여러 개의 이메일 요약 LLM 애플리케이션 개발 가이드

개요: 여러 개의 이메일을 효율적으로 요약해주는 LLM (Large Language Model) 애플리케이션은 정보 과부하 시대에 유용하게 활용될 수 있습니다. 본 가이드에서는 LLM 기반 이메일 요약 애플리케이션 개발에 필요한 단계와 고려 사항을 상세하게 안내합니다.

1단계: 개발 환경 구축

프로그래밍 언어: Python과 같은 LLM 개발에 용이한 언어를 선택합니다.
LLM 라이브러리: Transformers, LangChain 등 LLM 활용에 필요한 라이브러리를 설치합니다.
LLM 모델: Hugging Face, OpenAI API 등에서 원하는 LLM 모델을 선택하고 연동합니다.
이메일 데이터: 이메일 데이터베이스 또는 API를 연동하여 이메일 데이터를 확보합니다.

2단계: 데이터 전처리

이메일 파싱: 이메일 제목, 본문, 발신자, 수신자 등 필요한 정보를 추출합니다.
텍스트 정제: HTML 태그, 특수 문자 등을 제거하고 텍스트를 정제합니다.
데이터 분할: 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터로 분할합니다.

3단계: LLM 모델 학습 및 fine-tuning

프롬프트 엔지니어링: 이메일 요약에 적합한 프롬프트를 설계합니다.
fine-tuning: 이메일 데이터에 특화된 모델로 fine-tuning하여 성능을 향상시킵니다.
모델 평가: 검증 데이터를 사용하여 모델 성능을 평가하고 개선합니다.

4단계: 요약 기능 구현

요약 알고리즘: 추출 요약, 생성 요약 등 다양한 요약 알고리즘을 구현합니다.
요약 길이 조절: 필요에 따라 요약 길이를 조절하는 기능을 추가합니다.
핵심어 추출: 요약 내용의 핵심 키워드를 추출하는 기능을 추가합니다.

5단계: 사용자 인터페이스 개발

웹 또는 앱: 사용자가 편리하게 이용할 수 있는 인터페이스를 개발합니다.
이메일 연동: 이메일 계정을 연동하여 이메일을 자동으로 불러오는 기능을 추가합니다.
요약 결과 표시: 요약된 내용과 핵심 키워드를 보기 좋게 표시합니다.

6단계: 테스트 및 배포

테스트: 다양한 이메일 데이터를 사용하여 애플리케이션을 테스트하고 오류를 수정합니다.
배포: 웹 서버 또는 앱 스토어에 애플리케이션을 배포합니다.

고려 사항:

개인 정보 보호: 이메일 데이터 처리 시 개인 정보 보호에 각별히 유의합니다.
요약 품질: 다양한 요약 알고리즘을 실험하여 최적의 요약 품질을 확보합니다.
사용자 편의성: 사용자가 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계합니다.

추가 기능:

이메일 분류: 중요도, 주제별로 이메일을 분류하는 기능을 추가합니다.
답장 추천: 이메일 내용에 기반하여 답장을 추천하는 기능을 추가합니다.
다국어 지원: 다양한 언어의 이메일 요약을 지원하는 기능을 추가합니다.

참고 자료:

Hugging Face: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/16r1zow/optimizing_performance_using_hf_transformers/
LangChain: https://www.langchain.com/
OpenAI API: https://platform.openai.com/

주의: 본 가이드는 일반적인 LLM 기반 이메일 요약 애플리케이션 개발 과정을 안내하며, 실제 개발 시에는 다양한 기술적 문제와 제약 사항에 직면할 수 있습니다.

LLM 기반 이메일 분류 기능 쉽게 이해하기

LLM(Large Language Model)은 텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 특화된 인공지능 모델입니다. 이러한 LLM의 강력한 기능을 활용하면 이메일 분류 기능을 쉽고 효과적으로 구축할 수 있습니다.

