【限时免费】项目实战：用HunyuanDiT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HunyuanDiT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】HunyuanDiT 项目地址: https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanDiT

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是沟通和决策的重要方式，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“智能会议纪要生成器”。该应用的功能如下：

输入：一段会议录音或文字记录（支持中英文）。
输出：自动生成的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

通过HunyuanDiT的强大语言理解和生成能力，我们可以快速将冗长的会议内容转化为简洁、结构化的会议纪要，帮助用户高效复盘和跟进。

技术选型：为什么是HunyuanDiT？

HunyuanDiT是一款基于扩散变换器（Diffusion Transformer）的多语言文本生成模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

中英双语支持：HunyuanDiT能够无缝处理中文和英文文本，满足国际化团队的需求。
多轮对话理解：模型支持多轮交互式生成，可以逐步优化会议纪要的内容。
细粒度语言理解：HunyuanDiT能够捕捉文本中的细节，确保生成的会议纪要准确反映会议内容。
开源与易用性：模型提供了开源的预训练权重和快速上手的代码，便于开发者快速集成。

这些特性使得HunyuanDiT成为构建智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

我们的项目核心逻辑分为以下几步：

输入处理：将会议录音通过语音识别转换为文字（或直接输入文字记录）。
文本摘要：调用HunyuanDiT模型，生成会议摘要。
结构化输出：通过Prompt设计，将摘要转化为结构化的会议纪要。

关键代码逻辑

# 导入必要的库
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 加载HunyuanDiT模型和分词器
model_name = "Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# 定义会议记录
meeting_text = "本次会议讨论了项目A的进度，决定下周进行代码评审，并分配了任务给团队成员。"

# 设计Prompt
prompt = f"请根据以下会议内容生成会议纪要：\n{meeting_text}\n会议纪要："

# 生成会议纪要
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，包含详细的中文注释：

# 导入库
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    """
    生成会议纪要的核心函数
    :param meeting_text: 会议文字记录
    :return: 生成的会议纪要
    """
    # 加载模型和分词器
    model_name = "Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

    # 设计Prompt
    prompt = f"请根据以下会议内容生成会议纪要：\n{meeting_text}\n会议纪要："

    # 编码输入
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)

    # 生成摘要
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return summary

# 示例会议记录
meeting_text = """
本次会议讨论了项目A的进度，决定下周进行代码评审，并分配了任务给团队成员。
具体任务包括：
1. 张三负责前端页面优化。
2. 李四负责后端接口开发。
3. 王五负责测试用例编写。
"""

# 生成并打印会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print("生成的会议纪要：\n", summary)

代码讲解

模型加载：使用AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM加载HunyuanDiT的预训练模型。
Prompt设计：通过设计清晰的Prompt，引导模型生成结构化的会议纪要。
生成与解码：调用模型的generate方法生成文本，并通过分词器解码为可读内容。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设输入以下会议记录：

本次会议讨论了项目A的进度，决定下周进行代码评审，并分配了任务给团队成员。
具体任务包括：
1. 张三负责前端页面优化。
2. 李四负责后端接口开发。
3. 王五负责测试用例编写。

生成的会议纪要可能如下：

会议主题：项目A进度讨论
关键讨论点：
- 项目A当前进度正常。
- 下周将进行代码评审。
决策事项：
- 分配任务给团队成员。
待办任务：
1. 张三：前端页面优化。
2. 李四：后端接口开发。
3. 王五：测试用例编写。

功能扩展

多语言支持：扩展支持更多语言，如日语、韩语等。
语音输入集成：结合语音识别API，直接处理会议录音。
个性化模板：允许用户自定义会议纪要的模板格式。
多轮优化：通过多轮交互，逐步完善会议纪要内容。