LAMBDA: Sistema de automatización de correo electrónico con IA localizada para la generación rápida de respuestas a borradores de correo electrónico (Gmail)

Introducción general

LAMBDA (Local Auto MailBox Draft Assistant) es un sistema de automatización de correo electrónico con IA localizada diseñado para aprender del estilo de correo electrónico de un usuario y generar un borrador de respuesta para cada mensaje no leído en la bandeja de entrada de Gmail. El sistema crea borradores de respuesta generados por IA extrayendo los patrones de comunicación por correo electrónico de un usuario y ajustando el modelo LLaMA mediante LoRA. LAMBDA es compatible con Apple Silicon (MLX) y GPU CUDA, lo que garantiza que los datos y el modelo del usuario se mantengan totalmente locales, sin necesidad de almacenamiento en la nube ni seguimiento.

Lista de funciones

• Extracción automática de patrones de comunicación por correo electrónico de Gmail
• Ajuste del modelo LLaMA mediante LoRA
• Generar borradores de respuesta AI para correos no leídos
• Compatibilidad con Apple Silicon (MLX) y GPU CUDA
• Almacenamiento local de datos y modelos sin la nube
• Configuración sencilla, en 10 minutos

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Almacén de clonación:

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

2. Instale la dependencia:
   • Para Mac (Apple Silicon) y Linux:

     python -m venv .venv
     source .venv/bin/activate
     pip install -r requirements.txt
     

   • Para Windows:

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

3. Instale PyTorch manualmente (si es necesario):
   • Ventanas:

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

   • Linux:

     pip3 install torch torchvision torchaudio
     

Configuración de la API y las credenciales de Gmail

1. Visita Google Cloud Console y crea un nuevo proyecto.
2. Habilita la API de Gmail y configura la pantalla de consentimiento OAuth.
3. Crea las credenciales OAuth 2.0 y descarga el archivo credentials.json.
4. Mueva el archivo credentials.json al directorio raíz del proyecto LAMBDA.

Utilización de LAMBDA

1. Ejecute la interfaz LAMBDA:

   python lambda.py
   

2. O ejecutar un bot en segundo plano:

   nohup python lambda_bot.py &> lambda_bot.log &
   

3. El menú interactivo le guiará a través de las siguientes opciones:
   • Crear/actualizar el conjunto de datos de entrenamiento
   • Modelos de formación
   • Ejecutar bots de correo
   • Ejecutar un flujo de trabajo completo
   • abortar

configure

Edita config.py para personalizarlo:

• Selección de modelos
• Hiperparámetros de entrenamiento
• Configuración del correo electrónico
• Plantillas adaptativas
• Filtrado de correo electrónico

LAMBDA ofrece múltiples formas de filtrar los correos electrónicos procesados:

1. Etiquetas de Gmail (automáticas)
2. Lista negra de remitentes (manual)