Извлечение текста из файлов электронной почты .msg в Azure AI Search

Разблокирование содержимого электронной почты с помощью Azure AI Search

Изучение возможностей Azure AI Search показывает его глубокое влияние на управление и поиск в огромных объемах данных, хранящихся в облачных средах. В частности, при работе с файлами электронной почты .msg в контейнерах BLOB-объектов Azure Storage специалисты ищут эффективные способы доступа не только к метаданным, но и к фактическому содержимому этих писем. Этот процесс включает в себя использование мощных функций индексирования Azure AI для проверки электронной почты — задача, которая требует понимания того, как эффективно запрашивать эти файлы. Возможность извлекать и искать содержимое электронной почты, включая тело письма и вложения, открывает новые возможности для анализа данных, проверок соответствия и сбора информации.

Однако многие оказываются на распутье, пытаясь получить больше, чем основные метаданные, такие как поля «От», «Кому», «Тема» и «Дата отправки», задаваясь вопросом, как получить доступ к телу и вложениям письма. электронные письма. Эта задача требует более глубокого изучения возможностей поиска Azure и изучения дополнительных полей, которые можно индексировать для улучшения поиска. Сложности настройки эффективного индекса электронной почты и индексатора в Azure AI Search не только проверяют технические навыки, но и способность перемещаться по документации и экспериментировать с конфигурациями для достижения желаемых результатов.

Объяснение и использование сценария

Предоставленные сценарии служат мостом между возможностями поиска Azure AI и конкретной необходимостью извлечения содержимого электронной почты и вложений из файлов .msg, хранящихся в хранилище BLOB-объектов Azure. Первый сценарий, использующий функции Azure и пакеты SDK хранилища BLOB-объектов Azure, предназначен для запроса индекса Когнитивного поиска Azure с именем «email-msg-index». Этот индекс предположительно содержит метаданные, извлеченные из файлов электронной почты .msg. Сценарий использует SearchClient из библиотеки Azure Cognitive Search для выполнения операции поиска по индексированным документам. Операция поиска спроектирована как широкая, обозначенная текстом поиска «*», что означает, что будут получены все проиндексированные документы. Выбранные поля «metadata_storage_path» и «metadata_storage_name» имеют решающее значение, поскольку они предоставляют пути к реальным файлам .msg, хранящимся в хранилище BLOB-объектов Azure. После получения этих путей сценарий использует BlobServiceClient для доступа и загрузки содержимого этих файлов .msg.

Второй сценарий предназначен для обработки загруженных файлов электронной почты .msg для извлечения их основного содержимого и вложений. Он использует стандартную библиотеку электронной почты Python для анализа файлов электронной почты. Класс BytesParser считывает содержимое файла .msg в двоичном формате и преобразует его в объект EmailMessage. Эта объектная модель позволяет легко извлекать различные части электронного письма. В частности, он извлекает текстовую часть тела электронного письма и перебирает все вложения, извлекая их содержимое. Затем вложения кодируются в Base64 для обработки двоичных данных, что упрощает их хранение или передачу в виде текста ASCII. Оба сценария демонстрируют, как автоматизировать получение и обработку данных электронной почты из хранилища Azure, демонстрируя возможности служб Azure и сценариев Python для эффективной обработки и анализа данных, хранящихся в облаке.

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

Улучшение поиска Azure AI для файлов электронной почты .msg

Интеграция Azure AI Search с файлами электронной почты .msg, хранящимися в хранилище BLOB-объектов Azure, предлагает сложное решение для доступа и поиска содержимого электронной почты. Эта интеграция имеет решающее значение для предприятий, которые в значительной степени полагаются на общение по электронной почте и которым необходимо эффективно извлекать ценные сведения или находить конкретную информацию. В основе этой функциональности лежит способность Azure AI индексировать и искать в огромных объемах неструктурированных данных, включая текст и вложения файлов электронной почты. Этот процесс включает в себя настройку индексатора, который может читать, извлекать и индексировать содержимое файлов .msg, позволяя пользователям выполнять подробный поиск на основе содержимого электронных писем, а не только их метаданных. Эта возможность повышает доступность данных, упрощая выполнение юридических запросов, проведение внутреннего аудита или просто поиск важных сообщений, скрытых в огромных наборах данных.

Чтобы в полной мере использовать Azure AI Search для файлов электронной почты .msg, важно понимать технические детали и ограничения. Система требует правильной настройки службы поиска Azure, включая создание пользовательского индекса для удовлетворения конкретных потребностей поиска по электронной почте. Это может включать определение полей, выходящих за рамки метаданных по умолчанию, таких как содержимое, извлеченное из тела электронного письма и вложений. Кроме того, для оптимизации поиска может потребоваться использование функций Azure или других служб Azure для предварительной обработки электронных писем, извлечения текстового содержимого и преобразования вложений в форматы с возможностью поиска. Этот многоуровневый подход, сочетающий в себе хранилище Azure, поиск Azure AI и пользовательскую логику обработки, создает мощный инструмент для управления и поиска данных электронной почты в большом масштабе.