【限时免费】项目实战：用glm-4-9b-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glm-4-9b-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】glm-4-9b-chat GLM-4-9B-Chat 是一款强大的开源对话模型，拥有多轮对话、网页浏览、代码执行和长文本推理等高级功能，支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言。在多语言处理、数学推理和工具调用等任务中表现出色，是自然语言处理领域的突破性成果。【此简介由AI生成】项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/glm-4-9b-chat

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是信息传递和决策制定的重要场景。然而，会议内容的记录和整理往往耗费大量时间。为了解决这一问题，我们设计了一个基于glm-4-9b-chat的智能会议纪要生成器。该应用能够将会议录音或文字记录作为输入，自动生成结构清晰、重点突出的会议纪要。

输入与输出

输入：会议录音的转录文本（或直接输入会议文字记录）。
输出：一份包含会议主题、讨论要点、决策事项和后续行动计划的会议纪要。

技术选型：为什么是glm-4-9b-chat？

glm-4-9b-chat是一款强大的开源对话模型，具备以下核心能力，非常适合实现智能会议纪要生成器：

长文本处理能力：支持最大128K上下文长度，能够处理长时间的会议记录。
多语言支持：支持26种语言，适用于国际化团队的会议场景。
语义理解与摘要生成：在语义理解和文本摘要任务中表现优异，能够精准提取会议重点。
工具调用能力：支持自定义工具调用，便于扩展功能（如录音转文字）。
高效推理：通过优化后的推理代码，能够快速生成高质量的会议纪要。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

输入处理：将会议录音转录为文本（或直接输入文字记录）。
模型调用：使用glm-4-9b-chat对文本进行摘要生成，提取会议主题、讨论要点、决策事项和后续行动计划。
结果格式化：将模型生成的摘要整理为结构化的会议纪要。

关键代码逻辑

使用transformers库加载glm-4-9b-chat模型。
设计一个有效的Prompt，指导模型生成会议纪要。
对生成的文本进行后处理，确保格式清晰。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分已添加详细注释：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化模型和分词器
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

# 会议记录文本（示例）
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论要点：
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。
2. 测试团队提出了一些性能问题，需要开发团队优化。
3. 产品经理提出了新的需求变更，需要评估影响。
决策事项：
1. 开发团队将在下周完成当前模块的开发。
2. 测试团队将在下周进行第二轮测试。
后续行动计划：
1. 开发团队优化性能问题。
2. 产品经理提供详细的需求变更文档。
"""

# 设计Prompt，指导模型生成会议纪要
prompt = f"""
以下是一段会议记录，请生成一份结构化的会议纪要，包含会议主题、讨论要点、决策事项和后续行动计划。
会议记录：
{meeting_text}
会议纪要：
"""

# 调用模型生成会议纪要
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True
).to(device)

gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
    meeting_summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("生成的会议纪要：")
print(meeting_summary)

代码讲解

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载glm-4-9b-chat模型。
输入处理：将会议记录文本和Prompt结合，生成模型的输入。
生成会议纪要：调用模型的generate方法生成摘要，并解码为可读文本。

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：

会议主题：项目进度汇报
讨论要点：
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。
2. 测试团队提出了一些性能问题，需要开发团队优化。
3. 产品经理提出了新的需求变更，需要评估影响。
决策事项：
1. 开发团队将在下周完成当前模块的开发。
2. 测试团队将在下周进行第二轮测试。
后续行动计划：
1. 开发团队优化性能问题。
2. 产品经理提供详细的需求变更文档。

功能扩展

录音转文字：结合语音识别API，实现从会议录音直接生成纪要。
多语言支持：利用glm-4-9b-chat的多语言能力，支持国际化团队的会议记录。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板，满足不同场景需求。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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