1. 이메일 데이터 준비:

분류 기준 설정: 먼저 이메일을 어떻게 분류할 것인지 기준을 정합니다. 예를 들어, '중요', '긴급', '광고', '업무', '개인' 등과 같이 분류 기준을 설정할 수 있습니다.
데이터 수집: 분류 기준에 따라 이메일 데이터를 수집합니다. 이미 분류된 이메일 데이터가 있다면 이를 활용할 수 있습니다.
데이터 전처리: 수집된 이메일 데이터에서 HTML 태그, 특수 문자 등을 제거하고 텍스트를 정제합니다.

2. LLM 모델 선택:

OpenAI API, Hugging Face: OpenAI API나 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 제공하는 다양한 LLM 모델을 선택할 수 있습니다.
모델 종류: 텍스트 분류에 적합한 LLM 모델을 선택합니다. BERT, RoBERTa와 같은 모델이 일반적으로 사용됩니다.

3. fine-tuning:

학습 데이터 구성: 준비된 이메일 데이터를 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터로 나눕니다.
fine-tuning: 학습 데이터를 사용하여 LLM 모델을 fine-tuning합니다. fine-tuning은 특정 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정입니다. 이메일 분류 작업에 맞게 모델을 fine-tuning하면 더욱 정확한 분류가 가능합니다.

4. 분류 기능 구현:

입력: 분류하려는 이메일 텍스트를 LLM 모델에 입력합니다.
출력: LLM 모델은 입력된 이메일 텍스트를 분석하여 미리 설정된 분류 기준에 따라 이메일을 분류하고, 해당 분류 결과를 출력합니다.

5. 추가 기능:

자동 분류: 새로운 이메일이 도착하면 자동으로 분류하는 기능을 추가할 수 있습니다.
사용자 정의 분류: 사용자가 직접 분류 기준을 설정하고, 해당 기준에 따라 이메일을 분류하는 기능을 추가할 수 있습니다.

예시:

Python

# LLM 모델 (예: BERT)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 이메일 텍스트
email_text = "안녕하세요. 이번 주 회의 일정을 안내드립니다."

# 분류 기준
categories = ["중요", "긴급", "광고", "업무", "개인"]

# LLM 모델에 이메일 텍스트 입력 및 분류 결과 출력
result = model(email_text)
predicted_category = categories[result.logits.argmax()]

# 분류 결과 출력
print(f"이메일 분류 결과: {predicted_category}")

참고:

LLM 모델의 종류와 fine-tuning 방법은 다양하므로, 목적에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
이메일 분류 기능을 더욱 고도화하기 위해 다양한 기술(자연어 처리, 머신러닝 등)을 활용할 수 있습니다.

LLM 기반 이메일 분류 기능은 기존의 방식보다 더욱 정확하고 효율적인 분류를 가능하게 합니다.

LLM(Large Language Model) 기반으로 이메일을 분류하는 애플리케이션은 현재 다양하게 개발되어 있습니다. 몇 가지 예시를 소개해 드릴게요.

1. 대규모 이메일 플랫폼:

Gmail: Gmail은 자체적으로 LLM을 활용하여 스팸 메일을 분류하고, 중요 메일을 우선적으로 표시하는 기능을 제공합니다.
Outlook: Outlook 또한 LLM을 기반으로 메일 분류 기능을 제공하며, 사용자 맞춤형 분류 규칙을 설정할 수 있도록 지원합니다.

2. 기업용 이메일 솔루션:

Mailchimp: Mailchimp는 LLM을 활용하여 이메일 마케팅 캠페인의 효과를 분석하고, 타겟 고객에게 맞춤형 메시지를 발송하는 기능을 제공합니다.
Salesforce: Salesforce는 LLM 기반 이메일 분석 기능을 통해 영업 담당자가 고객과의 소통을 효율적으로 관리하고, 잠재 고객을 발굴하는 데 도움을 줍니다.

