Panza
Panza是一个个人化的电子邮件助手，旨在根据您的写作风格和过往邮件历史定制。它的工作原理基于一种称为“数据回放”的数据集生成技术，通过此技术，Panza利用预训练的大型语言模型(LLM)来总结您过去的电子邮件，并将每封邮件转换为“(合成指令, 实际电子邮件)”对。这些对被用来训练Panza，使其能够在只给出指令的情况下生成目标邮件，从而学习用户的写作风格。Panza还利用了名为Robust Adaptation（RoSA）的本地微调技术，结合低秩（LoRA）和稀疏微调来提高参数效率。此外，Panza通过检索增强生成（RAG）模块运行，该模块能够存储过去的电子邮件并在每次查询时提供一些相关邮件作为上下文，从而更好地插入特定细节，如作者的联系信息或常用的Zoom链接。
什么时候使用Panza?
您可能会在以下情况下使用Panza:
- 提高生产力：如果您花费大量时间撰写重复性的邮件，Panza能帮您快速生成与您过去邮件风格一致的新邮件，极大地提高工作效率。
- 维护个人风格：Panza在生成邮件时会尽量模仿您的个人写作风格，这对于保持和客户、同事的统一沟通风格很有帮助。
- 本地数据处理：对于那些关注隐私和数据安全的用户，Panza提供一种保证数据不离开本地设备的邮箱自动化解决方案。这意味着您的邮件数据不会与训练原始LLMs的实体、LLM分发服务（如Huggingface）或Panza的开发者分享。
- 提高个性化：利用已有的电子邮件记录，Panza可以帮助您创建更为个性化、具体且相关的回复，如自动加入您经常提供的信息或链接。
- 适用于各种场景：无论您是企业家、学者还是服务提供者，都可以通过Panza来优化您的邮件处理流程，节省时间用于更重要的任务。
安装和运行Panza的条件
- 能够将您的邮件导出至
mbox格式。 - 一台配备至少24 GiB内存的NVIDIA GPU的电脑（或使用Google Colab作为替代方案）。
- 一个Hugging Face账户以免费下载模型。
- [可选]Weights & Biases账户以免费记录训练中的指标。
- 基本的Python和Unix知识，例如创建环境和运行Python脚本。
- 不需要有先前的大型语言模型经验。
Panza提供了一套完整的安装脚本并支持通过Conda或Docker环境运行。经过简单的设置后，您可以开始训练您的个性化郵件助手，并通过图形界面（GUI）或命令行界面（CLI）与之交互，根据需要生成邮件。
总的来说，Panza是一个强大的工具，能帮您节省时间，维持个人风格，同时保护数据隐私。无论是个人用户还是专业人士，只要需要处理大量电子邮件，都可以从Panza中受益。
