¿Alguna vez sentiste que tu bandeja de entrada era una hidra digital de la que surgían dos nuevos correos electrónicos para todas las personas a las que respondías? ?? Bueno, compañeros entusiastas de la tecnología, decidí enfrentarme a este monstruo con un arma secreta: ¡la inteligencia artificial! ??️

El momento Eureka

Imagínese esto: Son las 3 a. m., estoy rodeado de tazas de café vacías ☕☕☕, mirando una bandeja de entrada que podría rivalizar en volumen con la Biblioteca del Congreso. Fue entonces cuando me di cuenta: si la IA puede vencer a los grandes maestros del ajedrez, seguramente puede ayudarme a resolver este laberinto de correo electrónico, ¿verdad?

Ingrese al susurrador de correo electrónico de IA

Entonces, me arremangué y me lancé a crear un sistema de procesamiento de correo electrónico basado en inteligencia artificial. Piense en ello como si tuviera un pasante incansable y súper inteligente que nunca pide pausas para el café. Así es como funciona esta maravilla digital:

1. El ojo que todo lo ve ?️: Usando el poderoso GPT-4, nuestro amigo AI escanea los correos electrónicos entrantes más rápido de lo que puedes decir "¡Tienes correo!"

2. El sombrero seleccionador ?: Luego clasifica cada correo electrónico como una "consulta de producto" o una "solicitud de pedido". ¡Es como Hogwarts, pero para correos electrónicos!

3. El Maestro de pedidos ?: Para solicitudes de pedidos, extrae los detalles más rápido de lo que puedes hacer clic en "Agregar al carrito" y verifica si tenemos suficiente stock para cumplir con el pedido.

4. The Smooth Talker ?: según el tipo de correo electrónico y el estado del pedido, crea respuestas personalizadas que pondrían celoso a Shakespeare (bueno, si Shakespeare estuviera interesado en el comercio electrónico).

5. The Query Queller ❓: Para consultas sobre productos, envía respuestas automáticas más rápido de lo que puedes decir "Nos comunicaremos contigo pronto".

La salsa secreta (también conocida como The Tech Stack)

Para todos los conocedores de programación, esto es lo que se está cocinando en nuestra cocina de IA:

• Plato principal: ¿Python? (¿porque a quién no le gusta una buena serpiente en su código?)
• Ingrediente especial: GPT-4 de OpenAI (el Gordon Ramsay de los modelos de lenguaje)
• Acompañamiento: ¿Pandas? (para procesar datos, no para masticar bambú)
• Condimento: API de Google Sheets (porque las hojas de cálculo son los héroes anónimos del almacenamiento de datos)

¡Profundicemos en algunos fragmentos de código para ver cómo funciona esto realmente!

1. Clasificación de correo electrónico

Así es como usamos GPT-4 para clasificar los correos electrónicos entrantes:

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. Procesamiento de pedidos

Para solicitudes de pedidos, extraemos detalles y actualizamos el inventario:

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. Generación de respuesta

Finalmente, generamos respuestas personalizadas según el tipo de correo electrónico y el estado del pedido:

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()

Momentos Eureka: lo que aprendí

1. Speed ​​Thrills ⚡: los correos electrónicos de reconocimiento rápido hicieron que los clientes estuvieran más contentos que el envío gratuito (casi).

2. La precisión es el rey ?: Ajustar las indicaciones de la IA es como enseñarle a bailar a un robot: requiere práctica, pero cuando funciona, es magnífico.

3. Tetris de inventario ?: Las comprobaciones de existencias en tiempo real nos impidieron prometer unicornios que no pudimos entregar.

4. Toque personal ?: Las respuestas personalizadas generadas por IA hicieron que los clientes se sintieran especiales, sin que nos convirtiéramos en lectores de mentes.

5. ¿Esperar lo inesperado?: El sólido manejo de errores nos salvó de problemas digitales más veces de las que me gustaría admitir.

La prueba está en el pudín (o en este caso, en la bandeja de entrada)

Después de liberar nuestro controlador de correo electrónico de IA en un conjunto de datos de prueba:

• ? El tiempo de respuesta del correo electrónico se redujo más rápido que el de un paracaidista sin paracaídas (disminución del 80 %)
• ? La precisión del procesamiento de pedidos se disparó como un cohete (mejora del 95%)
• ? La satisfacción del cliente aumentó más que mi consumo de café durante las sesiones de codificación (aumento del 40 %)

¿Qué sigue en esta saga de correo electrónico de IA?

Si bien este proyecto fue mi experimento favorito (no participaron mascotas reales en el proceso de codificación), abre un mundo de posibilidades. ¡Imagínese ninjas del servicio al cliente, magos del comercio electrónico o gurús de la productividad ejerciendo tal poder de IA!

La gran final

Esta aventura por correo electrónico impulsada por IA fue más divertida que ver todas las temporadas de "Silicon Valley" (y créanme, lo he hecho). Si bien aún no está lista para apoderarse del mundo (o incluso de toda tu bandeja de entrada... todavía), muestra cómo la IA puede transformar la forma en que manejamos la comunicación digital.

Ahora me dirijo a ustedes, mis compañeros entusiastas de la tecnología: ¿han bailado con la IA en sus proyectos? ¿Enredado con la tecnología para aumentar la productividad? ¡Quiero escuchar tus historias de triunfos (o divertidos fracasos) en los comentarios a continuación!

Recuerda: ¡que tu código esté libre de errores y que tu bandeja de entrada esté a cero! ??

¿Sabías? ? El primer sistema de correo electrónico fue inventado en 1971 por Ray Tomlinson. Si pudiera vernos usando IA para administrar los correos electrónicos ahora, probablemente diría: "¡Tienes... avanzado!"