如何使用 RAG 建立強大的 Gmail AI 電子郵件搜索

了解如何開發使用 RAG 搜尋電子郵件的應用程式

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.

本文的目的是向您展示如何使用 RAG（檢索器增強生成器）為 Gmail 建立強大的 AI 電子郵件搜尋。該應用程式將允許您以自然且有效的方式搜尋電子郵件。

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.

使用此應用程序，即使您不記得確切的主題或寄件人，您也可以輕鬆找到您要查找的電子郵件。您還可以詢問有關您的電子郵件的問題，應用程式將提供答案並展示用於提供答案的最相關的電子郵件。

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

為了創建這個應用程序，我們將使用以下技術：

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

Streamlit：用於建立資料科學和機器學習應用程式的開源應用程式框架。

Google Auth: A library for authenticating users with Google.

Google Auth：用於使用 Google 驗證使用者身分的程式庫。

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

RAG：用於檢索和生成文字的最先進的自然語言處理模型。

Pinecone: A scalable and performant vector database.

Pinecone：可擴展且高效能的向量資料庫。

Let’s get started!

讓我們開始吧！