【限时免费】项目实战：用AquilaChat-7b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AquilaChat-7b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】AquilaChat-7b 项目地址: https://gitcode.com/openMind/AquilaChat-7b

项目构想：我们要做什么？

在当今快节奏的工作环境中，会议是团队协作和信息共享的重要方式。然而，会议结束后整理会议纪要往往是一项耗时且繁琐的任务。为了解决这一问题，我们设计了一个基于AquilaChat-7b的智能会议纪要生成器。

功能描述

输入：一段会议录音的文本转录（或直接输入会议讨论的文本内容）。
输出：自动生成的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项以及待办任务列表。

核心目标

通过AquilaChat-7b的自然语言处理能力，将冗长的会议讨论内容提炼为简洁、结构化的会议纪要，帮助用户快速回顾会议重点。

技术选型：为什么是AquilaChat-7b？

AquilaChat-7b是一款基于Aquila-7B微调的对话模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

中英文双语支持：会议内容可能涉及中英文混合，AquilaChat-7b能够无缝处理双语输入，确保纪要生成的准确性。
开源商用许可：项目可以基于Apache 2.0协议自由使用和扩展，适合商业场景。
高效生成能力：AquilaChat-7b在生成任务中表现出色，能够根据上下文生成连贯且结构化的文本。
数据合规性：模型训练数据符合国内合规需求，确保生成内容的合法性和安全性。

核心实现逻辑

1. 调用AquilaChat-7b模型

使用transformers库加载AquilaChat-7b模型和分词器，并设置生成参数（如最大长度、采样方式等）。

2. 设计Prompt

为了让模型更好地理解任务，我们需要设计一个清晰的Prompt，例如：

请根据以下会议讨论内容生成一份会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务列表：
{会议文本}

3. 后处理

生成的文本可能包含一些特殊标记（如###、[UNK]等），需要通过后处理步骤去除这些标记，确保输出干净。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，核心部分基于AquilaChat-7b的快速上手代码扩展而来：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 初始化模型和分词器
model_info = "BAAI/AquilaChat-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
model.eval()
model.to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

def generate_meeting_summary(text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"请根据以下会议讨论内容生成一份会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务列表：\n{text}"

    # 编码输入
    tokens = tokenizer.encode_plus(prompt)['input_ids'][:-1]
    tokens = torch.tensor(tokens)[None,].to(model.device)

    # 生成文本
    with torch.no_grad():
        out = model.generate(tokens, do_sample=True, max_length=1024, eos_token_id=100007)[0]

    # 解码并后处理
    summary = tokenizer.decode(out.cpu().numpy().tolist())
    for marker in ["###", "[UNK]", "</s>"]:
        if marker in summary:
            summary = summary[:summary.index(marker)]
    return summary.strip()

# 示例输入
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论内容：
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. 产品经理建议增加一个新功能，团队一致同意。
4. 待办任务：开发团队优化性能，测试团队编写测试用例。
"""

# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print("生成的会议纪要：\n", summary)

代码讲解

模型加载：使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM加载AquilaChat-7b模型。
Prompt设计：通过拼接用户输入和任务描述，引导模型生成会议纪要。
生成与后处理：调用model.generate生成文本，并通过字符串操作去除特殊标记。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例会议文本后，输出如下：

会议主题：项目进度汇报
关键讨论点：
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。
决策事项：
1. 产品经理建议增加一个新功能，团队一致同意。
待办任务：
1. 开发团队优化性能。
2. 测试团队编写测试用例。

功能扩展

支持语音输入：结合语音识别API，直接输入会议录音。
多语言支持：扩展Prompt，支持生成英文或其他语言的会议纪要。
自定义模板：允许用户自定义纪要格式（如添加时间、参会人员等）。

通过这个项目，我们展示了如何利用AquilaChat-7b快速构建一个实用的智能工具。希望它能激发你更多的创意，尝试更多有趣的应用场景！