3. AI 기반 이메일 관리 앱:

Spark: Spark는 LLM을 활용하여 이메일을 자동으로 분류하고, 중요도를 표시하는 기능을 제공합니다. 또한, 답장 추천 기능을 통해 사용자의 업무 효율성을 높여줍니다.
Front: Front는 팀 단위에서 이메일을 공동으로 관리하고, LLM 기반 자동 분류 기능을 통해 업무 효율성을 높이는 데 초점을 맞춘 애플리케이션입니다.

4. 개발 플랫폼:

Hugging Face: Hugging Face는 다양한 LLM 모델과 이메일 데이터셋을 제공하여, 개발자들이 자신만의 이메일 분류 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다.
OpenAI API: OpenAI API를 활용하면 GPT 모델을 기반으로 강력한 이메일 분류 기능을 개발할 수 있습니다.

5. 오픈 소스 프로젝트:

GitHub 등에는 LLM 기반 이메일 분류 애플리케이션 개발을 위한 다양한 오픈 소스 프로젝트가 공개되어 있습니다.

LLM 기반 이메일 분류 애플리케이션의 장점:

높은 정확도: LLM은 텍스트의 의미를 깊이 이해하므로, 기존 방식보다 훨씬 정확하게 이메일을 분류할 수 있습니다.
자동 학습: LLM은 사용자의 피드백을 통해 지속적으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
다양한 기능: LLM은 이메일 분류 외에도 스팸 메일 차단, 답장 추천, 핵심 내용 요약 등 다양한 기능을 제공할 수 있습니다.

LLM 기반 이메일 분류 애플리케이션은 앞으로 더욱 발전하여 개인과 기업의 이메일 관리 효율성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

분류/검색

LLM을 사용하여 이메일을 분류하고 자연어 질의에 따라 검색하는 방법은 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

1. 이메일 데이터를 준비

이메일 데이터를 JSON 또는 DB에 저장하고, 각 이메일의 주요 속성을 정리합니다.
예제 데이터 구조 (JSON 형식)

[
  {
    "id": 1,
    "sender": "boss@example.com",
    "subject": "긴급: 내일 회의 일정 변경",
    "body": "내일 회의 시간이 오전 9시에서 10시로 변경되었습니다.",
    "date": "2025-02-14",
    "importance": "high",
    "category": "work"
  },
  {
    "id": 2,
    "sender": "news@example.com",
    "subject": "이번 주 뉴스레터",
    "body": "이번 주 주요 뉴스는...",
    "date": "2025-02-12",
    "importance": "low",
    "category": "newsletter"
  }
]

2. LLM을 활용한 이메일 분류

1) LLM을 활용한 주제별 분류

LLM에게 각 이메일을 읽고 "업무", "개인", "광고", "뉴스레터" 등으로 분류하도록 요청

예제 프롬프트:

다음 이메일을 적절한 카테고리로 분류해줘: {이메일 본문}
가능한 카테고리: 업무, 개인, 광고, 뉴스레터

결과를 DB에 저장

2) 긴급성과 중요도 분류

이메일 본문과 제목을 분석해 긴급성(urgent) 및 중요도(importance) 태그 추가

예제 프롬프트:

다음 이메일이 긴급하거나 중요한지 판단해줘.  
이메일 내용: {이메일 본문}  
가능하면 "high", "medium", "low"로 중요도를 표시해줘.

중요도 높은 이메일은 importance: "high" 필드로 저장

3. 자연어 질의 기반 검색 시스템 구축

1) 검색 시스템 설계

벡터 데이터베이스 사용 (예: Pinecone, FAISS)
쿼리를 임베딩하여 벡터 검색
- "최근 5일 동안 온 중요하고 긴급한 이메일이 있는지?" → 임베딩 변환 후 벡터 검색 수행
필터링 적용
- 날짜(date > '최근 5일'), 중요도(importance = "high"), 긴급 여부(urgent = true) 등 적용

2) 자연어 쿼리 변환

프롬프트를 활용해 쿼리를 필터 조건으로 변환

사용자가 다음과 같이 질문했어: "{사용자 질문}"  
이를 SQL 또는 벡터 검색 조건으로 변환해줘.

