MS Outlook(메일 클라이언트)의 데이터를 ChatGPT로 보내기

주고받는 이메일 데이터에 AI를 활용하는 것에 대한 이야기가 나왔다.

하지만, 이걸 위해 메일 서버를 별도로 구축하거나, 메일 클라이언트와 검색 기능 등을 별도로 코딩하기에는 아무리 AI Code Generation을 쓴다고 해도, 쓸만한 결과물이 나오기까지의 과정이 여간 쉬운 일이 아니다.

결국, 이메일과 관련된 모든 기능이 이미 있는 "MS Office"에 붙어서 바로 코딩할 수 있는 JS 프레임워크를 이용하기로 했다.

MS Outlook의 메일을 AI로 분석하는 실제 예시

// Analyze Microsoft Outlook data with ChatGPT
// Require: WelsonJS framework (https://github.com/gnh1201/welsonjs)
// Workflow: Microsoft Outlook -> OpenAI -> Get Response
var Office = require("lib/msoffice");
var LIE = require("lib/language-inference-engine");

function main(args) {
    var prompt_texts = [];

    var keyword = "example.com";
    var maxCount = 10;
    var previewLen = 160;

    console.log("Searching mails by sender OR recipient contains: '" + keyword + "'.");
    console.log("This test uses Restrict (Sender/To/CC/BCC) + Recipients verification.");
    console.log("Body preview length: " + previewLen);

    var outlook = new Office.Outlook();
    outlook.open();
    outlook.selectFolder(Office.Outlook.Folders.Inbox);

    var results = outlook.searchBySenderOrRecipientContains(keyword);
    console.log("Printing search results. (max " + maxCount + ")");

    results.forEach(function (m, i) {
        var body = String(m.getBody() || "");
        var preview = body.replace(/\r/g, "").replace(/\n+/g, " ").substr(0, previewLen);
        
        var text = "#" + String(i) +
            " | From: " + String(m.getSenderEmailAddress()) +
            " | To: " + String(m.mail.To || "") +
            " | Subject: " + String(m.getSubject()) +
            " | Received: " + String(m.getReceivedTime());

        console.log(text);
        console.log("  Body: " + preview);
        
        // Add an email data to the prompt text context
        prompt_texts.push(text);
        
        // The body to reduce token usage and avoid sending overly large/sensitive content.
        var bodyForPrompt = body;
        var maxBodyLengthForPrompt = 2000; // Keep the body snippet short
        if (bodyForPrompt.length > maxBodyLengthForPrompt) {
            bodyForPrompt = bodyForPrompt.substring(0, maxBodyLengthForPrompt) + "...";
        }
        prompt_texts.push("  Body: " + bodyForPrompt);
    }, maxCount);

    outlook.close();

    // build a AI prompt text
    var instruction_text = "This is an email exchange between the buyer and me, and I would appreciate it if you could help me write the most appropriate reply.";
    prompt_texts.push(instruction_text);

    // complete the prompt text
    var prompt_text_completed = prompt_texts.join("\r\n");

    //console.log(prompt_text_completed);  // print all prompt text

    // get a response from AI
    var response_text = LIE.create().setProvider("openai").inference(prompt_text_completed, 0).join(' ');

    console.log(response_text);
}

exports.main = main;

실행 방법

1. CLI 사용

모든 작성 및 저장을 마친 후, 다음 명령을 통해 실행한다. (outlook_ai.js 파일로 저장했을 때.

cscript app.js outlook_ai

2. GUI 사용

모든 작성 및 저장을 마친 후, WelsonJS Launcher 앱을 통해 실행한다.

실행하면 어떤 결과가 나오는가?

메일 내용에는 개인정보가 포함되어 있으므로 예시는 따로 첨부하지 않았다.

위 코드의 작업이 성공하면 메일 내용이 출력되면서, OpenAI 서버에서 분석을 마친 결과값을 얻어올 수 있다.