Azure AI శోధనలో .msg ఇమెయిల్ ఫైల్‌ల నుండి వచనాన్ని సంగ్రహించడం

అజూర్ AI శోధనతో ఇమెయిల్ కంటెంట్‌ను అన్‌లాక్ చేస్తోంది

అజూర్ AI శోధన యొక్క సామర్థ్యాలను అన్వేషించడం క్లౌడ్ పరిసరాలలో నిల్వ చేయబడిన అధిక మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడం మరియు శోధించడంపై దాని తీవ్ర ప్రభావాన్ని వెల్లడిస్తుంది. ప్రత్యేకంగా, అజూర్ స్టోరేజ్ బ్లాబ్ కంటైనర్‌లలోని .msg ఇమెయిల్ ఫైల్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, నిపుణులు కేవలం మెటాడేటాను మాత్రమే కాకుండా ఈ ఇమెయిల్‌లలోని వాస్తవ కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి సమర్థవంతమైన మార్గాలను అన్వేషిస్తారు. ఇమెయిల్‌ల ద్వారా జల్లెడ పట్టడానికి Azure AI యొక్క శక్తివంతమైన ఇండెక్సింగ్ ఫీచర్‌లను ఉపయోగించడం ఈ ప్రక్రియలో ఉంటుంది, ఈ ఫైల్‌లను సమర్థవంతంగా ఎలా ప్రశ్నించాలనే దానిపై అవగాహన అవసరం. శరీరం మరియు జోడింపులతో సహా ఇమెయిల్ కంటెంట్‌ను సంగ్రహించే మరియు శోధించే సామర్థ్యం డేటా విశ్లేషణ, సమ్మతి తనిఖీలు మరియు అంతర్దృష్టి సేకరణ కోసం కొత్త మార్గాలను తెరుస్తుంది.

ఏది ఏమైనప్పటికీ, ప్రాథమిక మెటాడేటా కంటే ఎక్కువని తిరిగి పొందేందుకు ప్రయత్నించినప్పుడు చాలా మంది అడ్డదారిలో ఉన్నారు- 'నుండి', 'ఇటు', 'సబ్జెక్ట్' మరియు 'పంపిన తేదీ' ఫీల్డ్‌లు-బాడీ మరియు అటాచ్‌మెంట్‌లను ఎలా యాక్సెస్ చేయాలనే ఆలోచనలో ఉన్నారు. ఇమెయిల్‌లు. ఈ ఛాలెంజ్ అజూర్ సెర్చ్ సామర్థ్యాలలో లోతుగా డైవ్ చేయవలసిన అవసరాన్ని పరిచయం చేస్తుంది, శోధన అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఇండెక్స్ చేయగల అదనపు ఫీల్డ్‌లను అన్వేషిస్తుంది. అజూర్ AI శోధనలో సమర్థవంతమైన ఇమెయిల్ సూచిక మరియు సూచికను సెటప్ చేయడం యొక్క చిక్కులు ఒకరి సాంకేతిక నైపుణ్యాన్ని మాత్రమే కాకుండా డాక్యుమెంటేషన్ ద్వారా నావిగేట్ చేయగల మరియు కావలసిన ఫలితాలను సాధించడానికి కాన్ఫిగరేషన్‌లతో ప్రయోగాలు చేసే సామర్థ్యాన్ని కూడా పరీక్షిస్తాయి.

స్క్రిప్ట్ వివరణ మరియు వినియోగం

అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు Azure AI శోధన సామర్థ్యాల మధ్య వంతెనగా పనిచేస్తాయి మరియు Azure Blob నిల్వలో నిల్వ చేయబడిన .msg ఫైల్‌ల నుండి ఇమెయిల్ కంటెంట్‌లు మరియు అటాచ్‌మెంట్‌లను సంగ్రహించే నిర్దిష్ట అవసరం. మొదటి స్క్రిప్ట్, అజూర్ ఫంక్షన్‌లు మరియు అజూర్ బొట్టు స్టోరేజ్ SDKలను ప్రభావితం చేస్తూ, "email-msg-index" పేరుతో ఉన్న అజూర్ కాగ్నిటివ్ సెర్చ్ ఇండెక్స్‌ను ప్రశ్నించడానికి రూపొందించబడింది. ఈ సూచిక బహుశా .msg ఇమెయిల్ ఫైల్‌ల నుండి సంగ్రహించబడిన మెటాడేటాను కలిగి ఉంటుంది. ఇండెక్స్ చేయబడిన డాక్యుమెంట్‌లలో శోధన ఆపరేషన్‌ను అమలు చేయడానికి స్క్రిప్ట్ అజూర్ కాగ్నిటివ్ సెర్చ్ లైబ్రరీ నుండి సెర్చ్ క్లయింట్‌ని ఉపయోగిస్తుంది. శోధన ఆపరేషన్ విస్తృతంగా రూపొందించబడింది, శోధన టెక్స్ట్ "*" ద్వారా సూచించబడుతుంది, అంటే ఇది అన్ని సూచిక చేయబడిన పత్రాలను తిరిగి పొందుతుంది. ఎంచుకున్న ఫీల్డ్‌లు, "metadata_storage_path" మరియు "metadata_storage_name", అవి Azure Blob Storageలో నిల్వ చేయబడిన వాస్తవ .msg ఫైల్‌లకు పాత్‌లను అందించడం వలన కీలకమైనవి. ఈ మార్గాలు పొందిన తర్వాత, ఈ .msg ఫైల్‌ల కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి స్క్రిప్ట్ BlobServiceClientని ఉపయోగిస్తుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ డౌన్‌లోడ్ చేయబడిన .msg ఇమెయిల్ ఫైల్‌లను వాటి శరీర కంటెంట్ మరియు జోడింపులను సంగ్రహించడానికి ప్రాసెస్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది ఇమెయిల్ ఫైల్‌లను అన్వయించడానికి ప్రామాణిక పైథాన్ 'ఇమెయిల్' లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తుంది. BytesParser క్లాస్ బైనరీ ఫార్మాట్‌లో ఉన్న .msg ఫైల్ కంటెంట్‌ను రీడ్ చేస్తుంది మరియు దానిని ఇమెయిల్‌మెసేజ్ ఆబ్జెక్ట్‌గా మారుస్తుంది. ఈ ఆబ్జెక్ట్ మోడల్ ఇమెయిల్‌లోని వివిధ భాగాలను సులభంగా సంగ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రత్యేకంగా, ఇది ఇమెయిల్ బాడీలోని సాదా వచన భాగాన్ని తిరిగి పొందుతుంది మరియు ఏదైనా జోడింపులను తిరిగి పొందుతుంది, వాటి కంటెంట్‌ను సంగ్రహిస్తుంది. అటాచ్‌మెంట్‌లు బైనరీ డేటాను నిర్వహించడానికి Base64లో ఎన్‌కోడ్ చేయబడతాయి, ASCII టెక్స్ట్‌గా నిల్వ చేయడం లేదా ప్రసారం చేయడం సులభం చేస్తుంది. రెండు స్క్రిప్ట్‌లు అజూర్ స్టోరేజ్ నుండి ఇమెయిల్ డేటాను తిరిగి పొందడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం ఎలా ఆటోమేట్ చేయాలో ఉదాహరణగా చూపుతాయి, క్లౌడ్-స్టోర్ చేసిన డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడంలో మరియు విశ్లేషించడంలో అజూర్ సేవలు మరియు పైథాన్ స్క్రిప్టింగ్ యొక్క శక్తిని ప్రదర్శిస్తాయి.

