是否曾经感觉您的收件箱是一个数字九头蛇，为您回复的每个人发送两封新电子邮件？ ??好吧，科技爱好者们，我决定用秘密武器来对付这个怪物：人工智能！ ??️

尤里卡时刻

想象一下：现在是凌晨 3 点，我周围都是空咖啡杯☕☕☕，盯着一个数量可与国会图书馆相媲美的收件箱。就在那时，我突然想到——如果人工智能可以击败国际象棋大师，它肯定可以帮助我理清这个电子邮件迷宫，对吗？

输入 AI 电子邮件低语者

因此，我卷起袖子，投入到创建人工智能驱动的电子邮件处理系统中。可以把它想象成有一个不知疲倦、超级聪明、从不要求喝咖啡休息的实习生。以下是这个数字奇迹的工作原理：

1. 全视之眼 ?️：使用强大的 GPT-4，我们的 AI 朋友扫描传入电子邮件的速度比您说“您收到邮件了！”还要快

2. 排序帽 ?：然后它将每封电子邮件分类为“产品查询”或“订单请求”。这就像霍格沃茨，但用于电子邮件！

3. 订单主控 ?：对于订单请求，它会比您单击“添加到购物车”更快地提取详细信息，并检查我们是否有足够的库存来履行订单。

4. 圆滑的谈话者？：根据电子邮件类型和订单状态，它会制作个性化的回复，这会让莎士比亚嫉妒（好吧，如果莎士比亚从事电子商务）。

5. 查询Queller ❓：对于产品查询，它发送自动回复的速度比您说“我们很快就会回复您”的速度还要快。

秘密酱料（又名技术堆栈）

对于所有编码行家来说，以下是我们人工智能厨房中正在烹饪的食物：

• 主课：Python？ （因为谁不喜欢代码中的好蛇？）
• 特殊成分：OpenAI 的 GPT-4（语言模型中的 Gordon Ramsay）
• 配菜：熊猫？ （用于数据处理，而不是用于咀嚼竹子）
• 调料：Google Sheets API（因为电子表格是数据存储的无名英雄）

让我们深入研究一些代码片段，看看它实际上是如何工作的！

1. 邮件分类

以下是我们如何使用 GPT-4 对传入电子邮件进行分类：

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. 订单处理

对于订单请求，我们提取详细信息并更新库存：

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. 响应生成

最后，我们根据电子邮件类型和订单状态生成个性化回复：

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()

尤里卡时刻：我学到了什么

1. 速度刺激 ⚡：快速确认电子邮件让客户比免费送货更满意（几乎）。

2. 准确性为王？：微调人工智能提示就像教机器人跳舞一样——需要练习，但当它起作用时，那就太棒了。

3. 库存俄罗斯方块？：实时库存检查使我们无法承诺无法交付的独角兽。

4. 个人风格？：人工智能生成的个性化回复让客户感觉很特别，而我们又不会变成读心术者。

5. 期待意外？：强大的错误处理使我们免于数字化面孔植物的次数比我愿意承认的要多。

证据就在布丁中（或者在本例中是收件箱）

在测试数据集上释放我们的人工智能电子邮件管理员之后：

• ？电子邮件响应时间比不带降落伞的跳伞运动员下降得更快（减少 80%）
• ？订单处理准确度像火箭一样猛增（提高了 95%）
• ？在编码期间，客户满意度的增加超过了我咖啡摄入量的增加（40% 提升）

人工智能电子邮件传奇的下一步是什么？

虽然这个项目是我的宠物实验（没有真正的宠物参与编码过程），但它打开了一个充满可能性的世界。想象一下客户服务忍者、电子商务奇才或生产力专家拥有如此人工智能的力量！

大结局

这种人工智能驱动的电子邮件冒险比狂看《硅谷》的所有季节更有趣（相信我，我已经做到了）。虽然它还没有准备好接管世界（甚至你的整个收件箱......），但它展示了人工智能如何改变我们处理数字通信的方式。

现在，我问你们，我的科技爱好者们：你们在项目中与人工智能共舞了吗？纠结于技术来提高生产力？我想在下面的评论中听到你的胜利（或搞笑的失败）故事！

记住：愿您的代码没有错误，并且您的收件箱为零！ ??

你可知道？ ？第一个电子邮件系统由 Ray Tomlinson 于 1971 年发明。如果他现在看到我们使用人工智能来管理电子邮件，他可能会说，“你已经……先进了！”