Azure AI تلاش میں .msg ای میل فائلوں سے متن نکالنا

Azure AI تلاش کے ساتھ ای میل کے مواد کو غیر مقفل کرنا

Azure AI تلاش کی صلاحیتوں کو دریافت کرنا کلاؤڈ ماحول میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا کی وسیع مقدار کے ذریعے انتظام اور تلاش پر اس کے گہرے اثرات کو ظاہر کرتا ہے۔ خاص طور پر، Azure Storage بلاب کنٹینرز میں .msg ای میل فائلوں کے ساتھ کام کرتے وقت، پیشہ ور افراد نہ صرف میٹا ڈیٹا بلکہ ان ای میلز کے اندر موجود اصل مواد تک رسائی کے موثر طریقے تلاش کرتے ہیں۔ اس عمل میں ای میلز کو چھاننے کے لیے Azure AI کی طاقتور انڈیکسنگ خصوصیات کا فائدہ اٹھانا شامل ہے، ایک ایسا کام جو ان فائلوں کو مؤثر طریقے سے استفسار کرنے کے بارے میں سمجھنے کا مطالبہ کرتا ہے۔ ای میل کے مواد کو نکالنے اور تلاش کرنے کی صلاحیت، بشمول باڈی اور منسلکات، ڈیٹا کے تجزیہ، تعمیل کی جانچ، اور بصیرت جمع کرنے کے لیے نئی راہیں کھولتی ہے۔

تاہم، بہت سے لوگ اپنے آپ کو ایک دوراہے پر پاتے ہیں جب بنیادی میٹا ڈیٹا سے زیادہ بازیافت کرنے کی کوشش کرتے ہیں — جیسے کہ 'منجانب'، 'ٹو'، 'موضوع'، اور 'تاریخ بھیجی گئی' فیلڈز- یہ سوچتے ہیں کہ اس کے باڈی اور منسلکات تک کیسے رسائی حاصل کی جائے۔ ای میلز یہ چیلنج Azure Search کی صلاحیتوں میں مزید گہرے غوطہ لگانے کی ضرورت کو متعارف کراتا ہے، جس میں اضافی فیلڈز کی تلاش کی جا سکتی ہے جن کو تلاش کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے۔ Azure AI سرچ میں ایک موثر ای میل انڈیکس اور انڈیکسر ترتیب دینے کی پیچیدگیاں نہ صرف کسی کی تکنیکی صلاحیت کو جانچتی ہیں بلکہ مطلوبہ نتائج حاصل کرنے کے لیے دستاویزات کے ذریعے تشریف لے جانے اور کنفیگریشن کے ساتھ تجربہ کرنے کی صلاحیت کو بھی جانچتی ہیں۔

اسکرپٹ کی وضاحت اور استعمال

فراہم کردہ اسکرپٹ Azure AI تلاش کی صلاحیتوں اور Azure Blob Storage میں محفوظ کردہ .msg فائلوں سے ای میل کے مواد اور منسلکات کو نکالنے کی مخصوص ضرورت کے درمیان ایک پل کا کام کرتی ہیں۔ پہلا اسکرپٹ، Azure فنکشنز اور Azure Blob Storage SDKs کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، Azure Cognitive Search انڈیکس کو "email-msg-index" کے نام سے استفسار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ انڈیکس غالباً .msg ای میل فائلوں سے نکالا گیا میٹا ڈیٹا پر مشتمل ہے۔ اسکرپٹ تمام اشاریہ شدہ دستاویزات میں سرچ آپریشن کو انجام دینے کے لیے Azure Cognitive Search لائبریری سے SearchClient کا استعمال کرتا ہے۔ سرچ آپریشن کو وسیع ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس کی نشاندہی سرچ ٹیکسٹ "*" سے ہوتی ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ تمام انڈیکس شدہ دستاویزات کو بازیافت کرے گا۔ منتخب کردہ فیلڈز، "metadata_storage_path" اور "metadata_storage_name" بہت اہم ہیں کیونکہ یہ Azure Blob Storage میں محفوظ کردہ اصل .msg فائلوں کے لیے راستے فراہم کرتے ہیں۔ ایک بار جب یہ راستے حاصل ہو جاتے ہیں، اسکرپٹ ان .msg فائلوں کے مواد تک رسائی اور ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے BlobServiceClient کا استعمال کرتا ہے۔

