邮件智能
自动对传入邮件进行分类，使用 AI 提取文档数据，并将邮件与发票、报价和收据进行匹配。
将您的共享邮箱变成文档收件箱
邮件智能 为您的公司提供专用邮箱，用于监视传入消息、识别业务文档、提取关键数据并建议指向 NomadBill 中正确记录的链接。它是专为自由职业者和小团队现有的工作方式而设计的：供应商通过邮件发送发票，客户回复报价，付款确认信息会到达同一个收件箱。
代理邮箱
每家公司都会获得一个专用的代理邮箱，格式为 agent_name@agent.nomadbill.co。如果您的工作区使用自定义代理域，则邮箱将改用该域。
只有公司所有者可以配置邮箱。在设置过程中，NomadBill 通过将代理名称转换为小写、用连字符替换空格以及将 slug 限制为 40 个字符，将代理名称标准化为邮箱安全格式。
一旦配置开始，NomadBill：
- 使用 Nylas 创建邮件授权
- 将邮箱连接存储在
company_email_accounts记录中 - 为传入邮件事件注册一个网络钩子
Webhook 侦听以下事件：
message.createdmessage.updatedgrant.expired
NomadBill 在 /api/public/nylas-webhook 注册 Webhook。在初始 webhook 握手期间，GET 处理程序返回与收到的完全相同的 challenge 查询参数。
如何处理传入的邮件
每条新消息都遵循相同的处理流程，因此结果保持一致并避免重复工作。
接收 webhook 事件
当创建或更新消息或授权到期时，Nylas 会向 /api/public/nylas-webhook 发送 Webhook 事件。
NomadBill 可以使用 HMAC-SHA256 验证 x-nylas-signature 标头。签名验证是可选的，但您应该将其视为推荐的生产设置。
获取完整的邮件
有效事件到达后，NomadBill 从连接的邮箱中获取完整的邮件内容和元数据。
该系统还可以防止重复处理。如果同一封邮件已完成、已跳过或仍在五分钟窗口内处理，NomadBill 不会再次分析它。
跳过不应分析的消息
NomadBill 跳过从代理邮箱本身发送的邮件。这种自我邮件防护可以防止循环并避免分析系统生成的邮件。
如果出站或不相关的消息不代表可用的业务文档，则也可以在分类过程中排除它们。
下载附件和消息内容
处理器在运行文档分析之前收集邮件正文和任何可用附件。
这为分类器提供了足够的上下文来识别消息是否包含发票、收据、报价、确认或其他文档类型。
运行AI分类和提取
NomadBill 使用 google/gemini-3.6-flash 通过 Lovable AI 网关将邮件内容发送到 AI 管道。
该模型对文档进行分类并提取结构化字段，例如总计、日期、名称和参考号，以便您可以在 NomadBill 中查看它们，而无需手动复制数据。
计算匹配建议
提取后，匹配引擎会将邮件与发票、报价、进项发票、银行交易和公司中的客户进行比较。
每个可能的匹配都会得到一个分数。 NomadBill 保留满足最低阈值的建议，并首先显示最强的候选者。
存储结果并保留您的决定
最终分析与邮件记录一起存储，包括提取的数据和建议的链接。
如果您已经链接或驳回了建议，NomadBill 会在以后重新分析时保留该决定，而不是重置您的工作。
文档分类
邮件智能 将每条分析的邮件分类为以下文档类型之一：
incoming_invoicereceiptoutgoing_invoicequotepayment_confirmationremindercontractother
该分类有助于 NomadBill 决定下一步要提供哪些操作。例如，只有 incoming_invoice 和 receipt 邮件可以直接转换为进项发票记录。
AI 提取的数据
分析结果可以包括以下提取的字段。
检测到的邮件文档类型。
分类结果的模型置信度得分。
邮件或附件所包含内容的简短摘要。
在文档中检测到的主发票、收据、报价或确认号。
在邮件或附件中找到的其他参考标识符。
检测到的文档总金额。
当文档提供 VAT 之前的净额。
从文档中提取的 VAT 金额。
能够可靠识别时的 VAT 率。
检测到的单据金额的货币代码。
文档中找到的发布日期。
付款到期日（如果存在）。
与文档关联的供应商或发件人名称。
文档中引用的客户名称。
在邮件或文档中检测到的银行帐号。
分析期间分配的广泛类别。
提取的文档文本用于下游分类和匹配。
当附件包含逐项详细信息时，从文档中检测到明细项。
匹配与建议
分析后，NomadBill 在您的工作区中查找相关记录并对每个候选人进行评分。建议必须达到最低分数 0.35 才能显示，并且系统每封邮件最多返回 12 条建议。
匹配引擎评估多种记录类型：
- 发票
- 报价
- 进项发票
- 银行交易
- 顾客
对于发票，最强烈的信号是文件编号、金额、收件人和客户身份。评分模型为以下方面加分：
- 找到的号码：
+0.55 - 金额约为
±0.5%或±0.02：+0.30 - 货币匹配：
+0.05 - 14天内日期：
+0.10 sent_to包含发件人邮件：+0.25- 客户姓名匹配：
+0.15
对于银行交易，引擎重点关注支付证据和对方身份。它为以下方面加分：
- 金额匹配：
+0.45 - 找到的候选人编号：
+0.35 - 对应名称匹配：
+0.20 - 30天内日期：
+0.10
对于客户来说，引擎会在建议操作记录之前尝试识别邮件属于谁。它为以下方面加分：
- 精确的邮件匹配：
+0.80 - 相同域名：
+0.50 - 姓名匹配：
+0.30
这些分数是相加的，因此强匹配通常会同时组合多个信号，而不是依赖于一个字段。
管理邮件链接
NomadBill 跟踪每封邮件与您的记录的关系。链接可以处于以下三种状态之一：
- 建议 — NomadBill 找到了可能的匹配项，正在等待您的审核。
- 链接 — 您确认该邮件属于特定发票、报价、收据、交易或客户。
- 驳回 — 您拒绝了建议，如果再次分析邮件，该决定将被保留。
使用邮件视图上的邮件智能卡来查看提取的字段、检查建议以及确认或忽略匹配项。当邮件已连接到记录时，链接的邮件活动也会从另一侧显示在发票、报价、收据、交易和客户详细信息页面上。
如果单据类型为 incoming_invoice 或 receipt，您可以直接从邮件创建进项发票。 createReceiptFromEmail 操作使用提取的文档数据来预填充新记录，并避免在邮件已处理或有意跳过时创建重复项。
邮件智能近乎实时更新。 NomadBill 通过 company_email_accounts.last_event_at 上的 Supabase Realtime 侦听邮箱活动，并在需要时回退到 30 秒轮询周期。