📧 ProdMail AI - Classificação de emails com AI

Aplicação web simples que utiliza Inteligência Artificial para classificar emails como Produtivos ou Improdutivos e sugerir respostas automáticas com base nessa classificação.

O projeto foi desenvolvido como parte de um processo seletivo para vaga de desenvolvedor, seguindo os requisitos propostos.

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🚀 Funcionalidades

• Upload de emails nos formatos .txt ou .pdf
• Inserção direta de texto do email
• Classificação automática do email:
  • Produtivo → requer ação ou resposta
  • Improdutivo → não requer ação imediata
• Sugestão de resposta automática utilizando IA
• Backend em Python (Flask)
• Frontend em HTML, CSS (BootStrap) e JavaScript

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🧠 Inteligência Artificial Utilizada

• Classificação de emails: modelo de Text Classification usando Hugging Face Transformers
• Geração de respostas: Google Gemini API (modelo Gemini Pro) utilizando free tier para testes

A arquitetura foi pensada de forma modular, permitindo fácil substituição do modelo de IA no futuro.

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🗂️ Estrutura do Projeto

Projeto/
├── app.py
├── .env
├── requirements.txt
├── ai/
│   ├── __init__.py
│   ├── classifier.py
│   ├── responder.py
│   └── train_classifier.py
├── data/
│   └── emails.csv
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── pdf_reader.py
├── templates/
│   └── index.html
├── static/
│   └── main.js
└── README.md

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⚙️ Requisitos

• Python 3.10+
• pip
• Conta Google para gerar a API Key do Gemini (free tier)

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▶️ Como executar o projeto localmente

1️⃣ Clone o repositório

git clone https://github.com/MarcosDasp/ProdMail-AI.git
cd ProdMail-AI

2️⃣ Crie e ative um ambiente virtual

Windows (PowerShell):

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

Linux / macOS:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

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3️⃣ Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

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🔑 Configuração da API (Gemini)

Criar a API Key

1. Acesse: https://aistudio.google.com/

2. Faça login com Google

3. Clique em Get API key

4. Crie uma chave

5. Copie a key

O Google possui um período de avaliação gratuita, onde será possível testar a aplicação. Porém é necessario cadastrar um cartão (sem cobranças durante o período do teste)

6. Crie um arquivo .env na raiz do projeto com o seguinte conteúdo:

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

⚠️ O arquivo .env não deve ser versionado.

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🧠 Treinamento do Modelo de Classificação

Antes de executar a aplicação, é necessário treinar o modelo responsável por classificar os e-mails como Produtivo ou Improdutivo.

O projeto já inclui:

• O script de treinamento: ai/train_classifier.py
• O dataset de treinamento (já presente no repositório)

Para realizar o treinamento:

1. Execute o script de treinamento:

python ai/train_classifier.py

Observação: o treinamento precisa ser executado apenas uma vez, a menos que o dataset seja alterado.

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4️⃣ Execute a aplicação

python app.py

A aplicação normalmente estará disponível em:

👉 http://127.0.0.1:5000

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🧪 Exemplos de uso

• Texto simples:

  "Preciso de ajuda com meu acesso ao sistema"

• Upload de arquivo:

  • email.txt
  • email.pdf

A resposta exibirá:

• Categoria do email
• Sugestão de resposta automática

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python
• Flask
• Hugging Face Transformers
• Google Gemini API
• HTML5 / BootStrap / JavaScript

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📌 Observações Importantes

• O uso da IA de geração de respostas depende de limites do free tier da Google Gemini API
• O projeto foi desenvolvido com foco em clareza, modularização e facilidade de execução
• A classificação pode ser melhorada com mais dados de treinamento

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📄 Licença

Este projeto é destinado exclusivamente para fins educacionais e avaliação técnica.