gmail-extractor

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Gmail邮件中旅行信息的自动提取与分析

该项目展示了一种创新方法,通过分析Gmail邮件中的航班信息自动汇总旅行足迹。项目详细介绍了Gmail API的连接过程,并比较了两种邮件处理方法:直接使用大语言模型分析和生成Python脚本识别。通过探讨各自的优缺点,项目为未来改进提供了方向。这种方法为个人旅行数据的自动化整理提供了新的思路。

LLMPythonGmail API自动化邮件分类Github开源项目

使用LLM "训练" Python代码

问题

我想到一个有趣的想法:让LLM能够遍历我所有的邮件,通过提取航班行程中的目的地来告诉我我去过世界上的哪些地方。

设置:连接到Gmail

LlamaHub有一个供代理使用的Gmail工具。这是我首先尝试的地方。不过,你需要先完成与Google的身份验证流程。以下是我的操作步骤:

  • Google Cloud Console中创建一个新项目
  • 进入APIs & Services -> Library,搜索Gmail并启用该API
  • 进入APIs & Services -> Credentials,创建一个新的OAuth客户端ID
  • 进入APIs & Services -> OAuth consent screen,将应用设置为外部应用,这样我就可以将个人Gmail连接到它,前提是我将其明确添加为允许的测试用户
  • 下载凭证JSON文件并将其保存为项目根目录下的credentials.json

不幸的是,Gmail工具没有翻页浏览大量结果的方法,所以我复制并修改了它,你可以在gmail.py中找到。

第一次尝试:让LLM对每封邮件进行分类

summarize.py中,你可以看到我的第一次尝试。我遍历了每一条匹配"你的航班行程"的搜索结果,并尝试让LLM对其进行分类,每次都输出JSON。这确实有效!但是非常慢,而且消耗了大量的token——可能会变得很昂贵!

第二次尝试:让LLM生成邮件分类脚本

generate.py中,你可以看到我的第二个解决方案:我不是对每封邮件运行LLM,而是让它处理一部分邮件。对于每封邮件,我给它邮件正文以及一个Python函数,该函数的目的是检测邮件正文是否为行程(一开始只是一个空字符串)。

如果LLM认为这封邮件是行程,它会被指示修改Python函数,使得该邮件能被检测到。它还被指示确保之前的邮件仍然能被检测到。因此,它不断迭代,每次都生成一个越来越复杂的Python函数,可以检测更多的行程。这个过程如下:

图表

sample_generated_code.py中,你可以看到在处理了大约100封邮件后的输出结果,其中并非所有邮件都是实际的行程(很多来自航空公司的垃圾邮件也匹配搜索条件)。你可以看到它正在慢慢迭代,为每个单独的航空公司创建一个检测块,这正是我作为人类可能会想到的方法,但需要更多的调整。

进一步工作

我想到了一些下一步可以做的事情:

  • 改进搜索字符串以排除更多垃圾邮件,这样它就能训练更多实际的行程(现在它正在读取很多垃圾邮件)
  • 使用本地模型来节省费用(我一直在关注Mistral的最新模型codestral。Meta的llama3无法完成这项任务。)
  • 在提示中明确包含合并检测块的指令。这看起来很复杂!不确定它是否能做到。

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