LAMBDA: Lokalisiertes KI-E-Mail-Automatisierungssystem zur schnellen Erstellung von E-Mail-Entwürfen (Gmail)

Allgemeine Einführung

LAMBDA (Local Auto MailBox Draft Assistant) ist ein lokalisiertes KI-E-Mail-Automatisierungssystem, das aus dem E-Mail-Stil eines Benutzers lernt und Antwortentwürfe für jede ungelesene E-Mail im Google Mail-Posteingang erstellt. Das System erstellt KI-Antwortentwürfe, indem es die E-Mail-Kommunikationsmuster eines Nutzers extrahiert und das LLaMA-Modell mit LoRA fein abstimmt. LAMBDA unterstützt Apple Silicon (MLX) und CUDA-GPUs und stellt sicher, dass die Daten und das Modell des Nutzers vollständig lokal gehalten werden, ohne dass eine Cloud-Speicherung oder -Verfolgung erforderlich ist.

Funktionsliste

• Automatische Extraktion von Gmail-E-Mail-Kommunikationsmustern
• Feinabstimmung des LLaMA-Modells mit LoRA
• Generieren von AI-Antwortentwürfen für ungelesene E-Mails
• Unterstützung für Apple Silicon (MLX) und CUDA GPUs
• Lokale Daten- und Modellspeicherung ohne Cloud
• Einfache Einrichtung, erledigt in 10 Minuten

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Klon-Lagerhaus:

   git clone https://github.com/zycyc/LAMBDA.git
   cd LAMBDA
   

2. Installieren Sie die Abhängigkeit:
   • Für Mac (Apple Silicon) und Linux:

     python -m venv .venv
     Quelle .venv/bin/activate
     pip install -r anforderungen.txt
     

   • Für Windows:

     python -m venv .venv
     Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Scope Process
     .venv\Scripts\aktivieren
     pip install -r anforderungen.txt
     

3. Installieren Sie PyTorch manuell (falls erforderlich):
   • Fenster:

     pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
     

   • Linux:

     pip3 install torch torchvision torchaudio
     

Einrichten der Google Mail-API und der Anmeldeinformationen

1. Besuchen Sie Google Cloud Console und erstellen Sie ein neues Projekt.
2. Aktivieren Sie die Gmail-API und konfigurieren Sie den OAuth-Zustimmungsbildschirm.
3. Erstellen Sie OAuth 2.0-Anmeldedaten und laden Sie die Datei credentials.json herunter.
4. Verschieben Sie die Datei credentials.json in das Stammverzeichnis des LAMBDA-Projekts.

Verwendung von LAMBDA

1. Starten Sie die LAMBDA-Schnittstelle:

   python lambda.py
   

2. Oder lassen Sie einen Bot im Hintergrund laufen:

   nohup python lambda_bot.py &> lambda_bot.log &
   

3. Das interaktive Menü führt Sie durch die folgenden Optionen:
   • Trainingsdatensatz erstellen/aktualisieren
   • Ausbildungsmodelle
   • Ausführen von Mail-Bots
   • Einen kompletten Arbeitsablauf ausführen
   • Abbrechen

konfigurieren.

Bearbeiten Sie die Datei config.py, um sie anzupassen:

• Modellauswahl
• Training von Hyperparametern
• E-Mail-Einstellungen
• Reaktionsfähige Vorlagen
• E-Mail-Filterung

LAMBDA bietet mehrere Möglichkeiten, verarbeitete E-Mails zu filtern:

1. Gmail-Etiketten (automatisch)
2. Schwarze Liste für Absender (manuell)

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