Die Klassifizierungs-Pipeline
Wenn eine neue E-Mail eintrifft, führt DraftKite eine Klassifizierungs-Pipeline aus:
- Ingest: Wir holen Metadaten und Text der E-Mail über Gmail oder Microsoft Graph.
- Kontext: Wir laden Ihre Beschriftungen und deren Beschreibungen.
- Plugin-Hooks (onClassify): Plugins können zusätzlichen Kontext beisteuern.
- LLM-Aufruf: Das Modell von OpenAI wählt die am besten passende Beschriftung — oder mehrere.
- Write-back: Die Beschriftung wird in Gmail (Label) bzw. Outlook (Kategorie) gesetzt.
Der gesamte Prozess dauert typischerweise 1-3 Sekunden und läuft asynchron, sodass er Ihr Erlebnis im Posteingang nie verlangsamt.
Beschreibungen sind entscheidend
Jede Beschriftung hat eine Beschreibung — ein paar Zeilen, die der KI sagen, wann die Beschriftung verwendet werden soll. Je präziser Ihre Beschreibungen, desto besser die Klassifizierung.
Beschriftung: "Kundenservice"
Beschreibung: "E-Mails von Bestandskunden zu Produkten, Rechnungen, Reklamationen oder technischen Problemen. KEINE Leads oder Verkaufsanfragen."Explizite Verneinungen ("KEINE ...") sind besonders wirksam, um zu verhindern, dass eine Beschriftung zu breit verwendet wird.
Vorlagen und eigene Beschriftungen
Unter /labels können Sie mit einem Klick aus kuratierten Vorlagen wählen (Rechnungen, Newsletter, Intern usw.) oder ganz eigene Beschriftungen anlegen. Farbe und Beschreibung bestimmen Sie.
Übersteuern und Lernen
Wählt die KI eine falsche Beschriftung, können Sie sie in Gmail oder Outlook manuell korrigieren. DraftKite registriert Ihre Korrektur und passt die Klassifizierung für ähnliche E-Mails künftig an.