melusine

? ** Breaking **: Versi utama baru Melusine 3.0 tersedia?

• Perangkat Lunak Gratis : Lisensi Perangkat Lunak Apache 2.0
• Dokumentasi : maif.github.io/melusine
• Instalasi : pip install melusine
• Tutorial : Temukan Melusine

Ringkasan

Temukan Melusine, perpustakaan pemrosesan email yang komprehensif yang dirancang untuk mengoptimalkan alur kerja email Anda. Leverage fitur canggih Melusine untuk dicapai:

• Routing email yang mudah : Pastikan email mencapai tujuan yang dimaksud dengan akurasi tinggi.
• Prioritas pintar : Prioritaskan email mendesak untuk penanganan tepat waktu dan manajemen tugas yang efisien.
• Ringkasan Cuplikan : Ekstrak informasi yang relevan dari email yang panjang, hemat waktu dan upaya yang berharga.
• Penyaringan Presisi : Menghilangkan email yang tidak diinginkan dari kotak masuk Anda, mempertahankan fokus dan mengurangi kekacauan.

Melusine memfasilitasi integrasi kerangka pembelajaran yang mendalam (Huggingface, Pytorch, TensorFlow, dll), aturan deterministik (regex, kata kunci, heuristik) ke dalam alur kerja kualifikasi email lengkap.

Mengapa Memilih Melusine?

Melusine menonjol dengan kombinasi fitur dan keunggulannya:

• Alat pra-paket : Melusine hadir dengan fitur out-of-the-box seperti
  • Menegmentasikan percakapan email ke dalam pesan individual
  • Menandai bagian pesan (badan email, tanda tangan, footer, dll)
  • Penanganan email yang ditransfer
• Eksekusi yang ramping : Fokus pada logika kualifikasi email inti sementara melusine menangani kode boilerplate, menyediakan mode debug, eksekusi pipa, paralelisasi kode, dan banyak lagi.
• Integrasi Fleksibel : Arsitektur modular Melusine memungkinkan integrasi tanpa batas dengan berbagai kerangka kerja AI, memastikan kompatibilitas dengan alat pilihan Anda.
• Produksi Ready : Terbukti di lingkungan produksi MAIF, Melusine memberikan ketahanan dan stabilitas yang Anda butuhkan.

Exemple Segmentasi Email

Dalam contoh berikut, email dibagi menjadi dua pesan berbeda yang dipisahkan oleh pola transisi. Setiap pesan kemudian ditandai baris demi baris. Segmentasi email ini kemudian dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin.

Memulai

Jelajahi dokumentasi komprehensif kami dan tutorial yang diuji untuk memulai. Atau menyelam ke dalam contoh minimal kami untuk mengalami kesederhanaan dan kekuatan Melusine:

    from melusine . data import load_email_data
    from melusine . pipeline import MelusinePipeline

    # Load an email dataset
    df = load_email_data ()

    # Load a pipeline
    pipeline = MelusinePipeline . from_config ( "demo_pipeline" )

    # Run the pipeline
    df = pipeline . transform ( df )

Kode di atas menjalankan pipa default dan mengembalikan dataset email yang memenuhi syarat dengan kolom seperti:

• messages : Daftar Pesan Individu yang disajikan di setiap email.
• emergency_result : Bendera untuk mengidentifikasi email yang mendesak.

Dengan melusine, Anda dilengkapi dengan baik untuk mengubah penanganan email Anda, merampingkan proses, memaksimalkan efisiensi, dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.