دوسرا اسکرپٹ ڈاؤن لوڈ کردہ .msg ای میل فائلوں کو ان کے جسمانی مواد اور منسلکات کو نکالنے کے لیے پروسیسنگ پر مرکوز ہے۔ یہ ای میل فائلوں کو پارس کرنے کے لیے معیاری ازگر 'ای میل' لائبریری کا استعمال کرتا ہے۔ BytesParser کلاس .msg فائل کے مواد کو پڑھتی ہے، جو بائنری فارمیٹ میں ہے، اور اسے EmailMessage آبجیکٹ میں تبدیل کرتی ہے۔ یہ آبجیکٹ ماڈل ای میل کے مختلف حصوں کو آسانی سے نکالنے کی اجازت دیتا ہے۔ خاص طور پر، یہ ای میل باڈی کے سادہ متن والے حصے کو بازیافت کرتا ہے اور ان کے مواد کو نکال کر کسی بھی منسلکات پر اعادہ کرتا ہے۔ اس کے بعد منسلکات کو بیس 64 میں بائنری ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے انکوڈ کیا جاتا ہے، جس سے ASCII ٹیکسٹ کے بطور اسٹور یا ٹرانسمٹ کرنا آسان ہوجاتا ہے۔ دونوں اسکرپٹ اس بات کی مثال دیتے ہیں کہ Azure Storage سے ای میل ڈیٹا کی بازیافت اور پروسیسنگ کو خود کار طریقے سے کیسے بنایا جاتا ہے، Azure سروسز اور Python اسکرپٹنگ کی طاقت کو ظاہر کرتے ہوئے کلاؤڈ اسٹور شدہ ڈیٹا کو موثر طریقے سے ہینڈل کرنے اور تجزیہ کرنے میں۔

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 ای میل فائلوں کے لیے Azure AI تلاش کو بڑھانا

Azure Blob Storage میں محفوظ کردہ msg ای میل فائلوں کے ساتھ Azure AI تلاش کو مربوط کرنا ای میل مواد تک رسائی اور تلاش کرنے کے لیے ایک جدید حل پیش کرتا ہے۔ یہ انضمام ان کاروباروں کے لیے بہت اہم ہے جو ای میل مواصلات پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں اور انہیں بصیرت نکالنے یا مخصوص معلومات کو موثر طریقے سے تلاش کرنے کی ضرورت ہے۔ اس فعالیت کا مرکز Azure AI کی بڑی مقدار میں غیر ساختہ ڈیٹا بشمول ای میل فائلوں کے باڈی اور منسلکات کو انڈیکس کرنے اور تلاش کرنے کی صلاحیت میں مضمر ہے۔ اس عمل میں ایک انڈیکسر ترتیب دینا شامل ہے جو .msg فائلوں کے مواد کو پڑھ سکتا ہے، نکال سکتا ہے اور انڈیکس کر سکتا ہے، جس سے صارفین کو ای میلز کے مواد کی بنیاد پر تفصیلی تلاش کرنے کی اجازت ملتی ہے، نہ کہ ان کے میٹا ڈیٹا۔ یہ صلاحیت ڈیٹا کی رسائی کو بڑھاتی ہے، قانونی درخواستوں کی تعمیل کرنے، اندرونی آڈٹ کرنے، یا بڑے ڈیٹا سیٹس میں دفن اہم مواصلات کو تلاش کرنا آسان بناتی ہے۔

.msg ای میل فائلوں کے لیے Azure AI تلاش کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لیے، تکنیکی تفصیلات اور حدود کو سمجھنا ضروری ہے۔ سسٹم کو Azure سرچ سروس کی مناسب ترتیب درکار ہے، بشمول ای میل تلاش کی مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے حسب ضرورت انڈیکس بنانا۔ اس میں پہلے سے طے شدہ میٹا ڈیٹا سے باہر فیلڈز کی وضاحت شامل ہو سکتی ہے، جیسے ای میل کے باڈی سے نکالا گیا مواد اور منسلکات۔ مزید برآں، تلاش کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے ای میلز کو پری پروسیس کرنے، ٹیکسٹ مواد کو نکالنے، اور منسلکات کو قابل تلاش فارمیٹس میں تبدیل کرنے کے لیے Azure Functions یا دیگر Azure سروسز کے استعمال کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ Azure Storage، Azure AI تلاش، اور حسب ضرورت پروسیسنگ منطق کو ملا کر یہ تہہ دار نقطہ نظر، پیمانے پر ای میل ڈیٹا کو منظم کرنے اور تلاش کرنے کے لیے ایک طاقتور ٹول بناتا ہے۔