예제 변환 결과:

SELECT * FROM emails
WHERE date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 5 DAY)
AND (importance = 'high' OR subject LIKE '%긴급%')
ORDER BY date DESC;

벡터 검색을 적용하면 자연어 의미 기반 검색이 가능

4. 구현 예제 (Python + LLM + 벡터DB)

from datetime import datetime, timedelta
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 데이터 예제 (이메일 리스트)
emails = [
    {"id": 1, "subject": "긴급: 내일 회의", "body": "내일 회의가 변경됨", "date": "2025-02-14", "importance": "high"},
    {"id": 2, "subject": "광고: 세일 이벤트", "body": "지금 할인 중", "date": "2025-02-12", "importance": "low"},
]

# 벡터 임베딩 생성
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_texts([email["subject"] + " " + email["body"] for email in emails], embeddings)

# 검색 함수
def search_emails(query):
    results = db.similarity_search(query)
    return [r.metadata for r in results]

# 자연어 검색 실행
query = "최근 5일 동안 온 중요하고 긴급한 이메일"
important_emails = search_emails(query)
print(important_emails)

5. 확장 가능성

이메일 자동 응답 시스템 추가 가능 (LLM이 답장 초안 작성)
일정과 연계하여 캘린더 등록 가능
Slack, Teams, WhatsApp 등과 연동하여 실시간 알림 제공

이런 방식으로 LLM을 활용하면 자동 이메일 분류 + 자연어 기반 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 🚀

응답 및 처리

📩 LLM 기반 이메일 자동 응답 시스템 개발 가이드

LLM(Large Language Model)을 활용하면 이메일을 자동으로 분석하고 적절한 답장을 생성하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 업무 효율성을 높이고 빠른 커뮤니케이션을 지원할 수 있습니다.

1️⃣ 시스템 개요

이메일 자동 응답 시스템은 LLM을 활용하여 이메일을 이해하고 적절한 답변을 생성하는 기능을 갖춥니다.

📌 주요 기능
- 이메일 내용 분석
- 답장 추천 및 자동 응답 생성
- 중요도 및 긴급도 판별
- 자연어 검색 및 필터링

2️⃣ 개발 단계

🔹 1단계: 이메일 데이터 수집 및 전처리

✅ 이메일 수집

이메일을 데이터베이스(DB) 또는 JSON 형식으로 저장
주요 속성: 발신자, 제목, 본문, 날짜, 중요도, 긴급 여부

✅ 데이터 전처리

HTML 태그 및 특수 문자 제거
이메일 본문에서 주요 정보 추출 (예: 요청 사항, 날짜, 키워드)

🔹 예제 데이터 구조 (JSON)

{
  "id": 1,
  "sender": "client@example.com",
  "subject": "프로젝트 일정 문의",
  "body": "안녕하세요, 프로젝트 일정이 언제 확정되는지 궁금합니다.",
  "date": "2025-02-18",
  "category": "문의",
  "importance": "high"
}

🔹 2단계: LLM을 활용한 이메일 분석

✅ 1) 이메일 분류

LLM을 사용하여 이메일을 "문의", "업무", "광고", "개인" 등으로 분류
긴급성과 중요도를 판별하여 대응 우선순위 설정

✅ 2) 주요 내용 요약

긴 이메일을 요약하여 핵심 내용을 추출

예제 프롬프트:

다음 이메일의 핵심 내용을 요약해줘: {이메일 본문}

✅ 3) 요청 사항 및 답변 유형 분석

이메일이 질문인지, 요청인지, 단순 알림인지 분류

예제 프롬프트:

다음 이메일이 요청, 질문, 알림 중 어떤 유형인지 분석해줘.

