AI 기반 이메일 스레드 요약 서비스: Bullet Summarizer

핵심 기술

이 글은 AI, 특히 LLM(Large Language Model)을 활용하여 긴 이메일 스레드를 자동으로 요약해주는 서비스인 'Bullet Summarizer'를 소개합니다. 이 서비스는 이메일 포워딩을 기반으로 작동하며, 커뮤니케이션 시간을 단축하고 정보 피로도를 줄이는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항

• 핵심 기능: 이메일 스레드를 81ec20c617d2beee13278436d818e91c@inbound.postmarkapp.com 주소로 포워딩하면, AI가 내용을 요약하여 제공합니다.
• AI 통합: ChatGPT를 포함한 다양한 LLM과의 통합이 가능하며, 데모에서는 구현 용이성을 위해 ChatGPT를 사용했습니다.
• 데이터 저장: 수집된 데이터는 클라이언트 데이터베이스에 저장하여 보고, 분석, 추적 등에 활용할 수 있습니다.
• 구현 환경: Postmark와 ChatGPT API 키, 데이터베이스 연결 문자열을 appsettings.json에 설정하여 로컬 환경에서 복제할 수 있습니다.
• 사용 시나리오: 두 가지 가상 시나리오를 통해 서비스의 작동 방식을 시연합니다.
• 결과 확인: 이메일 전송 실패 시, Metabase 대시보드를 통해 데이터베이스의 모든 테이블을 확인할 수 있습니다.
• 호스팅: Hetzner 인스턴스를 사용하여 API 및 Metabase UI를 직접 노출했습니다.

개발 임팩트

• 업무 생산성 향상: 장문의 이메일 스레드를 빠르게 파악하여 의사결정 시간을 단축하고, 정보 과부하를 줄입니다.
• AI 기반 서비스 개발 사례: LLM을 활용한 실질적인 서비스 개발 및 API 연동 방식을 보여줍니다.
• 통합 및 확장성: 다양한 시스템에 통합 가능하며, 데이터 저장 및 분석 기능을 통해 부가 가치를 창출할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 자체에 다른 개발 커뮤니티의 구체적인 반응은 언급되지 않았으나, #devchallenge, #postmarkchallenge 등의 해시태그를 통해 관련 챌린지 참여 및 기술 공유의 맥락을 파악할 수 있습니다.