Privemail — убийца ChatGPT для почты: как я сделал email-клиент с локальным AI за 0 рублей

Зачем нужен локальный AI для почты?

Каждый раз, когда вы используете ChatGPT или аналогичные облачные сервисы для обработки электронной почты, ваши личные данные — переписка, контакты, тон общения — отправляются на сторонние серверы. Как показало расследование о приватности, даже при самых строгих настройках остаются риски утечек и нецелевого использования данных.

Что умеет Privemail?

• Автоматическая категоризация писем: Распределяет входящие по папкам (работа, личное, рассылки, спам)
• Умное составление ответов: Генерирует варианты ответов на основе контекста переписки
• Резюме длинных писем: Создает краткие выжимки из объемных сообщений
• Извлечение действий: Выделяет задачи, дедлайны и важные пункты из текста
• Анализ тональности: Определяет эмоциональную окраску сообщений

Техническая архитектура

Privemail построен на трех ключевых компонентах:

1. Gmail API для безопасного доступа к почте без паролей
2. Ollama как локальный сервер для запуска LLM моделей
3. Python-бэкенд на FastAPI для оркестрации процессов

1Установка и настройка Ollama

Сначала устанавливаем Ollama — платформу для запуска локальных языковых моделей. Как подробно описано в полном гиде по запуску LLM офлайн, это самый простой способ работать с моделями на своем ПК.

# Установка Ollama (Linux/macOS)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Запуск сервера Ollama
ollama serve &

# Загрузка моделей для Privemail
ollama pull llama3.2:3b
ollama pull mistral:7b
ollama pull gemma2:2b

2Настройка Gmail API

Создаем проект в Google Cloud Console, включаем Gmail API и скачиваем credentials.json. Этот процесс аналогичен тому, что используется в сервисе расчета пени на Flask.

# Пример конфигурации Gmail API в Python
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly',
          'https://www.googleapis.com/auth/gmail.send']

def get_gmail_service():
    flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
        'credentials.json', SCOPES)
    creds = flow.run_local_server(port=0)
    # Сохраняем токен локально
    with open('token.json', 'w') as token:
        token.write(creds.to_json())
    return build('gmail', 'v1', credentials=creds)

3Ядро Privemail: интеграция AI и почты

Основная логика приложения — получать письма через Gmail API, обрабатывать их через Ollama и возвращать результаты.

import requests
import json

class PrivemailAI:
    def __init__(self, ollama_url="http://localhost:11434"):
        self.ollama_url = ollama_url
    
    def categorize_email(self, email_text):
        """Категоризация письма с помощью Llama 3.2"""
        prompt = f"""К какой категории относится это письмо?
        Варианты: работа, личное, рассылка, спам.
        Письмо: {email_text[:1000]}
        Ответ только категорией."""
        
        response = requests.post(
            f"{self.ollama_url}/api/generate",
            json={
                "model": "llama3.2:3b",
                "prompt": prompt,
                "stream": False
            }
        )
        return response.json()['response'].strip()
    
    def generate_reply(self, email_thread, tone="профессиональный"):
        """Генерация ответа с учетом тональности"""
        prompt = f"""Напиши ответ на это письмо. Тон: {tone}.
        История переписки: {email_thread}
        Ответ:"""
        
        response = requests.post(
            f"{self.ollama_url}/api/generate",
            json={
                "model": "mistral:7b",
                "prompt": prompt,
                "stream": False
            }
        )
        return response.json()['response']

Сравнение с альтернативами

Как видно из таблицы, Privemail предлагает уникальное сочетание полной приватности и нулевой стоимости. В отличие от облачных решений вроде ChatGPT, который стал монстром с 300 млн пользователей, наш инструмент не отправляет ваши данные никуда.

Примеры использования в реальной жизни

Кому подойдет Privemail?

• Фрилансеры и предприниматели, которые ценят приватность переписки с клиентами
• Юристы, врачи, психологи — специалисты, работающие с конфиденциальными данными
• Корпоративные пользователи в компаниях со строгими требованиями к безопасности
• Технические энтузиасты, которые хотят контролировать каждый аспект своих цифровых инструментов
• Путешественники и digital nomads, часто работающие без стабильного интернета

Будущее развития

Планируемые улучшения для Privemail включают:

1. Интеграция с CommerceTXT для более эффективного RAG-поиска по архиву писем
2. Поддержка мультимодальных моделей вроде HyperCLOVA X SEED для анализа вложений
3. Десктопное приложение с графическим интерфейсом для менее технических пользователей
4. Интеграция с календарем для автоматического планирования встреч из писем

Privemail демонстрирует, что в эпоху, когда ChatGPT изменил рабочие привычки, возможна альтернатива — приватная, локальная и полностью контролируемая пользователем. Это не просто инструмент, а философия: AI должен служить человеку, а не превращать его данные в товар.

Как и в случае с локальным голосовым ассистентом или Telegram-ботом для расшифровки голосовых, ключевое преимущество — суверенитет над своими данными.