🔹 3단계: 자동 응답 생성

✅ 1) 응답 템플릿 활용

LLM이 미리 정의된 응답 템플릿을 기반으로 자동 응답 생성

✅ 2) LLM을 활용한 답장 생성

이메일 내용을 기반으로 맞춤형 답변을 생성

예제 프롬프트:

다음 이메일에 대해 적절한 답장을 작성해줘.
이메일 내용: {이메일 본문}

🔹 예제 코드 (Python + OpenAI GPT)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

email_body = "안녕하세요, 프로젝트 일정이 확정되었는지 궁금합니다."
prompt = f"이메일에 대한 적절한 답장을 작성해줘: {email_body}"

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": prompt}]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

✅ 3) 답변 수정 및 사용자 승인 기능 추가

자동 생성된 답변을 사용자가 수정 후 전송하도록 구성
특정 조건(예: VIP 고객 이메일)에 따라 자동 전송

🔹 4단계: 자연어 기반 이메일 검색 및 응답 추천

✅ 1) 벡터 검색을 활용한 유사 이메일 찾기

과거 이메일 데이터를 벡터 임베딩하여 유사한 이메일과 답장을 검색
FAISS, Pinecone 등의 벡터 DB 활용

✅ 2) 사용자 자연어 질문을 SQL 또는 필터 조건으로 변환

예: "지난주 온 일정 관련 이메일 답장 추천해줘" → SQL 변환

SELECT * FROM emails
WHERE date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)
AND category = '일정'

✅ 3) LLM을 활용한 응답 추천

과거 유사한 이메일과 답변을 기반으로 답장 추천

예제 프롬프트:

다음 이메일과 유사한 과거 이메일을 찾고, 그에 대한 답변을 추천해줘.
이메일 내용: {이메일 본문}

3️⃣ 확장 가능성

💡 이메일 자동 응답 시스템을 더 발전시킬 수 있는 방법
✅ 🔗 캘린더 연동

이메일 일정 요청을 캘린더와 연동하여 자동으로 일정 추가

✅ 📌 AI 기반 답장 추천 개선

사용자의 과거 답장 스타일을 학습하여 맞춤형 응답 생성

✅ 💬 채팅 및 음성 비서 연동

Slack, Microsoft Teams, WhatsApp 등과 연동하여 이메일 응답 가능

✅ 🌎 다국어 지원

다국어 이메일을 자동 번역 후 응답 생성

🚀 결론

LLM 기반 이메일 자동 응답 시스템을 활용하면 이메일 커뮤니케이션의 속도를 높이고, 중요한 이메일을 빠르게 처리할 수 있습니다. LLM 모델을 활용해 이메일을 분석, 분류, 검색, 응답 생성까지 자동화하면 기업과 개인의 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. ✅

이메일 자동 응답 시스템에서 가장 중요한 부분 중 하나가 대화 문맥(Context)을 이해하는 것입니다. 이메일은 단독으로 처리하기보다는 이전 이메일과의 연속적인 대화 흐름을 고려해야 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.

📌 이메일 문맥을 이해하는 방법

🔹 1) 이메일 스레드(Thread) 분석

이메일은 보통 스레드(Thread) 형태로 이어집니다.

사용자가 이전 이메일을 인용(reply)하거나,
같은 제목(Subject)으로 여러 번 이메일을 주고받습니다.

