构建一个利用大型语言模型（LLMs）进行优先级排序、分类和总结的AI邮件助手
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用大型语言模型（LLMs）构建智能邮件助手，主要步骤包括通过Gmail OAuth和IMAP获取邮件、对邮件进行分类和优先级排序、快速总结邮件线程、存储邮件和摘要以便检索，以及使用Celery进行调度和通知。目标是提升生产力，创建高效的自动化工具。
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关键要点
- 利用大型语言模型（LLMs）构建智能邮件助手的步骤
- 通过Gmail OAuth和IMAP获取邮件
- 对邮件进行分类（如重要、忽略、个人、工作）
- 使用LLMs快速总结邮件线程
- 存储邮件和摘要以便快速检索
- 使用Celery进行调度和通知
- 提升生产力，创建高效的自动化工具
- 构建邮件集成层和推理管道
- 使用Pinecone或Weaviate进行记忆存储
- 实现自动化的邮件分类和摘要功能
- 可选的前端层使用React仪表板
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