メルマガDB

概要

購読している複数のビジネスメルマガ（5年分・1,300通以上）を検索可能なデータベースに変換するプロジェクトです。

成果

• 📧 1,300通以上のメールを構造化
• ⚡ 検索時間を95%短縮（数分 → 数秒）
• 🤖 AI要約で各メールの要点を即座に把握

課題

毎日届くメルマガには価値ある情報が詰まっていますが、「あの話どこで読んだっけ？」と思っても見つけるのは困難でした。このツールでその問題を解決しました。

主な機能

• Gmail API連携: 自動でメルマガを取得・分類
• AI要約生成: Gemini APIで各メールの要点を抽出
• ベクトル検索: 意味的な類似検索が可能
• Streamlit UI: ブラウザで簡単に検索・閲覧
• RAGチャット: 蓄積した知識に対してAIと対話

使用技術

• Python 3.11
• Gmail API
• Google Gemini API
• ChromaDB (ベクトルDB)
• Streamlit
• Pandas

学び

• 大量のテキストデータを効率的に処理する方法
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装パターン
• ベクトル検索の有効性と限界