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Google Gemini モデルを使用した AI を活用した電子メール検証ツールの構(gòu)築

Jan 09, 2025 pm 06:30 PM

Building an AI-Powered Email Validator using Google Gemini Model

私は會(huì)社で、EC サイトの顧客問(wèn)い合わせフォームに関するプロジェクトに取り組みました。私たちは電子メール アドレスを検証するシステムを?qū)毪筏皮い蓼筏郡?em>ユーザーが送信したメッセージが単なるジャンク メールではなく、実際に保存に関連していることを確認(rèn)する方法という、より大きな問(wèn)題が殘りました。これは、無(wú)関係なメールでサポート チームが圧倒されるのを避けるために非常に重要でした。

中心的な課題であり、このコンポーネントの焦點(diǎn)は、受信トレイに屆く前に自動(dòng)的に各問(wèn)い合わせの関連性を評(píng)価する方法を開発することでした。これは本質(zhì)的に、顧客の質(zhì)問(wèn)に対するスパム フィルターであり、本當(dāng)に関連性のあるメッセージのみを保持します。

問(wèn)題を解決するための私の最初の試みは非常に簡(jiǎn)単でした。標(biāo)準(zhǔn)的な電子メール検証手法を使用しました。これは、一般的なスパム電子メールのパターンをチェックし、電子メール アドレスの形式が適切であることを確認(rèn)することを意味します。明らかなスパムを検出しましたが、確実ではありませんでした。巧妙なスパムメールは、これらの単純なチェックを簡(jiǎn)単に回避します。

主な問(wèn)題は、メッセージ自體ではなく、アドレスだけを見ていたということでした。 これを本當(dāng)に解決するには、メールの內(nèi)容を理解する必要があり、そこから AI を使い始めました。

ここから API キーを取得します - AISTUDIO

デモビデオ - ビデオリンク

GEMINI 1.5 FLASH MODEL を使用して AI を活用した Validator を構(gòu)築する

私のソリューションの核心は驚くほどシンプルですが、効果的です。

  • レート制限: それは悪用を防ぐことから始まり、レート制限を使用して対処しました?;镜膜?、システムは短時(shí)間 (この場(chǎng)合は 5 分) 內(nèi)に 1 つの電子メール アドレスから受信したメッセージの數(shù)を追跡するようになりました。
  • プロンプトの作成: 各メールで何を探すべきかを AI に正確に伝えるために、特定の指示セット (「プロンプト」) を作成しました。このプロンプトには、送信者の名前、電子メール アドレス、メッセージ自體が含まれます。 次に、AI にいくつかの重要な質(zhì)問(wèn)をします。
Analyze this email:
Name: [Sender's Name]
Email: [Sender's Email]
Message: [Email Message]

Is this message relevant to [domain/topic]?
Does the email address look legitimate?
Is the inquiry specific and reasonable?

Return JSON: {"is_valid": "Yes/No", "reason": "[Explanation]"}
  • AI との対話: 私は人気のある AI モデル (Gemini 1.5 Flash モデル) を使用し (これを他のモデルに簡(jiǎn)単に適用できます)、プロンプトを送信して JSON 応答を受け取りました。この応答には、is_valid (はいまたはいいえ) と理由 (AI の決定の説明) という 2 つの重要な情報(bào)が含まれています。

  • エラー処理: 予期しないことが起こります。私のコードには堅(jiān)牢なエラー処理が含まれています。 AI API 呼び出しが失敗した場(chǎng)合、または AI の応答が予期せぬものであった場(chǎng)合、システムはエラーを適切に処理し、クラッシュを防ぎます。サイレントに失敗するのではなく、エラー メッセージを返します。

  • すべてをまとめる: 最終的なシステムは、シンプルさの點(diǎn)でエレガントです。メールが屆きます ->レート制限チェック -> AI検証 ->判定(有効/無(wú)効)。このアプローチは、単純な電子メール検証だけよりもはるかに正確です。

実裝コード

Analyze this email:
Name: [Sender's Name]
Email: [Sender's Email]
Message: [Email Message]

Is this message relevant to [domain/topic]?
Does the email address look legitimate?
Is the inquiry specific and reasonable?

Return JSON: {"is_valid": "Yes/No", "reason": "[Explanation]"}

プレースホルダーを忘れずに置き換えてください:

  • [YOUR_AI_API_ENDPOINT] は AI API の実際のエンドポイントです。

  • API キーに安全にアクセスするためのメソッドを含む getApiKey() 関數(shù)。

  • 選択した AI モデルからの応答の解析に固有のコードを含む extractAIResponse() 関數(shù)。提供されている例は説明用であり、AI モデルの応答では直接機(jī)能しない場(chǎng)合があります。

上記のコードは、スパムメールを減らすための基本的なアプローチであり、ニーズに合わせて改善する必要があります。

ありがとうございます?

以上がGoogle Gemini モデルを使用した AI を活用した電子メール検証ツールの構(gòu)築の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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