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 ఇమెయిల్ ఫైల్స్ కోసం Azure AI శోధనను మెరుగుపరుస్తుంది

Azure Blob నిల్వలో నిల్వ చేయబడిన .msg ఇమెయిల్ ఫైల్‌లతో Azure AI శోధనను సమగ్రపరచడం ఇమెయిల్ కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు శోధించడానికి అధునాతన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. ఇమెయిల్ కమ్యూనికేషన్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడే వ్యాపారాలకు ఈ ఏకీకరణ చాలా కీలకం మరియు అంతర్దృష్టులను సేకరించడం లేదా నిర్దిష్ట సమాచారాన్ని సమర్ధవంతంగా గుర్తించడం అవసరం. ఇమెయిల్ ఫైల్‌ల బాడీ మరియు అటాచ్‌మెంట్‌లతో సహా విస్తారమైన నిర్మాణాత్మక డేటాను సూచిక చేయడానికి మరియు శోధించడానికి అజూర్ AI యొక్క సామర్థ్యంలో ఈ కార్యాచరణ యొక్క ప్రధాన అంశం ఉంది. ఈ ప్రక్రియలో .msg ఫైల్‌ల కంటెంట్‌ను రీడ్, ఎక్స్‌ట్రాక్ట్ మరియు ఇండెక్స్ చేయగల ఇండెక్సర్‌ని సెటప్ చేయడం, వినియోగదారులు వారి మెటాడేటా కాకుండా ఇమెయిల్‌ల కంటెంట్ ఆధారంగా వివరణాత్మక శోధనలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ సామర్ధ్యం డేటా యాక్సెసిబిలిటీని మెరుగుపరుస్తుంది, చట్టపరమైన అభ్యర్థనలకు అనుగుణంగా ఉండటం, అంతర్గత ఆడిట్‌లు చేయడం లేదా భారీ డేటాసెట్‌లలో నిక్షిప్తమైన ముఖ్యమైన కమ్యూనికేషన్‌లను కనుగొనడం సులభతరం చేస్తుంది.

.msg ఇమెయిల్ ఫైల్‌ల కోసం అజూర్ AI శోధనను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి, సాంకేతిక వివరాలు మరియు పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. ఇమెయిల్ శోధన యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా కస్టమ్ ఇండెక్స్‌ను రూపొందించడంతో సహా, సిస్టమ్‌కు అజూర్ శోధన సేవ యొక్క సరైన కాన్ఫిగరేషన్ అవసరం. ఇమెయిల్ బాడీ మరియు జోడింపుల నుండి సంగ్రహించబడిన కంటెంట్ వంటి డిఫాల్ట్ మెటాడేటాకు మించిన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడం ఇందులో ఉండవచ్చు. అంతేకాకుండా, శోధన అనుభవాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, ఇమెయిల్‌లను ప్రీప్రాసెస్ చేయడానికి, టెక్స్ట్ కంటెంట్‌ను సంగ్రహించడానికి మరియు జోడింపులను శోధించదగిన ఫార్మాట్‌లుగా మార్చడానికి అజూర్ ఫంక్షన్‌లు లేదా ఇతర అజూర్ సేవలను ఉపయోగించడం అవసరం కావచ్చు. ఈ లేయర్డ్ విధానం, అజూర్ స్టోరేజ్, అజూర్ AI శోధన మరియు అనుకూల ప్రాసెసింగ్ లాజిక్‌లను కలపడం, ఇమెయిల్ డేటాను స్కేల్‌లో నిర్వహించడానికి మరియు శోధించడానికి శక్తివంతమైన సాధనాన్ని సృష్టిస్తుంది.