Azure AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ .msg ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ

Azure AI ਖੋਜ ਨਾਲ ਈਮੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ

Azure AI ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਡੂੰਘੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, Azure ਸਟੋਰੇਜ਼ ਬਲੌਬ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਿੱਚ .msg ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਿਰਫ਼ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਇਹਨਾਂ ਈਮੇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ Azure AI ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਾਡੀ ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਸਮੇਤ ਈਮੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪਾਲਣਾ ਜਾਂਚਾਂ, ਅਤੇ ਸੂਝ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਰਾਹ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੌਰਾਹੇ 'ਤੇ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ-ਜਿਵੇਂ ਕਿ 'ਪ੍ਰੋ', 'ਪ੍ਰਤੀ', 'ਵਿਸ਼ਾ', ਅਤੇ 'ਤਰੀਕ ਭੇਜੀ ਗਈ' - ਇਹ ਸੋਚਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਦੇ ਸਰੀਰ ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਈਮੇਲਾਂ। ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਅਜ਼ੂਰ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਵਾਧੂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। Azure AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਈਮੇਲ ਸੂਚਕਾਂਕ ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਬਲਕਿ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵੀ ਪਰਖ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ Azure AI ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ Azure Blob ਸਟੋਰੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ .msg ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਈਮੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਖਾਸ ਲੋੜ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, Azure ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ Azure ਬਲੌਬ ਸਟੋਰੇਜ SDKs ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ "email-msg-index" ਨਾਮਕ Azure ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਖੋਜ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਸੂਚਕਾਂਕ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ .msg ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸੂਚੀਬੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Azure ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਖੋਜ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੋਂ SearchClient ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖੋਜ ਟੈਕਸਟ "*" ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਰੇ ਇੰਡੈਕਸ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ। ਚੁਣੇ ਗਏ ਖੇਤਰ, "metadata_storage_path" ਅਤੇ "metadata_storage_name", ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Azure Blob ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਅਸਲ .msg ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਮਾਰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਾਰਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹਨਾਂ .msg ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ BlobServiceClient ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ .msg ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰੀਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟੈਂਡਰਡ ਪਾਈਥਨ 'ਈਮੇਲ' ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। BytesParser ਕਲਾਸ .msg ਫਾਈਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ EmailMessage ਆਬਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਡਲ ਈਮੇਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੱਢਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਈਮੇਲ ਬਾਡੀ ਦੇ ਪਲੇਨ ਟੈਕਸਟ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਟੈਚਮੈਂਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਬਾਇਨਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬੇਸ64 ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ASCII ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਜ਼ੂਰ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਈਮੇਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ-ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ Azure ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।

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 ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ Azure AI ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

Azure ਬਲੌਬ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ .msg ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ Azure AI ਖੋਜ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਈਮੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਈਮੇਲ ਸੰਚਾਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਖਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਅਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਸਰੀਰ ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਕਿ .msg ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਈਮੇਲਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਡਿਟ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦੱਬੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

.msg ਈਮੇਲ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ Azure AI ਖੋਜ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ Azure ਖੋਜ ਸੇਵਾ ਦੀ ਸਹੀ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਇੰਡੈਕਸ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਿਫੌਲਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ ਬਾਡੀ ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਤੋਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖੋਜ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ Azure ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ Azure ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ, Azure ਸਟੋਰੇਜ਼, Azure AI ਖੋਜ, ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਰਕ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਈਮੇਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।