Já sentiu como se sua caixa de entrada fosse uma Hydra digital, gerando dois novos e-mails para todos que você respondeu? ?? Bem, colegas entusiastas da tecnologia, decidi enfrentar esse monstro com uma arma secreta: Inteligência Artificial! ??️

O momento Eureca

Imagine isto: são 3 da manhã, estou cercado por xícaras de café vazias ☕☕☕, olhando para uma caixa de entrada que poderia rivalizar em volume com a Biblioteca do Congresso. Foi então que me dei conta – se a IA pode vencer os grandes mestres do xadrez, certamente pode me ajudar a resolver esse labirinto de e-mail, certo?

Entre no AI Email Whisperer

Então, arregacei as mangas e mergulhei na criação de um sistema de processamento de e-mail baseado em IA. Pense nisso como ter um estagiário incansável e superinteligente que nunca pede pausas para o café. Veja como funciona essa maravilha digital:

1. O Olho Que Tudo Vê ?️: Usando o poderoso GPT-4, nosso amigo IA verifica os e-mails recebidos mais rápido do que você consegue dizer "Você recebeu e-mail!"

2. O Chapéu Seletor ?: Em seguida, ele categoriza cada e-mail como uma "consulta de produto" ou uma "solicitação de pedido". É como Hogwarts, mas para e-mails!

3. The Order Master ?: Para solicitações de pedidos, ele extrai os detalhes mais rápido do que você clica em "Adicionar ao carrinho" e verifica se temos estoque suficiente para atender o pedido.

4. The Smooth Talker ?: Com base no tipo de e-mail e no status do pedido, ele cria respostas personalizadas que deixariam Shakespeare com ciúmes (bem, se Shakespeare gostasse de comércio eletrônico).

5. The Query Queller ❓: Para consultas sobre produtos, ele envia respostas automáticas mais rápido do que você pode dizer "Entraremos em contato com você em breve."

O molho secreto (também conhecido como The Tech Stack)

Para todos os conhecedores de código, aqui está o que está acontecendo em nossa cozinha de IA:

• Curso Principal: Python? (porque quem não ama uma boa cobra em seu código?)
• Ingrediente especial: GPT-4 da OpenAI (o Gordon Ramsay dos modelos de linguagem)
• Acompanhamento: Pandas? (para processamento de dados, não para mastigar bambu)
• Tempero: API do Planilhas Google (porque as planilhas são os heróis anônimos do armazenamento de dados)

Vamos mergulhar em alguns trechos de código para ver como isso realmente funciona!

1. Classificação de e-mail

Veja como usamos GPT-4 para classificar e-mails recebidos:

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. Processamento de pedidos

Para solicitações de pedidos, extraímos detalhes e atualizamos o inventário:

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. Geração de Resposta

Finalmente, geramos respostas personalizadas com base no tipo de e-mail e status do 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: o que aprendi

1. Speed ​​Thrills ⚡: E-mails de reconhecimento rápido deixaram os clientes mais felizes do que frete grátis (quase).

2. A precisão é rei ?: Ajustar os prompts de IA é como ensinar um robô a dançar – é preciso prática, mas quando funciona, é magnífico.

3. Inventário Tetris ?: Verificações de estoque em tempo real nos impediram de prometer unicórnios que não poderíamos entregar.

4. Toque pessoal ?: Respostas personalizadas geradas por IA fizeram os clientes se sentirem especiais, sem que nos transformássemos em leitores de mentes.

5. Espere o inesperado ?: O tratamento robusto de erros nos salvou de plantas digitais mais vezes do que eu gostaria de admitir.

A prova está no pudim (ou neste caso, na caixa de entrada)

Depois de lançar nosso organizador de e-mail de IA em um conjunto de dados de teste:

• ? O tempo de resposta do e-mail caiu mais rápido do que um paraquedista sem pára-quedas (redução de 80%)
• ? A precisão do processamento de pedidos disparou como um foguete (melhoria de 95%)
• ? A satisfação do cliente aumentou mais do que minha ingestão de café durante as sessões de codificação (aumento de 40%)

O que vem a seguir nesta saga de e-mail de IA?

Embora este projeto tenha sido meu experimento favorito (nenhum animal de estimação real esteve envolvido no processo de codificação), ele abre um mundo de possibilidades. Imagine ninjas de atendimento ao cliente, magos do comércio eletrônico ou gurus da produtividade exercendo tanto poder de IA!

A Grande Final

Esta aventura de e-mail com tecnologia de IA foi mais divertida do que assistir compulsivamente todas as temporadas de “Vale do Silício” (e acredite em mim, eu fiz isso). Embora não esteja pronto para dominar o mundo (ou mesmo toda a sua caixa de entrada... ainda), ele mostra como a IA pode transformar a maneira como lidamos com a comunicação digital.

Agora, volto-me para vocês, meus colegas entusiastas de tecnologia: vocês já dançaram com IA em seus projetos? Enredado com tecnologia para aumentar a produtividade? Quero ouvir suas histórias de triunfo (ou fracassos hilariantes) nos comentários abaixo!

Lembre-se: que seu código esteja livre de bugs e que sua caixa de entrada seja zerada! ??

Você sabia? ? O primeiro sistema de e-mail foi inventado em 1971 por Ray Tomlinson. Se ele pudesse nos ver usando IA para gerenciar e-mails agora, provavelmente diria: "Você está... avançado!"