Умный поиск по истории писем Gmail с помощью RAG-технологии
Этот шаблон создает интеллектуального ассистента, который понимает содержание ваших писем и позволяет искать в них информацию простыми вопросами на естественном языке.
Для кого этот шаблон?
- Руководители и менеджеры проектов, работающие с большим объемом переписки.
- Отделы продаж и поддержки для быстрого поиска истории общения с клиентами.
- Юристы и консультанты, которым нужно быстро находить конкретные договоренности в почте.
- Любой, кто получает десятки писем в день и хочет иметь «фотографическую память» своей почты.
Решаемая проблема
Невозможность быстро найти нужное письмо среди тысяч сообщений. Обычный поиск в Gmail работает по ключевым словам, но не понимает смысл запроса. Этот шаблон решает проблему семантического поиска.
Что автоматизируется?
- Мониторинг почты: Система постоянно отслеживает ваш Gmail и автоматически замечает каждое новое письмо.
- Анализ содержания: Текст каждого письма преобразуется в «цифровой отпечаток» (векторное embedding) с помощью ИИ.
- Сохранение в умную базу: Эти отпечатки сохраняются в специальной базе данных (PostgreSQL с PGVector), которая понимает смысловые связи.
- Интеллектуальный поиск: Когда вы задаете вопрос в чате, система находит наиболее релевантные письма по смыслу, а не просто по совпадению слов.
- Формирование ответа: ИИ-ассистент анализирует найденные письма и дает вам развернутый ответ с цитатами из переписки.
Используемые сервисы
- Gmail: Источник всех ваших писем и переписки.
- OpenAI: Движок для понимания смысла текста (создание embedding) и генерации умных ответов.
- PostgreSQL + PGVector: Умная база данных, которая хранит смысловые «отпечатки» ваших писем и умеет искать по смыслу.
- n8n Chat Interface: Простой чат, через который вы общаетесь с ассистентом.
Сложность и время настройки
- Сложность: Высокая (требует настройки базы данных и нескольких API)
- Время настройки: ~40-60 минут
Что нужно для запуска?
- Развернутый n8n (облачный или локальный).
- Аккаунт Gmail с доступом к API.
- API-ключ OpenAI для доступа к embedding и чат-моделям.
- База данных PostgreSQL с установленным расширением PGVector.
- Настроенные учетные данные для всех сервисов в n8n.
Примеры использования
- Поиск договоренностей: Руководитель спрашивает «Что мы договаривались с Иваном о сроках проекта?» и получает выдержки из всех писем, где обсуждались сроки с Иваном.
- Анализ обратной связи: Менеджер по продукту ищет «Что клиенты писали о новой функции в мае?» и получает сводку из всех relevant писем.
- Подготовка к встрече: Сотрудник перед совещанием спрашивает «Какие были обсуждения по бюджету на квартал?» и мгновенно получает историю переписки.
Результат внедрения
- Мгновенный поиск по смыслу: Вы находите нужную информацию за секунды, а не за минуты ручного поиска.
- Понимание контекста: Система понимает синонимы и связанные понятия, а не просто ищет точные слова.
- Автоматическое обновление: База знаний всегда актуальна, так как новые письма индексируются автоматически.
- Естественное взаимодействие: Вы задаете вопросы так, как если бы спрашивали у коллеги, а не у поисковой системы.
Теги для поиска
#RAG #поиск #gmail #ии #автоматизация #базазнаний #n8n
А получить workflow «Умный поиск по истории писем Gmail: шаблон workflow для n8n с RAG-технологией» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская.
Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.