✅ 핵심 전략:

이전 이메일 메시지 추적 (이메일 ID 또는 In-Reply-To 헤더 활용)
제목(Subject)과 본문 분석하여 대화 흐름 파악
연관된 이메일들을 시간순으로 정렬하여 대화 맥락 구성

🔹 예제 데이터 구조 (JSON)

{
  "thread_id": "abc123",
  "emails": [
    {
      "id": 1,
      "sender": "client@example.com",
      "subject": "프로젝트 일정 문의",
      "body": "안녕하세요, 프로젝트 일정이 언제 확정되는지 궁금합니다.",
      "timestamp": "2025-02-18 10:00:00"
    },
    {
      "id": 2,
      "sender": "me@example.com",
      "subject": "Re: 프로젝트 일정 문의",
      "body": "안녕하세요, 프로젝트 일정은 다음 주에 확정될 예정입니다.",
      "timestamp": "2025-02-18 12:00:00"
    },
    {
      "id": 3,
      "sender": "client@example.com",
      "subject": "Re: 프로젝트 일정 문의",
      "body": "확정되면 알려주시면 감사하겠습니다.",
      "timestamp": "2025-02-19 09:00:00"
    }
  ]
}

➡ 해결 방법: thread_id 기준으로 같은 이메일 스레드를 추적하고 분석

🔹 2) 문맥을 반영한 응답 생성

LLM이 문맥을 이해하려면 이전 이메일 내용도 포함하여 프롬프트를 구성해야 합니다.

✅ 프롬프트 예시:

이메일 대화 내용을 참고하여 적절한 답장을 작성해줘.  
- 이메일 대화 기록:  
  1. [고객] "프로젝트 일정이 언제 확정되나요?"  
  2. [나] "다음 주에 확정될 예정입니다."  
  3. [고객] "확정되면 알려주세요."  

- 새로운 이메일: "일정이 확정되었나요?"  
- 적절한 답장 생성:

➡ 이전 대화 내용을 포함하면 모델이 보다 자연스럽고 정확한 답변을 생성 가능

🔹 예제 코드 (Python + OpenAI GPT)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

conversation_history = """
1. [고객] "프로젝트 일정이 언제 확정되나요?"
2. [나] "다음 주에 확정될 예정입니다."
3. [고객] "확정되면 알려주세요."
"""

new_email = "일정이 확정되었나요?"

prompt = f"""
이메일 대화 내용을 참고하여 적절한 답장을 작성해줘.
- 이메일 대화 기록: {conversation_history}
- 새로운 이메일: "{new_email}"
- 적절한 답장:
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": prompt}]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

➡ LLM이 과거 대화를 기반으로 응답을 생성하도록 프롬프트를 구성

🔹 3) 문맥 유지 및 지속적인 학습

1️⃣ 데이터베이스(DB)에 이메일 문맥 저장

이메일 스레드를 DB에 저장하고 이전 대화 내용을 불러와서 LLM 프롬프트에 추가

2️⃣ 벡터 임베딩(Vector Embedding) 기반 검색 적용

FAISS 또는 Pinecone 같은 벡터 검색 엔진을 사용해 유사한 과거 이메일을 검색
LLM이 참고할 수 있도록 유사 이메일을 프롬프트에 포함

3️⃣ 사용자 피드백 반영

사용자가 수정한 응답을 학습하여 이후 자동 응답 개선
피드백을 바탕으로 LLM 튜닝 가능 (예: GPT 파인튜닝)

🚀 결론

이메일 자동 응답 시스템이 대화 문맥을 이해하기 위해서는
✅ 이전 이메일을 추적하고
✅ 대화 흐름을 분석하며
✅ LLM에 적절한 프롬프트를 제공하는 것이 핵심입니다.

이렇게 하면 보다 자연스럽고 문맥에 맞는 답변을 자동으로 생성할 수 있습니다! 🚀

AI Agents 사용

AI Agents를 활용하여 이메일을 요약, 분류, 검색, 처리하는 방법을 자세히 설명해드릴게요.
AI를 활용하면 대량의 이메일을 자동으로 분석하고, 중요한 정보를 추출하여 효율적으로 관리할 수 있습니다.

📌 AI Agents를 활용한 이메일 자동 처리 시스템

✅ AI Agents란?

AI Agents는 특정 목표를 수행하는 자율적인 AI 시스템으로,

이메일 내용을 요약하고,
카테고리별로 분류,
중요 이메일을 검색,
자동 응답을 생성하는 역할을 수행할 수 있습니다.

