Đang tải bảng tin…
XDA Developers0 Hot0 bình luận9 phút đọc
I use my local LLM to triage my email every morning, but I'll still never let it send replies
Tóm tắt bởi AI
Một nhà phát triển xây dựng hệ thống phân loại email riêng tư bằng mô hình Gemma 4 chạy cục bộ qua Ollama, phân tích tối đa 2.000 ký tự mỗi email và phân loại thành 6 hạng mục (Khẩn cấp, Cần hành động, Bản tin, Giao hàng, Cập nhật ngân hàng, Cập nhật Reddit) kèm tóm tắt ngắn gọn. Dù hiệu quả, tác giả vẫn từ chối cho phép AI tự động gửi phản hồi, giữ ranh giới giữa phân loại hành chính và giao tiếp cá nhân. Gemma 4 vượt trội hơn Qwen 3.5 về tỷ lệ tốc độ-chất lượng.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng một giải pháp triage email riêng tư, hiệu quả và bảo mật hoàn toàn trên thiết bị cá nhân, giúp tiết kiệm thời gian mà không phụ thuộc vào dịch vụ cloud.
Bạn nhớ được gì?
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
tối đa +17 điểm
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://www.xda-developers.com/i-used-a-local-llm-to-triage-my-email-but-ill-still-never-let-it-send-replies. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
PromptLayer Blog1 Hot9 phútAI
Grounding LLMs: How Function Calling Makes AI Actionable
Function calling cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương tác với hệ thống bên ngoài thông qua việc gọi các API hoặc hàm đã định nghĩa dựa trên đầu vào của người dùng, thay vì chỉ dừng lại ở sinh văn bản. Bài viết giải thích khái niệm, minh họa cách hoạt động bằng ví dụ JSON có cấu trúc, và cung cấp hướng dẫn Python hoàn chỉnh sử dụng GPT-4 của OpenAI để xây dựng hệ thống lọc email tự động lưu trữ thư quảng cáo và đánh dấu sao thư cá nhân hoặc công việc.
Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc hoặc tích hợp AI vào ứng dụng thực tế, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách biến mô hình ngôn ngữ lớn thành công cụ thực hành thông qua gọi hàm, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tính linh hoạt của hệ thống.
