项目实战：用test_import构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！
项目地址: https://gitcode.com/xubing/test_import 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多个议题或讨论较为复杂时，手动记录和整理纪要往往效率低下。为了解决这一问题，我们设计了一个基于test_import模型的智能会议纪要生成器。
功能描述
- 输入：一段会议录音的文字转录（或直接输入会议讨论的文字内容）。
- 输出：结构化、简洁的会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。
核心亮点
- 自动总结：模型能够从冗长的会议讨论中提取关键信息。
- 结构化输出：生成的纪要以清晰的格式呈现，便于阅读和后续跟进。
- 多语言支持：支持中英文会议内容的处理。
技术选型：为什么是test_import？
test_import模型具备以下特性，非常适合实现智能会议纪要生成器：
- 强大的文本生成能力：擅长从长文本中提取关键信息并生成结构化输出。
- 长上下文支持：能够处理长达128K tokens的文本，适合会议内容的完整输入。
- 多语言支持：支持中英文等多种语言，满足国际化团队的需求。
- 指令跟随能力：通过设计合适的Prompt，可以精确控制输出格式和内容。
核心实现逻辑
1. 调用模型
我们使用test_import模型的API接口，加载预训练好的模型和分词器。核心代码基于官方提供的“快速上手”示例。
2. 设计Prompt
为了让模型生成结构化的会议纪要，我们需要设计一个清晰的Prompt。例如：
prompt = """
你是一个专业的会议纪要生成助手。请根据以下会议讨论内容，生成一份结构化的会议纪要，包括以下部分：
1. 会议主题
2. 讨论要点
3. 决策事项
4. 待办任务
会议内容：
{input_text}
"""
3. 后处理
生成的文本可能包含冗余信息，我们可以通过简单的字符串处理进一步优化输出格式。
代码全览与讲解
以下是完整的项目代码，关键部分添加了中文注释：
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载模型和分词器
model_name = "qwen/Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 定义会议内容
input_text = """
今天会议讨论了项目A的进度。开发团队表示后端开发已完成80%，前端还需两周时间。测试团队建议在下周开始集成测试。最终决定下周一开始集成测试，前端团队需在周五前提交测试用例。
"""
# 设计Prompt
prompt = f"""
你是一个专业的会议纪要生成助手。请根据以下会议讨论内容，生成一份结构化的会议纪要，包括以下部分：
1. 会议主题
2. 讨论要点
3. 决策事项
4. 待办任务
会议内容：
{input_text}
"""
# 调用模型生成纪要
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个专业的会议纪要生成助手。"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
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]
# 打印生成的会议纪要
print(response)
代码说明
- 模型加载：使用
AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载预训练模型和分词器。 - Prompt设计：通过多轮对话模板设计，明确生成内容的格式。
- 生成与解码：调用模型的
generate方法生成文本，并通过分词器解码输出。
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：
1. 会议主题：项目A进度讨论
2. 讨论要点：
- 后端开发已完成80%。
- 前端还需两周时间完成。
- 测试团队建议下周开始集成测试。
3. 决策事项：
- 下周一启动集成测试。
4. 待办任务：
- 前端团队需在周五前提交测试用例。
功能扩展
- 多语言支持：通过调整Prompt，可以支持更多语言的会议纪要生成。
- 语音输入：结合语音识别API，实现从会议录音直接生成纪要。
- 自动化集成：将工具集成到企业IM或会议软件中，实现一键生成纪要。
通过这个项目，我们可以看到test_import模型在文本生成任务中的强大能力。希望这篇教程能激发你动手尝试，构建更多有趣的应用！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
