【限时免费】项目实战：用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-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】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 项目地址: https://gitcode.com/openMind/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

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，但冗长的会议内容往往让人难以快速抓住重点。为了解决这一问题，我们设计了一个智能会议纪要生成器，它能够自动将会议录音或文字记录转化为简洁、结构化的会议纪要。

功能描述

输入：会议的录音文件（需转换为文字）或直接的文字记录。
输出：一份结构化的会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。

核心目标

快速提取会议内容的关键信息。
生成易于阅读和存档的会议纪要。
支持多种输入格式（如录音转文字后的文本）。

技术选型：为什么是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen2.5-Math-7B模型蒸馏而来的开源模型，具有以下核心亮点，非常适合我们的项目需求：

强大的文本理解与生成能力：模型在中文任务上表现优异，能够准确理解会议内容并生成流畅的文本。
高效的推理性能：作为蒸馏模型，它在保持高性能的同时，推理速度更快，适合实时或近实时应用。
支持长文本处理：会议记录通常较长，模型支持长上下文处理，能够捕捉全文的关键信息。
开源与易用性：模型完全开源，支持快速部署和集成到现有系统中。

核心实现逻辑

1. 输入处理

如果输入是录音文件，首先使用语音转文字工具（如Whisper）将其转换为文本。
如果输入是文字记录，直接进入下一步。

2. 调用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型

使用模型对会议文本进行摘要生成。
设计一个有效的Prompt，引导模型提取会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。

3. 输出结构化会议纪要

将模型的输出解析为结构化的JSON或Markdown格式，便于后续使用。

关键Prompt设计

请根据以下会议记录生成一份简洁的会议纪要，包括以下内容：
1. 会议主题：用一句话总结会议的核心议题。
2. 讨论要点：列出会议中讨论的主要问题，每条不超过20字。
3. 决策事项：列出会议中达成的具体决策。
4. 待办任务：列出会议中分配的任务及其负责人。

会议记录：{会议文本}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于Python实现，核心部分调用了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和分词器
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议记录生成一份简洁的会议纪要，包括以下内容：
    1. 会议主题：用一句话总结会议的核心议题。
    2. 讨论要点：列出会议中讨论的主要问题，每条不超过20字。
    3. 决策事项：列出会议中达成的具体决策。
    4. 待办任务：列出会议中分配的任务及其负责人。

    会议记录：{meeting_text}
    """

    # 生成摘要
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=1024, temperature=0.7, top_p=0.9)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return summary

# 示例会议记录
meeting_text = """
今天会议主要讨论了项目A的进度问题。开发团队反馈目前遇到技术难点，需要额外一周时间解决。
市场团队提出需要提前准备宣传材料。最终决定将项目A的交付时间推迟一周，市场团队本周内完成宣传材料初稿。
"""

# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print(summary)

代码讲解

模型加载：使用transformers库加载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型和分词器。
Prompt设计：通过模板化的Prompt引导模型生成结构化的会议纪要。
文本生成：调用模型的generate方法生成摘要，参数max_length控制生成文本的长度，temperature和top_p控制生成的多样性。
结果解析：将生成的文本解码并输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例会议记录后，生成的会议纪要如下：

1. 会议主题：讨论项目A的进度问题及解决方案。
2. 讨论要点：
   - 开发团队遇到技术难点。
   - 市场团队需提前准备宣传材料。
3. 决策事项：
   - 项目A的交付时间推迟一周。
4. 待办任务：
   - 市场团队本周内完成宣传材料初稿。

功能扩展

多语言支持：通过扩展Prompt，支持生成英文或其他语言的会议纪要。
自动化流程：结合语音转文字工具，实现从录音到会议纪要的全自动化流程。
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。
集成到办公软件：将工具集成到Teams、钉钉等办公软件中，提升用户体验。