RAG를 사용하여 Gmail용 강력한 AI 이메일 검색을 만드는 방법

RAG를 사용하여 이메일을 검색하는 애플리케이션을 개발하는 방법을 알아보세요.

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.

이 기사의 목적은 RAG(Retriever-Augmented Generator)를 사용하여 Gmail용 강력한 AI 이메일 검색을 만드는 방법을 보여주기 위한 것입니다. 이 애플리케이션을 사용하면 자연스럽고 효율적인 방법으로 이메일을 검색할 수 있습니다.

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.

이 애플리케이션을 사용하면 정확한 제목이나 보낸 사람을 기억하지 못하더라도 원하는 이메일을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이메일에 대해 질문할 수도 있으며, 애플리케이션에서 답변을 제공하고 답변을 제공하는 데 사용된 가장 관련성이 높은 이메일을 보여줍니다.

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

이 애플리케이션을 만들기 위해 다음 기술을 사용합니다.

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

Streamlit: 데이터 과학 및 기계 학습 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 앱 프레임워크입니다.

Google Auth: A library for authenticating users with Google.

Google Auth: Google을 통해 사용자를 인증하기 위한 라이브러리입니다.

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

RAG: 텍스트 검색 및 생성을 위한 최첨단 자연어 처리 모델입니다.

Pinecone: A scalable and performant vector database.

Pinecone: 확장 가능하고 성능이 뛰어난 벡터 데이터베이스입니다.

Let’s get started!

시작해 봅시다!