Haben Sie jemals das Gefühl gehabt, dass Ihr Posteingang eine digitale Hydra ist, die für jeden, den Sie beantwortet haben, zwei neue E-Mails hervorbringt? ?? Nun, liebe Technikbegeisterte, ich habe beschlossen, dieses Monster mit einer Geheimwaffe anzugehen: Künstliche Intelligenz! ???️

Der Eureka-Moment

Stellen Sie sich Folgendes vor: Es ist 3 Uhr morgens, ich bin von leeren Kaffeetassen umgeben ☕☕☕ und starre auf einen Posteingang, dessen Volumen der der Library of Congress Konkurrenz machen könnte. Da wurde mir klar: Wenn KI Schachgroßmeister schlagen kann, kann sie mir doch sicherlich dabei helfen, dieses E-Mail-Labyrinth zu durchbrechen, oder?

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Also habe ich die Ärmel hochgekrempelt und mich an die Entwicklung eines KI-gestützten E-Mail-Verarbeitungssystems gewagt. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen unermüdlichen, superschlauen Praktikanten, der nie um Kaffeepausen bittet. So funktioniert dieses digitale Wunderwerk:

1. Das allsehende Auge ?️: Mit dem mächtigen GPT-4 scannt unser KI-Freund eingehende E-Mails schneller, als Sie sagen können: „Sie haben Post!“

2. Der Sortierhut ?: Anschließend wird jede E-Mail entweder als „Produktanfrage“ oder „Bestellanfrage“ kategorisiert. Es ist wie Hogwarts, aber für E-Mails!

3. Der Bestellmaster ?: Bei Bestellanfragen werden Details schneller extrahiert, als Sie auf „In den Warenkorb“ klicken können, und es wird geprüft, ob wir über genügend Lagerbestände verfügen, um die Bestellung auszuführen.

4. The Smooth Talker ?: Basierend auf dem E-Mail-Typ und dem Bestellstatus erstellt es personalisierte Antworten, die Shakespeare neidisch machen würden (naja, wenn Shakespeare sich für E-Commerce interessieren würde).

5. Der Abfrage-Queller ❓: Bei Produktanfragen sendet er schneller automatische Antworten, als Sie sagen können: „Wir werden uns bald bei Ihnen melden.“

The Secret Sauce (auch bekannt als The Tech Stack)

Für alle Code-Kenner da draußen: Folgendes kocht in unserer KI-Küche:

• Hauptkurs: Python ? (Denn wer liebt nicht eine gute Schlange in seinem Code?)
• Besondere Zutat: GPT-4 von OpenAI (das Gordon Ramsay unter den Sprachmodellen)
• Beilage: Pandas ? (zur Datenverarbeitung, nicht zum Bambusfressen)
• Gewürz: Google Sheets API (weil Tabellenkalkulationen die unbesungenen Helden der Datenspeicherung sind)

Lassen Sie uns in einige Codeausschnitte eintauchen, um zu sehen, wie das tatsächlich funktioniert!

1. E-Mail-Klassifizierung

So verwenden wir GPT-4, um eingehende E-Mails zu klassifizieren:

def classify_email(email_body: str) -> str:
    prompt = (f"Classify the following email as either a 'product inquiry' or an 'order request'. "
              "An 'order request' must include explicit purchase intent, such as specifying quantity, shipping details, or mentioning a transaction."
              "General questions or interest in a product should be classified as a 'product inquiry'.\n\n"
              f"Email: {email_body}\n\nClassification:")
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    classification = response.choices[0].message.content.strip().lower()
    if "order request" in classification:
        return "order request"
    elif "product inquiry" in classification:
        return "product inquiry"
    else:
        return "unclassified"

2. Auftragsabwicklung

Bei Bestellanfragen extrahieren wir Details und aktualisieren den Lagerbestand:

def process_order(email_id: str, orders: List[Dict], products_df: pd.DataFrame) -> Tuple[List[Dict], pd.DataFrame]:
    order_status = []
    for order in orders:
        product_id = order['product_id']
        quantity = order['quantity']

        product = products_df[products_df['product_id'] == product_id].iloc[0]
        current_stock = int(product['stock'])

        if current_stock >= quantity > 0 and current_stock > 0:
            status = "created"
            products_df.loc[products_df['product_id'] == product_id, 'stock'] -= quantity
        else:
            status = "out of stock"

