melusine

? ** Breaking **: Nova versão principal Melusine 3.0 está disponível?

• Software livre : Licença de software Apache 2.0
• Documentação : maif.github.io/melusine
• Instalação : pip install melusine
• Tutoriais : Descubra Melusine

Visão geral

Descubra a Melusine, uma biblioteca abrangente de processamento de email projetada para otimizar seu fluxo de trabalho de email. Aproveite os recursos avançados da Melusine para alcançar:

• Roteamento de email sem esforço : Verifique se os emails atingem os destinos pretendidos com alta precisão.
• Priorização inteligente : priorize e -mails urgentes para obter manuseio oportuno e gerenciamento de tarefas eficientes.
• Rumos de snippet : extraia informações relevantes de e -mails longos, economizando tempo e esforço preciosos.
• Filtragem de precisão : elimine e -mails indesejados da sua caixa de entrada, mantendo o foco e reduzindo a desordem.

A Melusine facilita a integração de estruturas de aprendizado profundo (Huggingface, Pytorch, Tensorflow, etc), regras determinísticas (regex, palavras -chave, heurísticas) em um fluxo de trabalho de qualificação por email completo.

Por que escolher a melusina?

A Melusine se destaca com sua combinação de recursos e vantagens:

• Ferramentas pré-embaladas : a melusina vem com recursos prontos para uso, como
  • Segmentando uma conversa por e -mail em mensagens individuais
  • Taggando peças da mensagem (corpo de e -mail, assinaturas, rodapés, etc)
  • Manuseio por e -mail transferido
• Execução simplificada : Concentre -se na lógica principal de qualificação de email enquanto a Melusine lida com o código da caldeira, fornecendo modo de depuração, execução do pipeline, paralelização do código e muito mais.
• Integrações flexíveis : a arquitetura modular da Melusine permite integração perfeita com várias estruturas de IA, garantindo a compatibilidade com suas ferramentas preferidas.
• Produção pronta : comprovado no ambiente de produção MAIF, a Melusine fornece a robustez e a estabilidade necessárias.

Segmentação de email Exemple

No exemplo a seguir, um email é dividido em duas mensagens distintas separadas por um padrão de transição. Cada mensagem é então marcada linha por linha. Essa segmentação de email pode ser aproveitada posteriormente para aprimorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina.

Começando

Explore nossa documentação abrangente e tutoriais testados para começar. Ou mergulhe em nosso exemplo mínimo para experimentar a simplicidade e o poder de 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 )

O código acima executa um pipeline padrão e retorna um conjunto de dados de email qualificado com colunas como:

• messages : Lista de mensagens individuais presentes em cada email.
• emergency_result : sinalizador para identificar e -mails urgentes.

Com a Melusine, você está bem equipado para transformar seu manuseio de e-mail, racionalizar processos, maximizar a eficiência e aumentar a produtividade geral.