Azure AI शोध मध्ये .msg ईमेल फायलींमधून मजकूर काढत आहे

Azure AI शोध सह ईमेल सामग्री अनलॉक करणे

Azure AI शोधच्या क्षमतांचे अन्वेषण केल्याने क्लाउड वातावरणात मोठ्या प्रमाणात संचयित केलेल्या डेटाचे व्यवस्थापन आणि शोध यावर त्याचा खोल प्रभाव दिसून येतो. विशेषत:, Azure स्टोरेज ब्लॉब कंटेनरमध्ये .msg ईमेल फाइल्स हाताळताना, व्यावसायिक केवळ मेटाडेटाच नव्हे तर या ईमेलमधील वास्तविक सामग्रीमध्ये प्रवेश करण्याचे कार्यक्षम मार्ग शोधतात. या प्रक्रियेमध्ये ईमेलद्वारे चाळण्यासाठी Azure AI च्या शक्तिशाली इंडेक्सिंग वैशिष्ट्यांचा लाभ घेणे समाविष्ट आहे, हे कार्य या फाइल्सची प्रभावीपणे चौकशी कशी करायची हे समजून घेणे आवश्यक आहे. मुख्य भाग आणि संलग्नकांसह ईमेल सामग्री काढण्याची आणि शोधण्याची क्षमता, डेटा विश्लेषण, अनुपालन तपासणी आणि अंतर्दृष्टी गोळा करण्यासाठी नवीन मार्ग उघडते.

तथापि, 'प्रेषक', 'प्रति', 'विषय' आणि 'पाठवलेली तारीख' फील्ड यांसारख्या मूलभूत मेटाडेटा पेक्षा अधिक पुनर्प्राप्त करण्याचा प्रयत्न करताना अनेकजण स्वत:ला एका चौरस्त्यावर सापडतात- ज्यांच्या मुख्य भागामध्ये आणि संलग्नकांमध्ये प्रवेश कसा करायचा याचा विचार करत होते. ईमेल हे आव्हान शोध अनुभव समृद्ध करण्यासाठी अनुक्रमित केले जाऊ शकणारे अतिरिक्त फील्ड एक्सप्लोर करून, Azure शोधच्या क्षमतांमध्ये खोलवर जाण्याची गरज ओळखते. Azure AI शोध मध्ये कार्यक्षम ईमेल इंडेक्स आणि इंडेक्सर सेट करण्याच्या गुंतागुंती केवळ एखाद्याच्या तांत्रिक पराक्रमाचीच चाचणी करत नाहीत तर इच्छित परिणाम साध्य करण्यासाठी दस्तऐवजीकरण आणि कॉन्फिगरेशनसह प्रयोग करण्याची क्षमता देखील तपासतात.

स्क्रिप्ट स्पष्टीकरण आणि उपयोग

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स Azure AI शोध क्षमता आणि Azure Blob Storage मध्ये संग्रहित .msg फायलींमधून ईमेल सामग्री आणि संलग्नक काढण्याची विशिष्ट गरज यांच्यातील पूल म्हणून काम करतात. Azure फंक्शन्स आणि Azure Blob Storage SDKs चा लाभ घेणारी पहिली स्क्रिप्ट, "email-msg-index" नावाच्या Azure कॉग्निटिव्ह सर्च इंडेक्सची क्वेरी करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. या इंडेक्समध्ये शक्यतो .msg ईमेल फाइल्समधून काढलेला मेटाडेटा आहे. स्क्रिप्ट अनुक्रमित दस्तऐवजांमध्ये शोध ऑपरेशन कार्यान्वित करण्यासाठी Azure संज्ञानात्मक शोध लायब्ररीमधील SearchClient वापरते. शोध ऑपरेशन विस्तृत होण्यासाठी डिझाइन केले आहे, शोध मजकूर "*" द्वारे सूचित केले आहे, याचा अर्थ ते सर्व अनुक्रमित दस्तऐवज पुनर्प्राप्त करेल. निवडलेले फील्ड, "metadata_storage_path" आणि "metadata_storage_name", महत्वाचे आहेत कारण ते Azure Blob Storage मध्ये संचयित केलेल्या वास्तविक .msg फाइल्सना मार्ग प्रदान करतात. एकदा हे पथ प्राप्त झाल्यानंतर, स्क्रिप्ट या .msg फाइल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी आणि डाउनलोड करण्यासाठी BlobServiceClient चा वापर करते.

