【限时免费】项目实战：用GModel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GModel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】GModel GModel 项目地址: https://gitcode.com/weixin_42481955/GModel

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议是沟通和决策的重要环节，但整理会议纪要却是一项耗时且繁琐的任务。本项目旨在利用GModel的能力，开发一个“智能会议纪要生成器”，能够自动从会议录音或文字记录中提取关键信息，生成结构化的会议纪要。

输入：会议的录音文件（需转换为文字）或直接输入的文字记录。
输出：结构化的会议纪要，包括会议主题、参会人员、讨论要点、决策事项和待办任务等。

技术选型：为什么是GModel？

GModel是一个功能强大的开源模型，特别适合处理自然语言理解和生成任务。以下是选择GModel的核心原因：

多任务支持：GModel支持文本摘要、信息提取和文本生成等多种任务，非常适合从会议记录中提取关键信息并生成结构化内容。
高效Prompt设计：GModel对Prompt的响应非常灵活，能够通过精心设计的Prompt实现复杂的任务逻辑。
轻量级部署：GModel的模型体积适中，适合快速部署到本地或云端，无需复杂的硬件支持。
开源免费：无需担心商业授权问题，可以自由使用和扩展。

核心实现逻辑

本项目的核心逻辑分为以下几步：

输入处理：将会议录音转换为文字（可以使用第三方语音转文字工具），或直接输入文字记录。
关键信息提取：通过GModel提取会议中的关键信息，如参会人员、讨论主题等。
结构化生成：根据提取的信息，生成结构化的会议纪要。
输出结果：将生成的会议纪要以文本或Markdown格式输出。

关键Prompt设计

为了实现上述功能，我们需要设计一个高效的Prompt，以下是一个示例：

你是一个专业的会议纪要生成工具。请根据以下会议记录，提取以下信息：
1. 会议主题
2. 参会人员
3. 讨论要点（每条要点用“-”开头）
4. 决策事项（每条决策用“*”开头）
5. 待办任务（每条任务用“[]”开头）

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GModel的快速上手代码扩展而来：

import gmodel

# 初始化GModel
model = gmodel.load_model("gmodel-base")

def generate_meeting_minutes(text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    你是一个专业的会议纪要生成工具。请根据以下会议记录，提取以下信息：
    1. 会议主题
    2. 参会人员
    3. 讨论要点（每条要点用“-”开头）
    4. 决策事项（每条决策用“*”开头）
    5. 待办任务（每条任务用“[]”开头）

    会议记录：{text}
    """

    # 调用GModel生成结果
    response = model.generate(prompt, max_length=500)
    return response

# 示例输入
meeting_text = """
今天下午的会议讨论了项目进度和下一步计划。参会人员有张三、李四、王五。大家认为当前开发进度滞后，需要加快速度。决定下周增加一次代码评审。待办任务包括：张三负责整理需求文档，李四优化数据库设计。
"""

# 生成会议纪要
minutes = generate_meeting_minutes(meeting_text)
print(minutes)

代码讲解

模型加载：使用gmodel.load_model加载预训练的GModel模型。
Prompt设计：通过多行字符串设计一个清晰的Prompt，指导模型完成任务。
生成结果：调用model.generate方法，传入Prompt和生成文本的最大长度。
示例输入：提供一个会议记录的示例文本，展示功能。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，生成的会议纪要如下：

1. 会议主题：项目进度和下一步计划
2. 参会人员：张三、李四、王五
3. 讨论要点：
   - 当前开发进度滞后
   - 需要加快速度
4. 决策事项：
   * 下周增加一次代码评审
5. 待办任务：
   [张三负责整理需求文档]
   [李四优化数据库设计]

功能扩展

支持语音输入：集成语音转文字工具（如Whisper），直接处理录音文件。
多语言支持：通过调整Prompt，支持生成其他语言的会议纪要。
导出格式优化：将生成的会议纪要导出为Word或PDF格式。
历史记录存储：将生成的会议纪要保存到数据库，方便后续查询。

结语