【限时免费】项目实战：用Qwen2.5-7B-Instruct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Qwen2.5-7B-Instruct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】Qwen2.5-7B-Instruct 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议纪要是非常重要的一环，但手动记录和整理会议内容往往耗时耗力。本项目旨在利用Qwen2.5-7B-Instruct模型，开发一个智能会议纪要生成器。该工具能够根据会议录音或文字记录，自动生成结构清晰、内容准确的会议纪要。

输入：会议的文字记录（可以是语音转文字后的文本）。
输出：结构化的会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务等。

技术选型：为什么是Qwen2.5-7B-Instruct？

Qwen2.5-7B-Instruct模型具有以下核心亮点，非常适合实现本项目：

指令跟随能力强：模型能够根据明确的指令生成符合要求的文本，非常适合用于会议纪要的结构化输出。
长文本处理能力：支持长达128K的上下文长度，能够处理较长的会议记录。
多语言支持：支持多种语言，适用于国际化团队的会议记录。
结构化输出能力：模型擅长生成JSON等结构化数据，便于后续处理和分析。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

加载模型和分词器：使用transformers库加载Qwen2.5-7B-Instruct模型和对应的分词器。
设计Prompt：通过精心设计的Prompt，告诉模型需要完成的任务（即生成会议纪要）。
输入处理：将会议记录文本作为输入，传递给模型。
生成会议纪要：调用模型的生成接口，获取结构化的会议纪要输出。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，并对关键部分进行了详细注释：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 会议记录文本
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论要点：
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，已完成80%。
2. 测试团队提出了几个关键Bug，需要开发团队优先解决。
3. 产品经理提出了下一阶段的需求变更。
决策事项：
1. 开发团队需在本周内修复所有关键Bug。
2. 需求变更将在下周的会议上进一步讨论。
待办任务：
1. 开发团队：修复Bug。
2. 产品经理：整理需求变更文档。
"""

# 设计Prompt
prompt = f"""
请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。
会议记录：
{meeting_text}
"""

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个专业的会议纪要生成助手。"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

# 生成会议纪要
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

代码讲解

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载Qwen2.5-7B-Instruct模型和分词器。
会议记录输入：meeting_text变量存储了会议的文字记录。
Prompt设计：通过Prompt明确告诉模型需要生成结构化的会议纪要。
生成会议纪要：调用model.generate方法生成文本，并通过分词器解码输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，模型会生成类似以下的会议纪要：

会议主题：项目进度汇报  
讨论要点：  
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，已完成80%。  
2. 测试团队提出了几个关键Bug，需要开发团队优先解决。  
3. 产品经理提出了下一阶段的需求变更。  
决策事项：  
1. 开发团队需在本周内修复所有关键Bug。  
2. 需求变更将在下周的会议上进一步讨论。  
待办任务：  
1. 开发团队：修复Bug。  
2. 产品经理：整理需求变更文档。

功能扩展

语音转文字集成：可以结合语音识别API（如Whisper），实现从会议录音直接生成纪要。
多语言支持：利用模型的多语言能力，支持不同语言的会议记录。
自动化任务分配：将待办任务自动同步到项目管理工具（如Jira或Trello）。
历史会议检索：结合向量数据库，实现历史会议纪要的快速检索和总结。