【限时免费】项目实战：用Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8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Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8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】Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8

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环节。然而，会议纪要的整理往往耗时耗力，尤其是当会议内容涉及大量技术术语或复杂逻辑时。为了解决这一问题，我们设计了一个基于Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8的智能会议纪要生成器。

功能描述

输入：一段会议录音的文字转录（或直接输入会议讨论的文字内容）。
输出：结构化、简洁的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

核心目标

自动提取会议中的关键信息。
生成易于阅读和存档的会议纪要。
支持多语言输入（如中文、英文等）。

技术选型：为什么是Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8？

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8是一款强大的开源大语言模型，特别适合本项目需求，原因如下：

指令遵循能力强：模型能够准确理解并执行复杂的指令，非常适合生成结构化的会议纪要。
长文本处理能力：支持256K的长上下文，能够处理长时间的会议内容。
多语言支持：在多种语言上表现优异，适合国际化团队使用。
高质量文本生成：生成的文本逻辑清晰、语言流畅，符合会议纪要的专业性要求。

核心实现逻辑

1. 调用模型

使用transformers库加载Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8模型，并设置适当的参数（如max_new_tokens控制输出长度）。

2. 设计Prompt

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：

请根据以下会议讨论内容生成一份会议纪要，包括以下部分：
1. 会议主题
2. 关键讨论点（分条列出）
3. 决策事项
4. 待办任务（分配责任人）

会议内容：{输入文本}

3. 后处理

对模型生成的文本进行简单的格式化处理，例如添加标题、调整段落间距等，使其更符合阅读习惯。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，核心部分基于Qwen3的快速上手代码扩展而来：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

def generate_meeting_minutes(meeting_text):
    # 加载模型和分词器
    model_name = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name,
        torch_dtype="auto",
        device_map="auto"
    )

    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议讨论内容生成一份会议纪要，包括以下部分：
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点（分条列出）
    3. 决策事项
    4. 待办任务（分配责任人）

    会议内容：{meeting_text}
    """
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=True,
    )
    model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

    # 生成会议纪要
    generated_ids = model.generate(
        **model_inputs,
        max_new_tokens=2048,
        temperature=0.7,
        top_p=0.8
    )
    output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
    content = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)

    return content

# 示例输入
meeting_text = """
今天会议主要讨论了新产品的开发进度。技术团队表示后端开发已完成80%，前端还需两周时间。市场团队建议在下月初发布Beta版本。最终决定：1. 技术团队加快前端开发；2. 市场团队准备Beta版宣传材料；3. 产品经理负责协调发布时间。
"""

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

代码讲解

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载预训练模型。
Prompt设计：通过模板化的Prompt引导模型生成结构化内容。
生成参数：max_new_tokens控制输出长度，temperature和top_p调节生成多样性。
输入输出：输入为会议文字内容，输出为格式化后的会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例：

今天会议主要讨论了新产品的开发进度。技术团队表示后端开发已完成80%，前端还需两周时间。市场团队建议在下月初发布Beta版本。最终决定：1. 技术团队加快前端开发；2. 市场团队准备Beta版宣传材料；3. 产品经理负责协调发布时间。

输出结果：

会议主题：新产品开发进度讨论

关键讨论点：
1. 技术团队后端开发已完成80%。
2. 前端开发还需两周时间。
3. 市场团队建议下月初发布Beta版本。

决策事项：
1. 技术团队加快前端开发。
2. 市场团队准备Beta版宣传材料。
3. 产品经理协调发布时间。

待办任务：
1. 技术团队：完成前端开发（负责人：技术团队）。
2. 市场团队：准备宣传材料（负责人：市场团队）。
3. 产品经理：协调发布时间（负责人：产品经理）。

功能扩展

多语言支持：通过修改Prompt支持其他语言的会议纪要生成。
语音输入：结合语音识别API，直接从会议录音生成纪要。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板格式。
任务提醒：集成日历API，自动生成待办任务提醒。

通过这个项目，我们展示了如何利用Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8快速构建一个实用的智能工具。希望这篇教程能激发你的灵感，动手尝试更多有趣的应用！