Azure AI অনুসন্ধানে .msg ইমেল ফাইল থেকে পাঠ্য বের করা হচ্ছে

Azure AI অনুসন্ধানের সাথে ইমেল সামগ্রী আনলক করা

Azure AI অনুসন্ধানের ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ করা ক্লাউড পরিবেশে সঞ্চিত বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা এবং অনুসন্ধানের উপর এর গভীর প্রভাব প্রকাশ করে। বিশেষত, Azure স্টোরেজ ব্লব কন্টেনারে .msg ইমেল ফাইলগুলির সাথে ডিল করার সময়, পেশাদাররা শুধুমাত্র মেটাডেটা নয় কিন্তু এই ইমেলের মধ্যে প্রকৃত বিষয়বস্তু অ্যাক্সেস করার জন্য কার্যকর উপায় খোঁজেন। এই প্রক্রিয়াটিতে Azure AI এর শক্তিশালী ইন্ডেক্সিং বৈশিষ্ট্যগুলিকে ইমেলের মাধ্যমে যাচাই করার জন্য জড়িত, একটি কাজ যা এই ফাইলগুলিকে কীভাবে কার্যকরভাবে অনুসন্ধান করতে হয় তা বোঝার দাবি রাখে। বডি এবং অ্যাটাচমেন্ট সহ ইমেল কন্টেন্ট এক্সট্র্যাক্ট এবং সার্চ করার ক্ষমতা ডেটা অ্যানালাইসিস, কমপ্লায়েন্স চেক এবং ইনসাইট সংগ্রহের জন্য নতুন পথ খুলে দেয়।

যাইহোক, 'প্রেরক', 'প্রতি', 'বিষয়', এবং 'প্রেরিত তারিখ' ফিল্ডের মতো মৌলিক মেটাডেটা-এর চেয়ে বেশি পুনরুদ্ধার করার চেষ্টা করার সময় অনেকেই নিজেকে একটি মোড়ের মধ্যে খুঁজে পায় - কীভাবে এর মূল অংশ এবং সংযুক্তিগুলি অ্যাক্সেস করা যায় তা নিয়ে ভাবছেন ইমেইল এই চ্যালেঞ্জটি Azure সার্চের ক্ষমতাগুলির মধ্যে গভীরভাবে ডুব দেওয়ার প্রয়োজনীয়তার পরিচয় দেয়, অতিরিক্ত ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণ করে যা অনুসন্ধানের অভিজ্ঞতাকে সমৃদ্ধ করার জন্য সূচিত করা যেতে পারে। Azure AI অনুসন্ধানে একটি দক্ষ ইমেল সূচী এবং সূচী স্থাপনের জটিলতাগুলি কেবল একজনের প্রযুক্তিগত দক্ষতাই পরীক্ষা করে না বরং ডকুমেন্টেশনের মাধ্যমে নেভিগেট করার এবং পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য কনফিগারেশনের সাথে পরীক্ষা করার ক্ষমতাও পরীক্ষা করে।

স্ক্রিপ্ট ব্যাখ্যা এবং ব্যবহার

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলি Azure AI অনুসন্ধান ক্ষমতা এবং Azure ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষিত .msg ফাইলগুলি থেকে ইমেল বিষয়বস্তু এবং সংযুক্তিগুলি বের করার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার মধ্যে সেতু হিসাবে কাজ করে৷ প্রথম স্ক্রিপ্ট, Azure ফাংশন এবং Azure ব্লব স্টোরেজ SDK-এর ব্যবহার করে, "email-msg-index" নামে Azure কগনিটিভ সার্চ ইনডেক্সকে জিজ্ঞাসা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই সূচীতে সম্ভবত .msg ইমেল ফাইল থেকে নেওয়া মেটাডেটা রয়েছে। স্ক্রিপ্টটি সূচীকৃত নথি জুড়ে একটি অনুসন্ধান অপারেশন চালানোর জন্য Azure জ্ঞানীয় অনুসন্ধান লাইব্রেরি থেকে SearchClient ব্যবহার করে। অনুসন্ধান অপারেশনটি বিস্তৃত হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, অনুসন্ধান পাঠ্য "*" দ্বারা নির্দেশিত, যার অর্থ এটি সমস্ত সূচীকৃত নথি পুনরুদ্ধার করবে৷ নির্বাচিত ক্ষেত্রগুলি, "metadata_storage_path" এবং "metadata_storage_name", গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা Azure Blob Storage-এ সঞ্চিত প্রকৃত .msg ফাইলগুলির পথ প্রদান করে৷ একবার এই পথগুলি প্রাপ্ত হয়ে গেলে, স্ক্রিপ্টটি এই .msg ফাইলগুলির সামগ্রী অ্যাক্সেস এবং ডাউনলোড করতে BlobServiceClient ব্যবহার করে৷

দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টটি তাদের বডি বিষয়বস্তু এবং সংযুক্তিগুলি বের করতে ডাউনলোড করা .msg ইমেল ফাইলগুলি প্রক্রিয়াকরণের উপর ফোকাস করে। এটি ইমেল ফাইল পার্স করার জন্য আদর্শ পাইথন 'ইমেল' লাইব্রেরি ব্যবহার করে। BytesParser ক্লাস .msg ফাইলের বিষয়বস্তু পড়ে, যা বাইনারি ফরম্যাটে থাকে এবং এটিকে একটি ইমেইল মেসেজ অবজেক্টে রূপান্তর করে। এই অবজেক্ট মডেলটি ইমেলের বিভিন্ন অংশ সহজে বের করার অনুমতি দেয়। বিশেষত, এটি ইমেল বডির প্লেইন টেক্সট অংশ পুনরুদ্ধার করে এবং যেকোনো সংযুক্তিগুলির উপর পুনরাবৃত্তি করে, তাদের বিষয়বস্তু বের করে। সংযুক্তিগুলি তখন বাইনারি ডেটা পরিচালনা করতে বেস64-এ এনকোড করা হয়, যা ASCII পাঠ্য হিসাবে সংরক্ষণ বা প্রেরণ করা সহজ করে তোলে। উভয় স্ক্রিপ্ট উদাহরণ দেয় যে কীভাবে Azure স্টোরেজ থেকে ইমেল ডেটা পুনরুদ্ধার এবং প্রক্রিয়াকরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা যায়, ক্লাউড-সঞ্চিত ডেটা দক্ষতার সাথে পরিচালনা এবং বিশ্লেষণে Azure পরিষেবা এবং পাইথন স্ক্রিপ্টিংয়ের ক্ষমতা প্রদর্শন করে।

import azure.functions as func
import azure.storage.blob as blob
import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents import SearchClient

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    search_client = SearchClient(endpoint="{search-service-endpoint}", index_name="email-msg-index", credential=AzureKeyCredential("{api-key}"))
    results = search_client.search(search_text="*", select="metadata_storage_path, metadata_storage_name")
    for result in results:
        blob_service_client = blob.BlobServiceClient.from_connection_string("{storage-account-connection-string}")
        blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container="{container-name}", blob=result["metadata_storage_name"])
        print(blob_client.download_blob().readall())
    return func.HttpResponse("Email bodies retrieved successfully.", status_code=200)

import email
import base64
from email import policy
from email.parser import BytesParser

def extract_email_body_and_attachments(blob_content):
    msg = BytesParser(policy=policy.default).parsebytes(blob_content)
    body = msg.get_body(preferencelist=('plain')).get_content()
    attachments = []
    for attachment in msg.iter_attachments():
        attachment_content = attachment.get_content()
        if isinstance(attachment_content, str):
            attachment_content = base64.b64encode(attachment_content.encode()).decode()
        attachments.append({"filename": attachment.get_filename(), "content": attachment_content})
    return body, attachments

.msg ইমেল ফাইলের জন্য Azure AI অনুসন্ধান উন্নত করা

Azure ব্লব স্টোরেজে সংরক্ষিত .msg ইমেল ফাইলগুলির সাথে Azure AI অনুসন্ধানকে একীভূত করা ইমেল সামগ্রী অ্যাক্সেস এবং অনুসন্ধান করার জন্য একটি অত্যাধুনিক সমাধান প্রদান করে। এই ইন্টিগ্রেশন ব্যবসার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেগুলি ইমেল যোগাযোগের উপর খুব বেশি নির্ভর করে এবং অন্তর্দৃষ্টি বের করতে বা দক্ষতার সাথে নির্দিষ্ট তথ্য সনাক্ত করতে হবে। এই কার্যকারিতার মূলে রয়েছে Azure AI এর ইমেল ফাইলের বডি এবং অ্যাটাচমেন্ট সহ প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা সূচক এবং অনুসন্ধান করার ক্ষমতা। এই প্রক্রিয়াটির মধ্যে একটি সূচক সেট আপ করা জড়িত যা .msg ফাইলগুলির বিষয়বস্তু পড়তে, নিষ্কাশন করতে এবং সূচী করতে পারে, ব্যবহারকারীদের কেবল তাদের মেটাডেটা নয়, ইমেলের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে বিস্তারিত অনুসন্ধান করতে দেয়। এই ক্ষমতা ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতা বাড়ায়, আইনি অনুরোধগুলি মেনে চলা, অভ্যন্তরীণ নিরীক্ষা সম্পাদন করা, বা বিশাল ডেটাসেটে সমাহিত গুরুত্বপূর্ণ যোগাযোগগুলিকে সহজভাবে খুঁজে পাওয়া সহজ করে তোলে।

.msg ইমেল ফাইলগুলির জন্য Azure AI অনুসন্ধান সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করতে, প্রযুক্তিগত বিবরণ এবং সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝা অপরিহার্য। সিস্টেমের জন্য Azure সার্চ পরিষেবার যথাযথ কনফিগারেশন প্রয়োজন, যার মধ্যে ইমেল অনুসন্ধানের নির্দিষ্ট চাহিদাগুলিকে মিটমাট করার জন্য একটি কাস্টম সূচক তৈরি করা সহ। এটি ডিফল্ট মেটাডেটার বাইরের ক্ষেত্রগুলিকে সংজ্ঞায়িত করতে পারে, যেমন ইমেল বডি এবং অ্যাটাচমেন্ট থেকে বের করা সামগ্রী। তদুপরি, অনুসন্ধানের অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার জন্য Azure ফাংশন বা অন্যান্য Azure পরিষেবাগুলির ব্যবহার ইমেলগুলিকে প্রিপ্রসেস করতে, পাঠ্য বিষয়বস্তু বের করতে এবং সংযুক্তিগুলিকে অনুসন্ধানযোগ্য ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে হতে পারে৷ এই স্তরযুক্ত পদ্ধতি, Azure স্টোরেজ, Azure AI অনুসন্ধান এবং কাস্টম প্রসেসিং লজিককে একত্রিত করে, স্কেলে ইমেল ডেটা পরিচালনা এবং অনুসন্ধানের জন্য একটি শক্তিশালী টুল তৈরি করে।