RAG を使用して Gmail 用の強力な AI メール検索を作成する方法

RAG を使用してメールを検索するアプリケーションを開発する方法を学びます。

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.

この記事の目的は、RAG (Retriever-Augmented Generator) を使用して Gmail 用の強力な AI メール検索を作成する方法を説明することです。このアプリケーションを使用すると、自然かつ効率的な方法でメールを検索できます。

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.

このアプリケーションを使用すると、正確な件名や送信者を覚えていなくても、探しているメールを簡単に見つけることができます。メールについて質問することもできます。アプリケーションは回答を提供し、回答を提供するために使用された最も関連性の高いメールを表示します。

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

このアプリケーションを作成するには、次のテクノロジーを使用します。

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

Streamlit: データ サイエンスおよび機械学習アプリケーションを構築するためのオープンソース アプリ フレームワーク。

Google Auth: A library for authenticating users with Google.

Google Auth: Google でユーザーを認証するためのライブラリ。

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

RAG: テキストを取得および生成するための最先端の自然言語処理モデル。

Pinecone: A scalable and performant vector database.

Pinecone: スケーラブルでパフォーマンスの高いベクトル データベース。

Let’s get started!

始めましょう!