【限时免费】项目实战：用gemma-2-27b-it-GGUF构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用gemma-2-27b-it-GGUF构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！

【免费下载链接】gemma-2-27b-it-GGUF 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议纪要的整理是一项耗时且繁琐的任务。我们希望通过一个智能工具，能够自动将会议录音或文字记录转换为结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、行动项和负责人等信息。这样不仅可以节省时间，还能确保纪要的准确性和一致性。

输入：会议的录音文件（需转换为文字）或直接的文字记录。
输出：结构化的会议纪要，包含以下部分：

会议主题
关键讨论点
行动项（任务、负责人、截止时间）
其他备注

技术选型：为什么是gemma-2-27b-it-GGUF？

gemma-2-27b-it-GGUF是一个基于Google Gemma模型的开源量化版本，具有以下核心亮点，非常适合我们的项目需求：

强大的文本生成能力：Gemma模型在文本生成任务上表现出色，能够根据上下文生成连贯且逻辑清晰的文本。
高效的量化支持：GGUF格式提供了多种量化选项，可以在保证性能的同时降低资源消耗，适合本地部署。
灵活的Prompt设计：模型支持自定义Prompt格式，便于引导模型生成特定格式的输出。
开源免费：无需依赖商业API，可以自由使用和扩展。

核心实现逻辑

输入处理：将会议录音通过语音识别工具（如Whisper）转换为文字，或直接接收文字记录。

Prompt设计：设计一个清晰的Prompt，引导模型生成结构化的会议纪要。例如：

<start_of_turn>user  
请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包含会议主题、关键讨论点、行动项和其他备注：  
{会议记录文本}  
<end_of_turn>  
<start_of_turn>model  
<end_of_turn>

模型调用：使用gemma-2-27b-it-GGUF模型生成会议纪要。
输出解析：将生成的文本解析为结构化的JSON或Markdown格式，便于后续使用。

代码全览与讲解

以下是完整的Python代码实现，基于gemma-2-27b-it-GGUF模型：

import os
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_path = "path_to_gemma-2-27b-it-GGUF"  # 替换为实际模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

def generate_meeting_minutes(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    <start_of_turn>user  
    请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包含会议主题、关键讨论点、行动项和其他备注：  
    {meeting_text}  
    <end_of_turn>  
    <start_of_turn>model  
    <end_of_turn>  
    """

    # 生成会议纪要
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=1000)
    minutes = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return minutes

# 示例输入
meeting_text = """
今天的会议讨论了项目A的进展。开发团队表示后端开发已完成80%，前端开发还需两周。测试团队建议在下周开始集成测试。行动项：开发团队需在周五前提交代码，测试团队准备测试环境。
"""

# 生成会议纪要
minutes = generate_meeting_minutes(meeting_text)
print(minutes)

代码讲解

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载gemma-2-27b-it-GGUF模型。
Prompt设计：通过拼接用户输入和模型标记，生成符合模型格式的Prompt。
文本生成：调用模型的generate方法生成会议纪要。
输出解析：解码生成的文本并返回结果。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例：

今天的会议讨论了项目A的进展。开发团队表示后端开发已完成80%，前端开发还需两周。测试团队建议在下周开始集成测试。行动项：开发团队需在周五前提交代码，测试团队准备测试环境。

输出示例：

会议主题：项目A进展讨论  
关键讨论点：  
- 后端开发已完成80%  
- 前端开发还需两周  
- 测试团队建议下周开始集成测试  

行动项：  
- 开发团队：周五前提交代码  
- 测试团队：准备测试环境  

其他备注：无

功能扩展方向

多语言支持：通过调整Prompt，支持生成其他语言的会议纪要。
语音输入集成：结合Whisper等语音识别工具，直接从录音生成纪要。
自动化部署：将工具封装为Web服务或桌面应用，便于团队使用。
模板自定义：允许用户自定义纪要模板，满足不同场景需求。

希望这个项目能为你提供灵感，快来动手试试吧！