Azure AI શોધમાં .msg ઈમેઈલ ફાઈલોમાંથી ટેક્સ્ટ એક્સટ્રેક્ટ કરી રહ્યું છે

Azure AI શોધ સાથે ઇમેઇલ સામગ્રીને અનલૉક કરવું

Azure AI સર્ચની ક્ષમતાઓનું અન્વેષણ કરવાથી ક્લાઉડ વાતાવરણમાં સંગ્રહિત વિશાળ માત્રામાં ડેટાના સંચાલન અને શોધ પર તેની ઊંડી અસર જોવા મળે છે. ખાસ કરીને, જ્યારે Azure સ્ટોરેજ બ્લોબ કન્ટેનરમાં .msg ઈમેઈલ ફાઈલો સાથે કામ કરે છે, ત્યારે પ્રોફેશનલ્સ માત્ર મેટાડેટાને જ નહીં પરંતુ આ ઈમેલની અંદરની વાસ્તવિક સામગ્રીને એક્સેસ કરવાની અસરકારક રીતો શોધે છે. પ્રક્રિયામાં એઝ્યુર AI ની શક્તિશાળી અનુક્રમણિકા સુવિધાઓનો લાભ લેવાનો સમાવેશ થાય છે, જે ઇમેઇલ દ્વારા તપાસવામાં આવે છે, એક કાર્ય જે આ ફાઇલોને અસરકારક રીતે કેવી રીતે ક્વેરી કરવી તેની સમજની માંગ કરે છે. બોડી અને એટેચમેન્ટ્સ સહિત ઈમેલ કન્ટેન્ટ કાઢવા અને શોધવાની ક્ષમતા ડેટા વિશ્લેષણ, અનુપાલન તપાસો અને આંતરદૃષ્ટિ એકત્ર કરવા માટે નવા રસ્તાઓ ખોલે છે.

જો કે, ઘણા મૂળભૂત મેટાડેટા - જેમ કે 'પ્રેષક', 'પ્રતિ', 'વિષય' અને 'મોકલેલ તારીખ' ક્ષેત્રો કરતાં વધુ મેળવવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે પોતાને એક ક્રોસરોડ્સ પર શોધી કાઢે છે-તેના મુખ્ય ભાગ અને જોડાણોને કેવી રીતે ઍક્સેસ કરવું તે અંગે આશ્ચર્ય થાય છે. ઇમેઇલ્સ આ પડકાર એઝ્યુર સર્ચની ક્ષમતાઓમાં ઊંડાણપૂર્વક ડૂબકી મારવાની જરૂરિયાતનો પરિચય આપે છે, વધારાના ક્ષેત્રોની શોધખોળ કરે છે જે શોધ અનુભવને સમૃદ્ધ બનાવવા માટે અનુક્રમિત કરી શકાય છે. Azure AI સર્ચમાં કાર્યક્ષમ ઈમેઈલ ઈન્ડેક્સ અને ઈન્ડેક્સર સેટ કરવાની જટિલતાઓ માત્ર વ્યક્તિની ટેકનિકલ કૌશલ્યની જ નહીં પરંતુ દસ્તાવેજો દ્વારા નેવિગેટ કરવાની અને ઈચ્છિત પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા માટે રૂપરેખાંકનો સાથે પ્રયોગ કરવાની ક્ષમતાની પણ ચકાસણી કરે છે.

સ્ક્રિપ્ટ સમજૂતી અને ઉપયોગ

પૂરી પાડવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટો Azure AI શોધ ક્ષમતાઓ અને Azure Blob Storage માં સંગ્રહિત .msg ફાઇલોમાંથી ઇમેઇલ સામગ્રીઓ અને જોડાણો કાઢવાની ચોક્કસ જરૂરિયાત વચ્ચેના સેતુ તરીકે સેવા આપે છે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ, Azure ફંક્શન્સ અને Azure Blob Storage SDKsનો લાભ લેતી, "email-msg-index" નામના Azure કોગ્નિટિવ સર્ચ ઇન્ડેક્સને ક્વેરી કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. આ અનુક્રમણિકા સંભવતઃ .msg ઇમેઇલ ફાઇલોમાંથી કાઢવામાં આવેલ મેટાડેટા ધરાવે છે. સ્ક્રિપ્ટ સમગ્ર અનુક્રમિત દસ્તાવેજોમાં સર્ચ ઓપરેશન ચલાવવા માટે Azure કોગ્નિટિવ સર્ચ લાઇબ્રેરીમાંથી SearchClientનો ઉપયોગ કરે છે. શોધ ઑપરેશનને વ્યાપક બનાવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે, જે શોધ ટેક્સ્ટ "*" દ્વારા સૂચવવામાં આવે છે, જેનો અર્થ છે કે તે તમામ અનુક્રમિત દસ્તાવેજો પુનઃપ્રાપ્ત કરશે. પસંદ કરેલ ક્ષેત્રો, "metadata_storage_path" અને "metadata_storage_name", નિર્ણાયક છે કારણ કે તેઓ Azure Blob Storage માં સંગ્રહિત વાસ્તવિક .msg ફાઈલોને પાથ પૂરા પાડે છે. એકવાર આ પાથ મેળવી લીધા પછી, સ્ક્રિપ્ટ આ .msg ફાઇલોની સામગ્રીને ઍક્સેસ કરવા અને ડાઉનલોડ કરવા માટે BlobServiceClientનો ઉપયોગ કરે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ ડાઉનલોડ કરેલી .msg ઈમેઈલ ફાઈલોને તેમની બોડી કન્ટેન્ટ અને એટેચમેન્ટ્સ કાઢવા માટે પ્રોસેસ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તે ઇમેઇલ ફાઇલોને પાર્સ કરવા માટે પ્રમાણભૂત પાયથોન 'ઇમેઇલ' લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરે છે. BytesParser વર્ગ .msg ફાઇલ સામગ્રીને વાંચે છે, જે બાઈનરી ફોર્મેટમાં છે, અને તેને EmailMessage ઑબ્જેક્ટમાં રૂપાંતરિત કરે છે. આ ઑબ્જેક્ટ મૉડલ ઇમેઇલના વિવિધ ભાગોને સરળ રીતે કાઢવાની મંજૂરી આપે છે. ખાસ કરીને, તે ઈમેલ બોડીના સાદા ટેક્સ્ટ ભાગને પુનઃપ્રાપ્ત કરે છે અને કોઈપણ જોડાણો પર પુનરાવર્તિત થાય છે, તેમની સામગ્રીને બહાર કાઢે છે. પછી જોડાણોને બાઈનરી ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે Base64 માં એન્કોડ કરવામાં આવે છે, જે તેને ASCII ટેક્સ્ટ તરીકે સંગ્રહિત અથવા ટ્રાન્સમિટ કરવાનું સરળ બનાવે છે. બંને સ્ક્રિપ્ટો એઝ્યુર સ્ટોરેજમાંથી ઈમેલ ડેટાની પુનઃપ્રાપ્તિ અને પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કેવી રીતે કરવી તેનું ઉદાહરણ આપે છે, ક્લાઉડ-સંગ્રહિત ડેટાને કાર્યક્ષમ રીતે હેન્ડલિંગ અને તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં Azure સેવાઓ અને પાયથોન સ્ક્રિપ્ટીંગની શક્તિ દર્શાવે છે.

