项目实战：用mistral_7b_v0.1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/openMind/mistral_7b_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，但冗长的会议记录整理往往让人头疼。本项目旨在利用开源模型mistral_7b_v0.1构建一个智能会议纪要生成器，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。
输入与输出
- 输入：一段会议录音（需转换为文字）或直接输入会议文字记录。
- 输出：一份结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。
技术选型：为什么是mistral_7b_v0.1？
mistral_7b_v0.1是一个拥有70亿参数的预训练生成文本模型，其核心亮点非常适合实现本项目：
- 强大的文本生成能力：模型在生成任务上表现优异，能够根据输入内容生成连贯、准确的文本。
- 高效的注意力机制：采用分组查询注意力（Grouped-Query Attention）和滑动窗口注意力（Sliding-Window Attention），能够高效处理长文本输入。
- 灵活的提示设计：通过精心设计的Prompt，可以引导模型完成特定任务，如会议纪要的生成。
核心实现逻辑
1. 调用模型
使用mistral_7b_v0.1进行文本生成的核心逻辑如下：
- 加载模型和分词器。
- 设计一个Prompt，明确告诉模型需要生成会议纪要。
- 将输入文本转换为模型可接受的格式，并生成结果。
2. Prompt设计
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：
Below is a transcript of a meeting. Summarize the key points, decisions, and action items in a structured format.
### Meeting Transcript:
{input_text}
### Summary:
代码全览与讲解
以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, MistralForCausalLM
# 加载模型和分词器
model_path = "PyTorch-NPU/mistral_7b_v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False)
model = MistralForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
def generate_meeting_summary(transcript):
# 设计Prompt
prompt = (
"Below is a transcript of a meeting. Summarize the key points, decisions, and action items in a structured format.\n\n"
f"### Meeting Transcript:\n{transcript}\n\n"
"### Summary:\n"
)
# 将Prompt转换为模型输入
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成文本
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, repetition_penalty=1.1)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 提取生成的摘要部分
summary = summary.split("### Summary:")[1].strip()
return summary
# 示例输入
meeting_transcript = """
Team Meeting - Project Alpha
John: We need to finalize the design by Friday.
Sarah: The client requested some changes to the UI.
Mike: I'll handle the backend updates.
Decision: Design will be finalized by Friday, and UI changes will be implemented next week.
"""
# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_transcript)
print(summary)
代码讲解
- 模型加载：使用
AutoTokenizer和MistralForCausalLM加载模型和分词器。 - Prompt设计：通过拼接输入文本和任务描述，生成一个清晰的Prompt。
- 文本生成：调用
model.generate生成会议纪要，并通过tokenizer.decode解码结果。 - 结果提取：从生成的文本中提取出摘要部分。
效果展示与功能扩展
效果展示
输入示例：
Team Meeting - Project Alpha
John: We need to finalize the design by Friday.
Sarah: The client requested some changes to the UI.
Mike: I'll handle the backend updates.
Decision: Design will be finalized by Friday, and UI changes will be implemented next week.
输出结果：
- Key Points:
- Design needs to be finalized by Friday.
- Client requested UI changes.
- Decisions:
- Design finalized by Friday.
- UI changes to be implemented next week.
- Action Items:
- Mike will handle backend updates.
功能扩展
- 支持语音输入：集成语音识别API，直接从会议录音生成文字记录。
- 多语言支持：通过调整Prompt，支持生成其他语言的会议纪要。
- 自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板，如添加参会人员列表等。
结语
通过本项目，我们展示了如何利用mistral_7b_v0.1快速构建一个实用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模型的应用场景！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
