Klassifiseringspipelinen
Når en ny e-post kommer inn, kjører DraftKite en klassifiseringspipeline:
- Ingest: vi henter e-postens metadata og brødtekst via Gmail eller Microsoft Graph.
- Kontekst: vi henter merkene dine og beskrivelsene deres.
- Plugin-hooks (onClassify): plugins kan bidra med ekstra kontekst.
- LLM-kall: OpenAIs modell velger merket som passer best – eller flere.
- Write-back: merket settes på i Gmail (label) eller Outlook (kategori).
Hele prosessen tar typisk 1-3 sekunder og kjører asynkront, så den forsinker aldri innboksopplevelsen din.
Beskrivelser er viktige
Hvert merke har en beskrivelse – noen få linjer som forteller AI når merket skal brukes. Jo mer presise beskrivelsene dine er, desto bedre blir klassifiseringen.
Merke: "Kundeservice"
Beskrivelse: "E-post fra eksisterende kunder om produkter, fakturaer, klager eller tekniske problemer. IKKE leads eller salgshenvendelser."Eksplisitte negasjoner ("IKKE ...") er spesielt effektive for å hindre at et merke brukes for bredt.
Maler og dine egne merker
I /labels kan du velge fra kuraterte maler (Fakturaer, Nyhetsbrev, Internt, osv.) med ett klikk, eller lage dine helt egne. Du bestemmer farge og beskrivelse.
Overstyring og læring
Hvis AI velger feil merke, kan du rette det manuelt i Gmail eller Outlook. DraftKite registrerer rettelsen din og justerer klassifiseringen for lignende e-poster fremover.