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 ઈમેઈલ ફાઈલો માટે Azure AI શોધને વધારવી

Azure બ્લોબ સ્ટોરેજમાં સંગ્રહિત .msg ઇમેઇલ ફાઇલો સાથે Azure AI શોધને એકીકૃત કરવું એ ઇમેઇલ સામગ્રીને ઍક્સેસ કરવા અને શોધવા માટે એક અત્યાધુનિક ઉકેલ પ્રદાન કરે છે. આ એકીકરણ એવા વ્યવસાયો માટે નિર્ણાયક છે કે જેઓ ઇમેઇલ સંચાર પર ખૂબ આધાર રાખે છે અને આંતરદૃષ્ટિ કાઢવા અથવા ચોક્કસ માહિતીને અસરકારક રીતે શોધવાની જરૂર છે. આ કાર્યક્ષમતાનો મુખ્ય આધાર Azure AI ની ઈમેલ ફાઈલોના મુખ્ય ભાગ અને જોડાણો સહિત અસંરચિત ડેટાના વિશાળ પ્રમાણમાં અનુક્રમણિકા અને શોધ કરવાની ક્ષમતામાં રહેલો છે. આ પ્રક્રિયામાં એક ઇન્ડેક્સર સેટ કરવાનો સમાવેશ થાય છે જે .msg ફાઇલોની સામગ્રીને વાંચી, બહાર કાઢી અને અનુક્રમિત કરી શકે છે, જે વપરાશકર્તાઓને માત્ર તેમના મેટાડેટાને જ નહીં પરંતુ ઇમેઇલની સામગ્રીના આધારે વિગતવાર શોધ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ ક્ષમતા ડેટા ઍક્સેસિબિલિટીને વધારે છે, કાનૂની વિનંતીઓનું પાલન કરવાનું સરળ બનાવે છે, આંતરિક ઑડિટ કરે છે અથવા ફક્ત મોટા ડેટાસેટ્સમાં દફનાવવામાં આવેલા મહત્વપૂર્ણ સંદેશાવ્યવહારને શોધે છે.

.msg ઇમેઇલ ફાઇલો માટે Azure AI શોધનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરવા માટે, તકનીકી વિગતો અને મર્યાદાઓને સમજવી જરૂરી છે. સિસ્ટમને એઝ્યુર સર્ચ સર્વિસના યોગ્ય રૂપરેખાંકનની જરૂર છે, જેમાં ઇમેઇલ શોધની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને સમાવવા માટે કસ્ટમ ઇન્ડેક્સ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે. આમાં ડિફૉલ્ટ મેટાડેટાની બહારના ક્ષેત્રોને વ્યાખ્યાયિત કરવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે, જેમ કે ઇમેઇલના મુખ્ય ભાગ અને જોડાણોમાંથી કાઢવામાં આવેલી સામગ્રી. તદુપરાંત, શોધ અનુભવને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે એઝ્યુર ફંક્શન્સ અથવા અન્ય એઝ્યુર સેવાઓનો ઉપયોગ ઇમેલને પ્રીપ્રોસેસ કરવા, ટેક્સ્ટ સામગ્રી કાઢવા અને જોડાણોને શોધી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે જરૂરી હોઈ શકે છે. આ સ્તરીય અભિગમ, Azure સ્ટોરેજ, Azure AI શોધ અને કસ્ટમ પ્રોસેસિંગ લોજિકને સંયોજિત કરીને, સ્કેલ પર ઇમેઇલ ડેટાને મેનેજ કરવા અને શોધવા માટે એક શક્તિશાળી સાધન બનાવે છે.