이제, 각 기능을 어떻게 구현할 수 있는지 자세히 알아볼까요?

1️⃣ 이메일 요약 (Summarization)

이메일이 길거나 여러 번 주고받은 경우, 핵심 내용을 추출하여 요약하면 시간을 절약할 수 있습니다.

🔹 적용 방법

Extractive Summarization (중요 문장을 직접 추출)
Abstractive Summarization (새로운 문장으로 요약 생성)
LLM 기반 이메일 요약 모델 활용 (GPT, Claude 등)

🔹 프롬프트 예시 (OpenAI GPT 활용)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

email_content = """
안녕하세요, 프로젝트 일정 관련하여 문의드립니다.
지난주에 전달드린 기획안을 검토해 보셨는지 궁금합니다.
가능하면 이번 주 금요일까지 피드백을 받을 수 있을까요?
감사합니다.
"""

prompt = f"다음 이메일을 간단히 요약해줘: \n\n{email_content}"

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": prompt}]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

📌 예상 결과:
✅ "프로젝트 기획안 검토 여부와 피드백을 요청하는 이메일입니다. 금요일까지 피드백을 달라고 합니다."

2️⃣ 이메일 분류 (Classification)

이메일을 자동으로 분류하면 중요한 메일과 스팸을 구별하거나, 업무 관련 카테고리별로 정리할 수 있습니다.

🔹 적용 방법

사전 정의된 카테고리 분류 (예: 영업, 고객지원, 내부 커뮤니케이션 등)
감성 분석(Sentiment Analysis) (긍정, 부정, 중립)
BERT, GPT, Llama 등 LLM 활용

🔹 카테고리 예시

카테고리 설명

영업(Sales)	고객 문의, 견적 요청
고객지원(Support)	서비스 문의, 문제 해결 요청
내부 커뮤니케이션	팀 회의, 프로젝트 업데이트
스팸(Spam)	광고성 이메일, 피싱 메일

🔹 구현 예시 (GPT 기반 이메일 분류)

category_prompt = f"""
이메일을 다음 카테고리 중 하나로 분류해줘: Sales, Support, Internal, Spam.
이메일 내용: "{email_content}"
카테고리:
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": category_prompt}]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

📌 예상 결과:
✅ "Support" (이메일이 고객지원 요청이라면)

📌 추가 가능 기능
✅ ML 모델 (SVM, Random Forest, BERT 등)을 학습하여 이메일 자동 분류
✅ 태그 기반 필터링 (예: ‘중요’ 키워드 포함된 이메일 자동 태깅)

3️⃣ 이메일 검색 (Semantic Search & Vector DB)

이메일이 많아질수록 특정 정보를 빠르게 찾기 어려워집니다.
💡 벡터 임베딩(Vector Embedding) 기반의 검색 기능을 적용하면 유사한 이메일을 효과적으로 찾을 수 있습니다.

🔹 적용 방법

이메일 내용을 벡터(숫자로 변환)로 변환
FAISS 또는 Pinecone 같은 벡터 DB에 저장
검색 시, 질문(Query)와 가장 유사한 이메일을 찾아 반환

🔹 벡터 변환 예시 (OpenAI Embeddings 활용)

from openai import OpenAI
import numpy as np
import faiss

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

emails = [
    "고객이 제품 환불을 요청하는 이메일",
    "새로운 기능 요청에 대한 문의",
    "광고성 스팸 메일",
    "팀 회의 일정 관련 이메일"
]

# 이메일을 벡터로 변환
email_vectors = [
    client.embeddings.create(input=email, model="text-embedding-ada-002")["data"][0]["embedding"]
    for email in emails
]

# FAISS를 이용한 벡터 검색
dimension = len(email_vectors[0])
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(np.array(email_vectors))

query = "환불 관련 문의"
query_vector = np.array(client.embeddings.create(input=query, model="text-embedding-ada-002")["data"][0]["embedding"])

