【限时免费】项目实战：用DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B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-R1-0528-Qwen3-8B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-R1-0528-Qwen3-8B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议纪要的整理是一项耗时且繁琐的任务。尤其是在多人参与的会议中，记录者往往难以兼顾发言内容和重点提炼。为了解决这一问题，我们设计了一个智能会议纪要生成器，它能够自动从会议录音或文字记录中提取关键信息，并生成结构清晰、重点突出的会议纪要。

输入与输出

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：一份结构化的会议纪要，包括会议主题、参与人员、讨论要点、决策事项和待办任务等。

技术选型：为什么是DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B？

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B是一个基于Qwen3-8B模型蒸馏优化的开源模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的智能会议纪要生成器：

强大的推理能力：在AIME 2024等数学和逻辑推理测试中表现优异，能够从复杂的会议内容中提取逻辑关系。
低幻觉率：生成的文本更加准确，减少了无关或错误信息的出现。
支持系统提示：可以通过系统提示（System Prompt）引导模型生成符合特定格式的会议纪要。
高效的小规模模型：8B规模的模型在本地运行效率高，适合快速部署。

核心实现逻辑

1. 调用模型

我们使用DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的API或本地部署模型，通过输入会议文字记录，让模型生成会议纪要。

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，引导模型完成任务。例如：

system_prompt = """
你是一个专业的会议纪要生成助手。请根据以下会议记录，生成一份结构化的会议纪要，包括以下部分：
1. 会议主题
2. 参与人员
3. 讨论要点（分点列出）
4. 决策事项
5. 待办任务（包括负责人和截止时间）
"""

user_input = "以下是会议记录：{会议记录内容}"

3. 后处理

生成的会议纪要可能需要进一步格式化或调整，例如添加标题、调整段落间距等。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B实现：

import requests
import json

# 配置模型API的访问信息
API_URL = "http://localhost:8000/v1/chat/completions"  # 假设本地部署了模型API
HEADERS = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"  # 替换为你的API密钥
}

def generate_meeting_minutes(meeting_text):
    # 系统提示，引导模型生成会议纪要
    system_prompt = """
    你是一个专业的会议纪要生成助手。请根据以下会议记录，生成一份结构化的会议纪要，包括以下部分：
    1. 会议主题
    2. 参与人员
    3. 讨论要点（分点列出）
    4. 决策事项
    5. 待办任务（包括负责人和截止时间）
    """

    # 构造请求数据
    data = {
        "model": "DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"以下是会议记录：{meeting_text}"}
        ],
        "temperature": 0.6,  # 控制生成文本的多样性
        "max_tokens": 2000   # 限制生成文本的长度
    }

    # 发送请求
    response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, data=json.dumps(data))
    response_json = response.json()

    # 提取生成的会议纪要
    if "choices" in response_json:
        minutes = response_json["choices"][0]["message"]["content"]
        return minutes
    else:
        return "生成会议纪要失败，请检查输入或API配置。"

# 示例会议记录
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
参与人员：张三、李四、王五
讨论内容：
1. 张三汇报了前端开发进度，已完成80%。
2. 李四提到后端API接口存在性能问题，需要优化。
3. 王五建议下周进行一次代码评审。
决策事项：
1. 李四负责优化后端性能，下周五前完成。
2. 代码评审定于下周三下午2点。
待办任务：
1. 张三继续完成前端剩余20%的工作。
2. 李四优化后端性能。
"""

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

代码讲解

API配置：通过API_URL和HEADERS配置模型API的访问信息。
Prompt设计：system_prompt用于引导模型生成结构化的会议纪要。
请求构造：将会议记录和系统提示封装为JSON数据，发送给模型API。
结果提取：从API响应中提取生成的会议纪要。

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：

会议主题：项目进度汇报
参与人员：张三、李四、王五
讨论要点：
1. 张三汇报了前端开发进度，已完成80%。
2. 李四提到后端API接口存在性能问题，需要优化。
3. 王五建议下周进行一次代码评审。
决策事项：
1. 李四负责优化后端性能，下周五前完成。
2. 代码评审定于下周三下午2点。
待办任务：
1. 张三继续完成前端剩余20%的工作。
2. 李四优化后端性能。

功能扩展

支持语音输入：集成语音识别API，直接从会议录音生成文字记录。
多语言支持：通过调整Prompt，支持生成其他语言的会议纪要。
自动归档：将生成的会议纪要与日历或任务管理工具集成，实现自动化管理。

结语