를 설명하고, typed 위치 대안을 제공하고, 필요한 것보다 더 오래 정확한 위치를 저장하지 마십시오. 정확한 좌표가 필요하지 않을 때 정밀도를 감소시키고, 계정 ID에서 위치 기록 분리 기능은 둘 다 요구합니다, 보유 및 공유를 공개하고, 제3자 임베드가 위치를 수신하지 못하도록 방지 우연히, 그리고 브라우저 및 응용 프로그램 권한 경계를 존중합니다. 지도가 iframe에 내장된 경우, 브라우저 권한 - 정책 지리적 위치 또한 액세스에 영향을 미칠 수 있습니다. a를 가정하는 대신 실제 배포 원본을 테스트합니다. 로컬 프로토 타입의 동작은 생산과 일치합니다.
인근 장소 경험은 사용할 수 있어야합니다. 지도를 끌거나 핀을 시각적으로 찾습니다. 텍스트 위치 입력을 제공하고, 접근 가능한 카테고리 컨트롤, 완전한 결과 목록, 키보드 운영 가능한 카드, 눈에 보이는 초점, selected-marker state에 대한 텍스트 등가물, 비색표 표시기, 명확한 선적 및 빈과 과실 메시지, 접근 가능한 경로 또는 방향 동작, 지도 기반 지역 선택의 대안, 모바일에서 충분한 목표 크기. 목록은 핵심 정보를 운반해야합니다. map이 렌더링에 실패합니다. 공개 방문 페이지는 여전히 장소 유형을 설명해야합니다. 적용 범위, 데이터 소스, 거리 또는 이동 시간 방법, 신선함, 그리고 crawlable 원본에 있는 typed 위치 대안, 그리고 하나에서 얇은 도시 페이지를 대량 생성해서는 안됩니다. 템플릿.
어떤 실수를 피해야 하나요?
| 실수 | 무슨 일이 일어나는지 | 추천 수정 |
|---|---|---|
| 페이지 로드에 위치 요청 | 사용자는 값을 이해하기 전에 권한을 거부합니다. | 명시적인 작업 후 요청 및 입력된 검색 제공 |
| “가까이”를 하나의 보편적 반경으로 취급 | 결과는 임의적으로 느낀다. | 거리 노출, 이동 시간 또는 지도 영역 논리 |
| 반경의 모든 장소 반환 | 지도가 어수선해지고 관련성이 떨어집니다. | 렌더링하기 전에 필터링 및 순위 |
| AI 생성 장소 사실 신뢰 | 그럴듯하지만 잘못된 장소 또는 시간이 나타납니다. | 승인 된 장소 소스의 지상 답변 |
| 마커만 사용 | 키보드 및 화면 판독기 사용자가 결과 세트를 잃습니다. | 동등한 동기화 목록 유지 |
| 모든 지도 이동에 대한 재퀴어링 | 비용 및 시각적 불안정성 증가 | Debounce 또는 사용 “이 지역 검색” |
| 공급자 ID 혼합 | 복제 및 깨진 세부 페이지 표시 | 장소 ID를 정규화하고 소스 ID를 유지합니다. |
| 직선 거리를 여행 시간으로 취급 | 사용자는 오해의 소지가있는 근접 클레임을받습니다. | 쿼리가 시간 기반인 경우 라우팅 사용 |
| 기본적으로 정확한 사용자 좌표를 지속 | 제품 가치 없이 개인 정보 보호 위험 증가 | 유지 및 정밀도 최소화 |
| 결과 대신 지도 보기 추적 | 트래픽은 유틸리티와 혼동됩니다. | 결과 선택, 경로, 저장 및 변환 측정 |
출시 전에 주변 검색의 사용 사례와 기준 위치 옵션을 정의하고, 필요할 때만 위치를 요청하며 입력 위치 대안을 제공하세요. 승인된 장소 소스를 선택하고 장소 스키마를 정규화하며 출처 ID를 보존하고, 카테고리와 거리·이동 시간의 의미 및 순위 근거를 문서화합니다. 지도와 목록을 동기화하고 AI 요청을 명시적 조건으로 변환하며 서버 자격 증명을 브라우저 코드에서 제외하세요. 결과 없음과 모호한 상태를 구현하고 접근성, 데이터 보존, 밀집 지역과 희소 지역의 실제 쿼리를 테스트합니다. 검색 성공률, 결과 없음 비율, 위치 권한 수락, 입력 위치 대안 성공, 결과 선택, 경로 요청, 저장, 공유, AI 완료, 첫 유용한 결과까지의 시간과 장소 선택 후 전환을 측정하고 단순 지도 이동을 성과로 보지 마세요.
최종 결론
유용한 주변 장소 지도는 사용자의 GPS 좌표를 중심으로 핀만 표시하는 지도가 아닙니다. 지리적 기준점, 명시적인 장소 카테고리, 신뢰할 수 있는 레코드, 순위 모델, 지도와 목록의 동기화, 개인정보 보호 기능, 측정 가능한 결과를 갖춘 검색 시스템입니다. 단순하고 결정적인 요청에는 일반 주변 검색을 사용하고, 고정 필터로 표현하기 어려운 맥락이 필요할 때 AI를 추가하세요. AI는 최신 장소 소스에 근거하게 하고 거리와 이동 시간의 의미를 명확히 보여 주며, 입력한 위치로 같은 작업을 처리할 수 있다면 기기 위치를 요구하지 마세요.
Kaleidr에서는 기존 렌더러와 호스트 애플리케이션이 지도와 워크플로를 계속 소유할 수 있습니다. Kaleidr Chat은 지도를 인식하는 자연어 상호작용을 추가하고 Spatial AI는 더 풍부한 맥락으로 장소를 탐색하도록 돕습니다.
