melusine

? ** Breaking ** : 새로운 주요 버전 Melusine 3.0을 사용할 수 있습니까?

• 무료 소프트웨어 : Apache 소프트웨어 라이센스 2.0
• 문서 : maif.github.io/melusine
• 설치 : pip install melusine
• 튜토리얼 : Melusine을 발견하십시오

개요

이메일 워크 플로우를 최적화하도록 설계된 포괄적 인 이메일 처리 라이브러리 인 Melusine을 발견하십시오. Melusine의 고급 기능을 활용하여 달성합니다.

• 쉽게 전자 메일 라우팅 : 이메일이 의도 한 목적지에 높은 정확도로 도달하도록합니다.
• 스마트 우선 순위 :시기 적절한 처리 및 효율적인 작업 관리를 위해 긴급 이메일 우선 순위를 정합니다.
• 스 니펫 요약 : 긴 이메일에서 관련 정보를 추출하여 소중한 시간과 노력을 절약합니다.
• 정밀 필터링 :받은 편지함에서 원치 않는 이메일을 제거하고 초점을 유지하고 혼란을 줄입니다.

Melusine은 딥 러닝 프레임 워크 (Huggingface, Pytorch, Tensorflow 등), 결정 론적 규칙 (REGEX, 키워드, 휴리스틱)의 통합을 전체 이메일 자격 워크 플로우로 통합합니다.

멜루신을 선택하는 이유는 무엇입니까?

Melusine은 기능과 장점의 조합으로 두드러집니다.

• 사전 포장 된 도구 : Melusine은
  • 이메일 대화를 개별 메시지로 분할합니다
  • 메시지 부품 태그 (이메일 본문, 서명, 바닥 글 등)
  • 전송 된 이메일 처리
• 간소화 된 실행 : 핵심 이메일 자격 논리에 중점을 둡니다. Melusine은 보일러 플레이트 코드를 처리하여 디버그 모드, 파이프 라인 실행, 코드 병렬화 등을 제공합니다.
• 유연한 통합 : Melusine의 모듈 식 아키텍처를 통해 다양한 AI 프레임 워크와 완벽하게 통합하여 선호하는 도구와의 호환성을 보장합니다.
• 생산 준비 : MAIF 생산 환경에서 입증 된 Melusine은 필요한 견고성과 안정성을 제공합니다.

이메일 세분화 예상

다음 예에서는 전자 메일이 전환 패턴으로 분리 된 두 개의 별개의 메시지로 나뉩니다. 그런 다음 각 메시지는 한 줄씩 태그로 표시됩니다. 이 이메일 세분화는 나중에 머신 러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 활용 될 수 있습니다.

시작하기

우리의 포괄적 인 문서와 테스트 된 튜토리얼을 탐색하여 시작하십시오. 또는 Melusine의 단순성과 힘을 경험하기 위해 최소한의 예를 들어보십시오.

    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 )

위의 코드는 기본 파이프 라인을 실행하고 다음과 같은 열이있는 자격있는 이메일 데이터 세트를 반환합니다.

• messages : 각 이메일에있는 개별 메시지 목록.
• emergency_result : 긴급한 이메일을 식별하는 플래그.

Melusine을 사용하면 전자 메일 처리, 프로세스 간소화, 효율성 극대화 및 전반적인 생산성 향상에 적합합니다.