Comment créer une puissante recherche d'e-mails IA pour Gmail avec RAG

Découvrez comment développer une application pour rechercher des e-mails à l'aide de RAG

The motivation behind this article is to show you how to create a powerful AI email search for Gmail using RAG (Retriever-Augmented Generator). This application will allow you to search your emails in a natural and efficient way.

La motivation derrière cet article est de vous montrer comment créer une puissante recherche d'e-mails IA pour Gmail à l'aide de RAG (Retriever-Augmented Generator). Cette application vous permettra de rechercher vos emails de manière naturelle et efficace.

With this application, you can easily find the emails you are looking for, even if you don’t remember the exact subject or sender. You can also ask questions about your emails, and the application will provide an answer and showcase the most relevant emails used to provide the answer.

Avec cette application, vous pouvez facilement trouver les e-mails que vous recherchez, même si vous ne vous souvenez pas du sujet exact ou de l'expéditeur. Vous pouvez également poser des questions sur vos e-mails, et l'application fournira une réponse et présentera les e-mails les plus pertinents utilisés pour fournir la réponse.

To create this application, we will use the following technologies:

Pour créer cette application, nous utiliserons les technologies suivantes :

Streamlit: An open-source app framework for building data science and machine learning applications.

Streamlit : un cadre d'application open source pour créer des applications de science des données et d'apprentissage automatique.

Google Auth: A library for authenticating users with Google.

Google Auth : une bibliothèque pour authentifier les utilisateurs avec Google.

RAG: A state-of-the-art natural language processing model for retrieving and generating text.

RAG : un modèle de traitement du langage naturel de pointe pour récupérer et générer du texte.

Pinecone: A scalable and performant vector database.

Pinecone : Une base de données vectorielles évolutive et performante.

Let’s get started!

Commençons !