MAIF/melusine

解決的問題

Melusine 簡化了電子郵件資格評估與路由這項複雜流程。它協助組織自動化郵件分類，透過識別緊急訊息、提取關鍵摘要、過濾雜訊，並確保郵件被正確路由至目的地。

運作方式

提供一個管道框架，允許使用者結合深度學習模型（來自 HuggingFace、PyTorch 和 TensorFlow 等套件）與正規表示式、關鍵字等決定性規則。該套件包含專用工具，可將電子郵件對話分割為單一訊息，並對郵件特定部分（如內文、簽名、頁尾）進行標記，以提升下游機器學習模型的準確性。

適用對象

專為需要整合 AI 模型與傳統規則邏輯的開發人員與資料科學家設計，用於建構可投入生產的電子郵件處理工作流程。

主要特色

• 預設郵件工具：內建功能，可用於分割對話與標記訊息元件（內文、簽名、頁尾）。
• 混合邏輯：支援在單一工作流程中同時使用 AI 框架與決定性啟發式方法。
• 生產就緒：已在 MAIF 生產環境中開發並驗證。
• 執行管理：處理範本程式碼，包括管道執行、平行化與除錯模式。