Automatické odpovídání e-mailů.

1. Seznamte se s možnostmi ElasticSearch a velkých jazykových modelů (LLM) pro automatizaci odpovídání na e-maily. Prozkoumejte techniky indexace textových dat a využití LLM pro generování odpovědí, s důrazem na jejich aplikaci v praxi.
2. Nasaďte ElasticSearch pro indexaci e-mailů. Vytvořená služba musí podporovat GMail a IMAP účty a zahrnovat funkce jako označení e-mailů jako přečtených, mazání e-mailů a vytváření návrhů e-mailů. Služba by měla být schopna indexovat e-maily v předem nastavených intervalech nebo na požádání.
3. Použijte LLM pro automatické generování odpovědí na e-maily. Vypracujte a integrujte metodu, jak pomocí LLM interpretovat obsah indexovaných e-mailů a generovat kontextově relevantní odpovědi. Testujte a optimalizujte tuto funkcionalitu na základě skutečných požadavků na napsání e-mailů.
4. Diskutujte dosažené výsledky a kriticky je zhodnoťte. Analyzujte účinnost vyvinuté služby ve smyslu přesnosti odpovědí a rychlosti zpracování.

Cílem tohoto projektu je vytvoření serverové služby, která kombinuje možnosti ElasticSearch s pokročilými schopnostmi velkého jazykového modelu (LLM) pro automatické generování odpovědí na e-maily. Služba bude periodicky indexovat e-maily do ElasticSearch pro efektivní vyhledávání a analýzu dat. Současně využije LLM k interpretaci dotazů a generování kontextově relevantních odpovědí. Služba musí podporovat GMail a IMAP účty a zahrnovat obousměrnou komunikaci, včetně označování e-mailů jako přečtených, mazání e-mailů a vytváření draftů e-mailů. Indexace a odpovídání na e-maily bude možné spustit v předem nastavených intervalech nebo na požádání. Aplikace musí být vyvinuta v jazyce Python a bude fungovat jako serverová služba. Je třeba implementovat REST API pro interakci s aplikací, včetně endpointů pro spuštění indexace, správu e-mailů a generování odpovědí.