Kaleidr Spatial AI로 주변 장소 탐색하기
위치 질문을 하고 장소를 발견하며 인터랙티브 지도에서 결과를 탐색하세요. **Kaleidr Spatial AI 사용해 보기**에서 ‘내 주변’ 검색을 체험한 뒤, 호스트가 렌더러와 검색 상태를 관리하는 기존 Mapbox, Google Maps 또는 MapLibre 지도에 Kaleidr Chat을 연결하세요.
자주 묻는 질문
주변 장소 지도란 무엇인가요?
주변 장소 지도는 기준 위치 주변의 사업체, 편의시설, 서비스, 명소 등 지리 요소를 보여 줍니다. 완전한 구현은 장소 검색, 지리 필터링, 순위 지정, 동기화된 지도와 결과 목록, 명확한 출처 데이터를 결합합니다.
‘내 주변’ 검색은 어떻게 작동하나요?
애플리케이션이 기준 위치를 확인하고 지리 영역 안의 후보 장소를 검색한 뒤 카테고리와 적격성 규칙을 적용하고 순위를 정해 결과를 표시합니다. 이동 시간 기반 검색은 후보 검색 후 경로 계산을 추가할 수 있습니다.
웹사이트에서 ‘내 주변’ 검색에 GPS 위치가 필요한가요?
필수는 아닙니다. 기기 위치는 하나의 선택지입니다. 사용자가 도시, 주소, 랜드마크를 입력하거나 지도에서 지점을 선택하도록 할 수도 있습니다.
주변 장소를 거리와 인기도 중 무엇으로 순위화해야 하나요?
작업에 따라 다릅니다. ‘가장 가까운 약국’에는 거리가 적합하고 일반 탐색에는 인기도가 도움이 될 수 있습니다. 다중 조건 검색은 두 신호보다 먼저 적격성 규칙과 맞춤 순위 모델이 필요한 경우가 많습니다.
반경과 이동 시간은 같은가요?
같지 않습니다. 반경은 한 지점에서의 기하학적 거리를 뜻합니다. 이동 시간은 교통망, 이동 수단, 장애물과 경로 제공자의 데이터에 따라 달라집니다.
AI가 내 주변 장소를 찾을 수 있나요?
가능합니다. 다만 AI는 사용자의 요청을 해석하고 구조화된 검색을 조정해야 합니다. 실제 장소 기록은 모델 기억이 아니라 승인된 최신 장소 소스에서 가져와야 합니다.
OpenStreetMap을 주변 검색에 사용할 수 있나요?
OpenStreetMap 데이터는 주변 지물 검색을 지원할 수 있고 Overpass API는 태그와 근접 조건으로 OSM 데이터를 조회할 수 있습니다. 운영 환경에서는 적절한 아키텍처, 저작자 표시, 라이선스 검토와 용량 계획이 필요합니다.
Kaleidr는 주변 검색에 어떻게 활용되나요?
Kaleidr는 지원되는 기존 지도에 지도를 인식하는 대화 계층을 추가할 수 있습니다. 호스트 애플리케이션은 제공자, 검색 상태, 권한과 비즈니스 시스템을 유지하고 Kaleidr Chat은 확인된 장소를 표시하며 자연어 탐색을 지원합니다.
참고 문헌
- Google. Nearby Search (New) — Places API. Google Maps Platform documentation. Accessed 9 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/nearby-search
- Google. Place Types (New) — Places API. Google Maps Platform documentation. Accessed 9 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-types
- Kaleidr. AI Maps You Can Talk To — Spatial AI. kaleidr.com. Accessed 9 August 2026. https://kaleidr.com/ai
- Kaleidr. Introduction. Kaleidr Developer Docs. Accessed 9 August 2026. https://docs.kaleidr.com/
- Kaleidr. Chat — attach AI to your map. Kaleidr Developer Docs. Accessed 9 August 2026. https://docs.kaleidr.com/sdk/chat-attach
- Kaleidr. Auth & scopes. Kaleidr Developer Docs. Accessed 9 August 2026. https://docs.kaleidr.com/platform-api/auth-and-scopes
- MDN Web Docs. Geolocation API. Accessed 9 August 2026. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Geolocation_API
- MDN Web Docs. Geolocation: getCurrentPosition() method. Accessed 9 August 2026. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Geolocation/getCurrentPosition
- MDN Web Docs. Permissions-Policy: geolocation directive. Accessed 9 August 2026. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/Permissions-Policy/geolocation
- OpenStreetMap Wiki. Overpass API. Accessed 9 August 2026. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API
- OpenStreetMap Wiki. Overpass QL. Accessed 9 August 2026. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API/Overpass_QL
@misc{google_nearby_search,
title = {Nearby Search (New) -- Places API},
author = {{Google}},
note = {Google Maps Platform documentation; accessed 9 August 2026},
url = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/nearby-search}
}
@misc{kaleidr_chat_attach,
title = {Chat -- attach AI to your map},
author = {{Kaleidr}},
note = {Kaleidr Developer Docs; accessed 9 August 2026},
url = {https://docs.kaleidr.com/sdk/chat-attach}
}
@misc{kaleidr_spatial_ai,
title = {AI Maps You Can Talk To -- Spatial AI},
author = {{Kaleidr}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://kaleidr.com/ai}
}
@misc{mdn_geolocation,
title = {Geolocation API},
author = {{MDN Web Docs}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Geolocation_API}
}
@misc{osm_overpass,
title = {Overpass API},
author = {{OpenStreetMap Wiki}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API}
}
@misc{google_place_types,
title = {Place Types (New) -- Places API},
author = {{Google}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-types}
}