【限时免费】 项目实战：用Jamba-v0.1构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！...

项目实战：用Jamba-v0.1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】Jamba-v0.1 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/AI21Labs/Jamba-v0.1

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是日常工作的重要组成部分，但会议纪要的整理往往耗时耗力。为了解决这一问题，我们设计了一个基于Jamba-v0.1的智能会议纪要生成器。该应用能够将会议录音或文字记录作为输入，自动生成结构清晰、重点突出的会议纪要。

输入：会议录音（需转换为文字）或直接输入的文字记录。
输出：包含会议主题、讨论要点、决策事项和后续行动计划的会议纪要。

技术选型：为什么是Jamba-v0.1？

Jamba-v0.1是一个基于混合SSM-Transformer架构的大语言模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的智能会议纪要生成器：

1. 长上下文支持：支持256K的上下文长度，能够处理长时间的会议记录，确保生成的纪要完整且连贯。
2. 高效推理：相比传统Transformer模型，Jamba在吞吐量上有显著提升，适合实时或批量处理会议记录。
3. 混合架构优势：结合了SSM和Transformer的优点，能够在保持高性能的同时降低计算资源消耗。
4. 开源与灵活性：作为开源模型，Jamba可以轻松集成到自定义应用中，并支持进一步微调以满足特定需求。

核心实现逻辑

我们的智能会议纪要生成器的核心逻辑分为以下几步：

1. 输入处理：将会议录音通过语音识别API转换为文字，或直接接收用户输入的文字记录。
2. Prompt设计：设计一个清晰的Prompt，指导模型从会议记录中提取关键信息并生成结构化纪要。
3. 模型调用：使用Jamba-v0.1模型处理输入文本，生成会议纪要。
4. 后处理：对生成的文本进行格式化，确保输出清晰易读。

Prompt设计示例

请根据以下会议记录生成一份会议纪要，包含以下部分：
1. 会议主题
2. 讨论要点（分条列出）
3. 决策事项
4. 后续行动计划（包括负责人和截止时间）

会议记录：{输入文本}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于Jamba-v0.1的快速上手代码扩展而来：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 初始化模型和分词器
model_name = "ai21labs/Jamba-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议记录生成一份会议纪要，包含以下部分：
    1. 会议主题
    2. 讨论要点（分条列出）
    3. 决策事项
    4. 后续行动计划（包括负责人和截止时间）

    会议记录：{meeting_text}
    """

    # 编码输入
    input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)["input_ids"]

    # 生成会议纪要
    outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=500)
    summary = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]

    return summary

# 示例输入
meeting_text = """
今天的会议主要讨论了项目A的进展。开发团队报告了当前的任务完成情况，测试团队提出了几个关键问题。经过讨论，决定在下周五前修复所有高优先级问题。产品经理将负责跟进。
"""

# 生成并打印会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print(summary)

代码讲解

1. 模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载Jamba-v0.1模型和分词器。
2. Prompt设计：通过字符串格式化将会议记录嵌入到Prompt中，指导模型生成结构化纪要。
3. 生成文本：调用model.generate方法生成会议纪要，max_new_tokens参数控制生成文本的长度。
4. 结果解码：使用分词器将生成的Token解码为可读文本。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设输入以下会议记录：

今天的会议主要讨论了项目A的进展。开发团队报告了当前的任务完成情况，测试团队提出了几个关键问题。经过讨论，决定在下周五前修复所有高优先级问题。产品经理将负责跟进。

生成的会议纪要可能如下：

会议主题：项目A进展讨论

讨论要点：
1. 开发团队汇报了当前任务完成情况。
2. 测试团队提出了几个关键问题。

决策事项：
1. 下周五前修复所有高优先级问题。

后续行动计划：
1. 产品经理负责跟进问题修复，截止时间为下周五。

功能扩展

1. 多语言支持：通过微调模型支持多语言会议纪要生成。
2. 语音集成：结合语音识别API，直接从会议录音生成纪要。
3. 自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板和格式。
4. 实时生成：部署为Web服务，支持实时会议纪要生成。

结语

通过Jamba-v0.1的强大能力，我们仅用100行代码就实现了一个高效的智能会议纪要生成器。希望这个案例能激发你探索更多基于大语言模型的应用场景！

【免费下载链接】Jamba-v0.1 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/AI21Labs/Jamba-v0.1