【限时免费】项目实战：用Llama3-8B-Chinese-Chat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Llama3-8B-Chinese-Chat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】Llama3-8B-Chinese-Chat 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat

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。尤其是当会议内容涉及大量技术讨论或复杂议题时，人工记录往往难以做到全面和准确。因此，我们设计了一个“智能会议纪要生成器”，它能够自动将会议录音或文字记录转化为结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务等。

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，包含以下内容：

会议主题
关键讨论点
决策事项
待办任务（包括负责人和截止时间）

技术选型：为什么是Llama3-8B-Chinese-Chat？

Llama3-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3-8B-Instruct微调的中英文双语模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

强大的中文处理能力：相比原始模型，Llama3-8B-Chinese-Chat显著减少了中英文混杂的问题，能够更流畅地处理中文文本。
指令微调优化：模型经过ORPO（Odds Ratio Preference Optimization）训练，能够更好地理解并执行复杂的指令任务，如从会议记录中提取关键信息。
角色扮演与工具调用能力：模型支持角色扮演和工具调用，可以模拟会议记录员的角色，高效完成纪要生成任务。
上下文长度支持8K：能够处理较长的会议记录，确保信息的完整性。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

语音转文字（可选）：如果输入是录音文件，使用语音识别工具（如Whisper）将其转换为文字。
文本预处理：对转换后的文字进行清理，去除无关信息（如语气词、重复内容等）。
调用Llama3-8B-Chinese-Chat生成纪要：设计一个有效的Prompt，让模型从会议记录中提取关键信息并生成结构化的纪要。
结果后处理：对模型生成的文本进行格式化和优化，确保输出的纪要清晰易读。

Prompt设计示例

以下是一个针对会议纪要生成的Prompt模板：

你是一名专业的会议记录员，请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包含以下内容：
1. 会议主题
2. 关键讨论点（分条列出）
3. 决策事项
4. 待办任务（包括负责人和截止时间）

会议记录如下：
{会议记录文本}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于Llama3-8B-Chinese-Chat的快速上手代码扩展而来：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat"
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"""
    你是一名专业的会议记录员，请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包含以下内容：
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点（分条列出）
    3. 决策事项
    4. 待办任务（包括负责人和截止时间）

    会议记录如下：
    {meeting_text}
    """

    # 生成纪要
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return summary

# 示例会议记录
meeting_text = """
今天会议主要讨论了项目A的进展。开发团队提到后端接口已经完成80%，前端还需要一周时间。测试团队建议增加自动化测试覆盖率。最终决定下周进行联调，由张三负责协调。待办事项包括：1. 李四负责完成前端剩余开发，截止周五；2. 王五负责编写自动化测试脚本，截止下周三。
"""

# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print(summary)

代码讲解

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载Llama3-8B-Chinese-Chat模型。
Prompt设计：通过设计清晰的Prompt，指导模型完成会议纪要生成任务。
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。
示例输入：提供了一个简单的会议记录示例，展示功能。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，生成的会议纪要可能如下：

会议主题：项目A进展讨论

关键讨论点：
1. 后端接口已完成80%。
2. 前端还需一周时间完成。
3. 测试团队建议增加自动化测试覆盖率。

决策事项：
1. 下周进行联调，由张三负责协调。

待办任务：
1. 李四负责完成前端剩余开发，截止周五。
2. 王五负责编写自动化测试脚本，截止下周三。

功能扩展

支持语音输入：集成语音识别工具（如Whisper），实现从录音到纪要的全流程自动化。
多语言支持：利用模型的双语能力，支持中英文混合会议记录的纪要生成。
自定义模板：允许用户自定义纪要模板，适应不同场景需求。
历史记录存储：将生成的纪要保存到数据库或文件中，方便后续查阅。