原贴链接

嗨，r/LocalLLaMA社区！ 项目链接：https://github.com/zycyc/LAMBDA 我看到过类似的想法或产品，但有些需要订阅并且会把你的数据传给OpenAI，有些设置起来不直观或者使用起来太复杂。 总结：你可以打开任何一封带有已经起草好、听起来像你自己声音的回复的未读邮件，然后点击发送。 背后原理：1. 它会查看你的Gmail已发送邮件箱，提取对话（别人发送的内容和你的回复）并将它们整理成提示 - 补全对。2. 它在本地微调你选择的模型。3. 一旦机器人设置并运行起来，它会不断检查你的Gmail未读邮件并为你起草回复，这样你就可以打开邮件线程直接查看。 我想就一些技术细节进一步征求建议：1. 现在所有的都是用Python编写的，用户需要设置他们的谷歌云凭证，有没有一种方法可以让我把它转换成一个只需要使用我的凭证来请求他们许可（假设他们信任我）的应用，并且仍然让所有东西都在他们的电脑上运行和保存？我只需要在本地用Python通过Gmail API访问他们的Gmail，这需要某种认证。2. 现在我只在Mac上测试过，如果有人感兴趣并且使用PC，请随意贡献。它也打算用于CUDA GPU。还有很多需要优化的地方，但我觉得它超级方便，所以想先分享一下。我是开发新手，欢迎任何反馈！

讨论总结

原帖作者分享了自己构建的本地运行的Python自动回复未读邮件程序，提到该程序的原理、优势以及自己遇到的技术问题。评论者们围绕这个程序展开讨论，包括Gmail和Outlook邮件相关技术问题、程序可能存在的风险、对程序效果的好奇、对程序功能的期待与改进建议等，整体氛围比较积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 原帖作者构建的本地邮件自动语音回复程序有独特之处。
    • 支持理由：与其他类似产品相比，该程序100%本地运行，避免了需订阅、传递数据给OpenAI、设置不直观或使用复杂等问题。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 程序如果产生幻觉并用用户声音说话存在风险。
    • 正方观点：自动回复程序一旦出现幻觉用用户声音发言可能造成不良影响。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 原帖作者在技术细节方面存在疑问，如将Python程序转换为只需获取用户许可就能使用自己凭证运行的应用。
    • 解释：原帖作者希望将Python程序转换为更方便用户使用的应用形式，在技术上遇到了困难并寻求帮助。
  4. 💡 希望程序能过滤广告垃圾邮件。
    • 解释：评论者提出垃圾邮件占收件箱比例大，希望程序能学会过滤，可依据未读/已回复比例进行过滤。
  5. 💡 对项目的可靠性存疑。
    • 解释：仅通过简短质疑表达对项目可能存在隐患的担忧，但未明确指出问题所在。

金句与有趣评论

  1. “😂 TheManicProgrammer：Cool idea but sounds risky, if it hallucinates and says something with your voice..”
    • 亮点：简洁地指出程序虽然很酷但存在风险。
  2. “🤔 Dope! was hoping this exists.”
    • 亮点：表达出对程序存在的期待。
  3. “👀 i’d LOVE to since my main edu email is now in outlook.. but sadly not yet. super interested in knowing whether you already have a script set up for scraping Outlook emails and extract the conversation?”
    • 亮点：体现出对程序使用Outlook邮件训练的期待以及对相关技术的好奇。
  4. “😂 What could possibly go wrong?”
    • 亮点：以简洁而引人深思的问句表达对项目的质疑。
  5. “🤔 great question! it uses all your sent emails (with the thread as context), organize them properly into prompt - completion pairs, and fine tune the model of your choice locally.”
    • 亮点：对原帖作者关于程序构建提示 - 完成对的疑问做出解答。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对这个自动回复邮件的Python程序表示认可、感兴趣或者期待改进。主要分歧点在于对程序可靠性和风险的看法，部分人担忧程序可能存在的隐患如产生幻觉等，这可能是由于自动回复涉及到用户的语音发言以及邮件内容，一旦出错可能造成不良影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：将程序应用到Outlook邮件的训练、程序对垃圾邮件的过滤功能。
  • 潜在影响：如果能够成功将程序扩展到Outlook邮件的训练和垃圾邮件过滤，将提高程序的实用性和用户体验，可能会吸引更多用户使用，对邮件管理领域也可能产生一定的推动作用。

详细内容：

标题：Python 程序自动回复未读邮件引热议

近日，Reddit 上一篇关于用 Python 编写的能够自动回复未读邮件并用用户声音回复的程序引发了众多讨论。该帖子获得了较高的关注度，点赞数和评论数众多。

原帖主要介绍了这个程序的相关情况，包括项目链接https://github.com/zycyc/LAMBDA，其工作原理是通过提取 Gmail 已发送邮件中的对话来组织提示完成对，并在本地微调模型，然后为用户的未读邮件自动起草回复。同时，作者还就一些技术细节征求建议，比如如何在不使用用户自身谷歌云凭证的情况下让程序运行，以及如何使其适配 PC 端和 CUDA 显卡等。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，Gmail 只能通过 SMTP 服务器访问，并需要启用“允许不安全应用”设置。 有人认为这个程序很酷，但也担心如果程序出现幻觉并以用户声音说出不当内容会有风险。 有用户询问该程序在回复时是否会考虑完整的邮件线程以及是否会创建包含事实和学习内容的数据库。 还有人探讨能否将其用于 Outlook 邮箱，以及相关的技术实现方式。

比如，有用户分享道：“从我的记忆来看，Gmail 只能通过 SMTP 服务器访问，并且需要启用‘允许不安全应用’的设置。” 还有用户表示：“我之前做过类似的事情，但在 8B 模型（例如 Llama-3.1）上的响应质量很差。”

对于这个程序，大家存在一定的共识，认为其具有创新性，但在安全性、适配性和功能完善等方面还有待进一步优化。

特别有见地的观点是，有人提到程序在实际应用中的风险，这提醒开发者要更加注重程序的准确性和可靠性。

不过，这个程序仍处于早期阶段，还有很多需要优化和完善的地方，未来的发展值得期待。