दुसरी स्क्रिप्ट डाउनलोड केलेल्या .msg ईमेल फायलींवर प्रक्रिया करण्यावर त्यांचे मुख्य भाग आणि संलग्नक काढण्यासाठी लक्ष केंद्रित करते. ईमेल फाइल्स पार्स करण्यासाठी ते मानक पायथन 'ईमेल' लायब्ररी वापरते. BytesParser वर्ग .msg फाइल सामग्री वाचतो, जी बायनरी फॉरमॅटमध्ये असते आणि ती ईमेलमेसेज ऑब्जेक्टमध्ये रूपांतरित करते. हे ऑब्जेक्ट मॉडेल ईमेलचे विविध भाग सहजपणे काढण्याची परवानगी देते. विशेषत:, ते ईमेलच्या मुख्य भागाचा साधा मजकूर भाग पुनर्प्राप्त करते आणि कोणत्याही संलग्नकांवर पुनरावृत्ती करते, त्यांची सामग्री काढते. संलग्नक नंतर बायनरी डेटा हाताळण्यासाठी बेस64 मध्ये एन्कोड केले जातात, ज्यामुळे ASCII मजकूर म्हणून संग्रहित करणे किंवा प्रसारित करणे सोपे होते. दोन्ही स्क्रिप्ट्स Azure Storage मधून ईमेल डेटाची पुनर्प्राप्ती आणि प्रक्रिया स्वयंचलित कशी करायची याचे उदाहरण देतात, Azure सेवांची शक्ती आणि Python स्क्रिप्टिंग क्लाउड-स्टोअर डेटा हाताळण्यात आणि त्याचे कार्यक्षमतेने विश्लेषण करताना दाखवतात.

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)

१

.msg ईमेल फाइल्ससाठी Azure AI शोध वाढवणे

Azure ब्लॉब स्टोरेजमध्ये संचयित केलेल्या .msg ईमेल फायलींसह Azure AI शोध एकत्रित करणे ईमेल सामग्रीमध्ये प्रवेश करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी एक अत्याधुनिक उपाय देते. हे एकत्रीकरण अशा व्यवसायांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे ईमेल संप्रेषणावर जास्त अवलंबून असतात आणि त्यांना अंतर्दृष्टी काढण्याची किंवा विशिष्ट माहिती कार्यक्षमतेने शोधण्याची आवश्यकता असते. या कार्यक्षमतेचा गाभा Azure AI च्या मुख्य भाग आणि ईमेल फायलींच्या संलग्नकांसह मोठ्या प्रमाणात असंरचित डेटा अनुक्रमित आणि शोधण्याच्या क्षमतेमध्ये आहे. या प्रक्रियेमध्ये इंडेक्सर सेट करणे समाविष्ट आहे जे .msg फाइल्सची सामग्री वाचू शकते, काढू शकते आणि अनुक्रमित करू शकते, वापरकर्त्यांना ईमेलच्या सामग्रीवर आधारित तपशीलवार शोध करण्यास अनुमती देते, केवळ त्यांच्या मेटाडेटावर नाही. ही क्षमता डेटा सुलभता वाढवते, कायदेशीर विनंत्यांचे पालन करणे, अंतर्गत ऑडिट करणे किंवा मोठ्या डेटासेटमध्ये दफन केलेले महत्त्वाचे संप्रेषण शोधणे सोपे करते.

.msg ईमेल फाइल्ससाठी Azure AI Search चा पूर्णपणे वापर करण्यासाठी, तांत्रिक तपशील आणि मर्यादा समजून घेणे आवश्यक आहे. सिस्टमला Azure शोध सेवेचे योग्य कॉन्फिगरेशन आवश्यक आहे, ज्यामध्ये ईमेल शोधाच्या विशिष्ट गरजा पूर्ण करण्यासाठी सानुकूल अनुक्रमणिका तयार करणे समाविष्ट आहे. यामध्ये डीफॉल्ट मेटाडेटा पलीकडे फील्ड परिभाषित करणे समाविष्ट असू शकते, जसे की ईमेल मुख्य भाग आणि संलग्नकांमधून काढलेली सामग्री. शिवाय, शोध अनुभव ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी Azure फंक्शन्स किंवा इतर Azure सेवांचा वापर ईमेल पूर्वप्रक्रिया करण्यासाठी, मजकूर सामग्री काढण्यासाठी आणि संलग्नकांना शोधण्यायोग्य स्वरूपांमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी आवश्यक असू शकते. Azure Storage, Azure AI Search आणि कस्टम प्रोसेसिंग लॉजिक एकत्र करून हा स्तरित दृष्टीकोन मोठ्या प्रमाणावर ईमेल डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी एक शक्तिशाली साधन तयार करतो.