OpenAI e-mail classification - application
该工作流利用先进的语言模型自动读取和分类电子邮件，专注于招聘申请邮件的深度解析与信息提取。它能快速识别邮件类型，并从正文及附件中抽取关键信息，如姓名、学历和工作经验。通过减少人工处理时间，提高邮件管理的效率与准确性，适用于人力资源、销售和财务等多个领域，助力企业实现智能化办公。
流程图
工作流名称
OpenAI e-mail classification - application
主要功能和亮点
本工作流利用OpenAI的GPT-4语言模型，自动读取并分类收件箱中的电子邮件，尤其针对招聘申请类邮件进行深度解析和信息提取。它不仅能识别邮件类别（如求职申请、销售线索、发票及其他），还能从邮件正文和附件（如简历PDF）中抽取关键信息（姓名、年龄、居住地、学历、工作经验、个人特质等），实现邮件处理的智能化与自动化。
解决的核心问题
在大量邮件中快速筛选和分类不同类型的邮件，尤其是招聘申请邮件的自动识别和关键信息提取，减少人工阅读和分类的工作量，提高处理效率和准确性。
应用场景
- 人力资源部门自动筛选和管理招聘申请邮件
- 销售团队快速识别和跟进销售线索邮件
- 财务部门自动归类和处理发票邮件
- 企业邮箱自动分类，提升邮件管理效率
主要流程步骤
- Email trigger：通过IMAP协议监听并读取新邮件。
- Extract data from attachment：自动从邮件的附件（如PDF格式简历）中提取文本内容。
- Classify email：利用OpenAI GPT-4模型对邮件内容及附件文本进行分类，分为求职申请、销售线索、发票及其他。
- Extract variables - email & attachment：进一步抽取求职申请邮件中的详细信息，如申请者姓名、年龄、居住地、学历、工作经验和个人特质。
- 后续根据分类结果，可以连接不同的子工作流（Workflow 2、Workflow 3、workflow 4）实现定制化处理。
涉及的系统或服务
- IMAP邮箱服务：用于邮件的实时读取。
- OpenAI GPT-4模型：实现邮件分类和信息抽取。
- n8n节点：包括邮件读取、文件内容提取（PDF）、文本分类和信息抽取等核心节点。
适用人群或使用价值
- 招聘人员和HR团队：自动筛选求职邮件，快速获取候选人关键信息。
- 销售及客户支持团队：自动识别销售线索邮件，提高响应速度。
- 财务团队：高效管理发票邮件。
- 任何需要自动化邮件分类和信息抽取以提升工作效率的企业和团队。
该工作流通过智能化邮件处理，帮助企业节省大量人力成本，提升邮件管理和响应效率，实现办公自动化升级。