        order_status.append({
            'email_id': email_id,
            'product_id': product_id,
            'quantity': quantity,
            'status': status
        })

    return order_status, products_df

3. Antwortgenerierung

Schließlich generieren wir personalisierte Antworten basierend auf dem E-Mail-Typ und dem Bestellstatus:

def generate_response(email_name: str, classification: str, order_status: List[Dict], products_df: pd.DataFrame) -> str:
    if classification.lower() == "order request":
        context = "Order Summary:\n"
        for order in order_status:
            product = products_df[products_df['product_id'] == order['product_id']].iloc[0]
            context  = f"Customer name:{email_name} Product: {product['name']}, Quantity: {order['quantity']}, Status: {order['status']}\n"

        prompt = f"""Generate a professional response for the following order:

{context}

If any items are out of stock, suggest alternatives or waiting for restock.
Ensure the tone is professional and enhances the customer experience.

Response:"""
    else:
        prompt = f"""Customer name:{email_name} \n Generate a professional response for a product inquiry. 
Inform the customer that we've received their inquiry and will get back to them with more detailed information shortly. 
Ensure the tone is professional and enhances the customer experience.

Response:"""

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

Eureka-Momente: Was ich gelernt habe

1. Geschwindigkeitsspaß ⚡: Schnelle Bestätigungs-E-Mails machten Kunden zufriedener als kostenloser Versand (fast).

2. Genauigkeit ist Trumpf ?: Die Feinabstimmung von KI-Eingabeaufforderungen ist, als würde man einem Roboter das Tanzen beibringen – es erfordert Übung, aber wenn es funktioniert, ist es großartig.

3. Inventar Tetris ?: Bestandsüberprüfungen in Echtzeit verhinderten, dass wir Einhörner versprachen, die wir nicht liefern konnten.

4. Persönliche Note ?: KI-generierte personalisierte Antworten gaben den Kunden das Gefühl, etwas Besonderes zu sein, ohne dass wir zu Gedankenlesern wurden.

5. Erwarten Sie das Unerwartete ?: Eine robuste Fehlerbehandlung hat uns öfter vor digitalen Gesichtsausbrüchen bewahrt, als ich zugeben möchte.

Der Beweis liegt im Pudding (oder in diesem Fall im Posteingang)

Nachdem wir unseren KI-E-Mail-Wrangler auf einen Testdatensatz losgelassen haben:

• ? Die E-Mail-Antwortzeit sank schneller als bei einem Fallschirmspringer ohne Fallschirm (80 % weniger)
• ? Die Genauigkeit der Auftragsabwicklung schoss wie eine Rakete in die Höhe (95 % Verbesserung)
• ? Die Kundenzufriedenheit stieg stärker als mein Kaffeekonsum während der Programmiersitzungen (40 % Steigerung)

Was kommt als nächstes in dieser KI-E-Mail-Saga?

Während dieses Projekt mein Lieblingsexperiment war (am Codierungsprozess waren keine echten Haustiere beteiligt), eröffnet es eine Welt voller Möglichkeiten. Stellen Sie sich Kundenservice-Ninjas, E-Commerce-Experten oder Produktivitätsgurus vor, die über solche KI-Leistungen verfügen!

Das große Finale

Dieses KI-gestützte E-Mail-Abenteuer hat mehr Spaß gemacht, als alle Staffeln von „Silicon Valley“ im Binge-Watching zu schauen (und glauben Sie mir, das habe ich getan). Obwohl es noch nicht bereit ist, die Welt (oder auch nur Ihren gesamten Posteingang) zu erobern, zeigt es, wie KI die Art und Weise, wie wir mit digitaler Kommunikation umgehen, verändern kann.

Jetzt wende ich mich an Sie, meine technikbegeisterten Kollegen: Haben Sie in Ihren Projekten mit KI getanzt? Sind Sie mit Technologie beschäftigt, um die Produktivität zu steigern? Ich möchte Ihre Geschichten über Triumphe (oder urkomische Misserfolge) in den Kommentaren unten hören!

Denken Sie daran: Möge Ihr Code fehlerfrei sein und Ihr Posteingang Null erreichbar sein! ??

Wussten Sie? ? Das erste E-Mail-System wurde 1971 von Ray Tomlinson erfunden. Wenn er sich vorstellen könnte, dass wir jetzt KI zur E-Mail-Verwaltung einsetzen, würde er wahrscheinlich sagen: „Sie sind ... fortgeschritten!“