# 유사한 이메일 검색
_, indices = index.search(query_vector.reshape(1, -1), k=1)
print(f"가장 유사한 이메일: {emails[indices[0][0]]}")

✅ **"고객이 제품 환불을 요청하는 이메일"**이 검색됨

📌 추가 가능 기능
✅ 유사도 기반 이메일 추천
✅ 이전 문의 내용을 바탕으로 자동 응답 추천

4️⃣ 이메일 자동 처리 (Automation & Workflow Integration)

이메일을 분석한 후, 자동으로 처리할 수도 있습니다.

🔹 활용 예시

✅ 중요 이메일 자동 알림 (긴급 이메일 → Slack/Teams 메시지 전송)
✅ 반복적인 질문 자동 응답 (FAQ 기반 응답 자동화)
✅ CRM, ERP와 연동 (고객 문의 → 자동으로 티켓 생성)

🔹 예제: OpenAI + Zapier + Gmail 연동

1️⃣ 이메일 수신 → 2️⃣ AI 분석 → 3️⃣ 자동 태그 추가 & 응답

if "환불" in email_content:
    send_email("support@example.com", "환불 요청이 접수되었습니다.")

➡ 고객 문의를 자동으로 처리 가능! 🚀

🎯 결론: AI Agents로 이메일을 자동화하는 핵심 전략

✅ 1) 이메일 요약: LLM을 활용해 핵심 내용 자동 요약
✅ 2) 이메일 분류: AI로 이메일을 자동 태그 & 정리
✅ 3) 이메일 검색: 벡터 임베딩을 활용한 유사 이메일 검색
✅ 4) 이메일 자동 처리: AI 기반 워크플로우 자동화

이러한 방법을 적용하면 이메일 업무를 자동화하고, 시간을 절약하며, 효율적으로 관리할 수 있습니다! 🚀

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분류

LLM 기반 이메일 분류 기능 쉽게 이해하기

분류/검색

1. 이메일 데이터를 준비

2. LLM을 활용한 이메일 분류

1) LLM을 활용한 주제별 분류

2) 긴급성과 중요도 분류

3. 자연어 질의 기반 검색 시스템 구축

1) 검색 시스템 설계

2) 자연어 쿼리 변환

4. 구현 예제 (Python + LLM + 벡터DB)

5. 확장 가능성

응답 및 처리

📩 LLM 기반 이메일 자동 응답 시스템 개발 가이드

1️⃣ 시스템 개요

2️⃣ 개발 단계

🔹 1단계: 이메일 데이터 수집 및 전처리

🔹 2단계: LLM을 활용한 이메일 분석

🔹 3단계: 자동 응답 생성

🔹 4단계: 자연어 기반 이메일 검색 및 응답 추천

3️⃣ 확장 가능성

🚀 결론

📌 이메일 문맥을 이해하는 방법

🔹 1) 이메일 스레드(Thread) 분석

🔹 2) 문맥을 반영한 응답 생성

🔹 3) 문맥 유지 및 지속적인 학습

🚀 결론

AI Agents 사용

📌 AI Agents를 활용한 이메일 자동 처리 시스템

✅ AI Agents란?

1️⃣ 이메일 요약 (Summarization)

🔹 적용 방법

🔹 프롬프트 예시 (OpenAI GPT 활용)

2️⃣ 이메일 분류 (Classification)

🔹 적용 방법

🔹 카테고리 예시

🔹 구현 예시 (GPT 기반 이메일 분류)

3️⃣ 이메일 검색 (Semantic Search & Vector DB)

🔹 적용 방법

🔹 벡터 변환 예시 (OpenAI Embeddings 활용)

4️⃣ 이메일 자동 처리 (Automation & Workflow Integration)

🔹 활용 예시

🔹 예제: OpenAI + Zapier + Gmail 연동

🎯 결론: AI Agents로 이메일을 자동화하는 핵심 전략

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