【限时免费】项目实战：用llama2_7b_chat_uncensored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llama2_7b_chat_uncensored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】llama2_7b_chat_uncensored 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/georgesung/llama2_7b_chat_uncensored

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议纪要是记录会议内容的重要工具，但手动整理会议纪要往往耗时耗力。本项目旨在利用开源模型llama2_7b_chat_uncensored构建一个智能会议纪要生成器，能够自动将会议录音或文字记录转化为结构化的会议纪要。

输入与输出

输入：会议的语音录音（需先转换为文字）或直接输入会议文字记录。
输出：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等。

技术选型：为什么是llama2_7b_chat_uncensored？

llama2_7b_chat_uncensored是一个基于Llama-2 7B模型微调的开源对话模型，具有以下核心亮点，非常适合本项目：

强大的对话能力：模型经过大量对话数据微调，能够理解并生成自然语言内容，适合处理会议记录中的问答和总结任务。
无审查特性：模型未经过内容过滤，能够更自由地生成多样化的文本，适合处理复杂的会议内容。
高效的微调技术：使用QLoRA技术进行微调，在资源有限的情况下也能高效运行，适合个人开发者和小团队使用。

核心实现逻辑

1. 调用模型

使用llama2_7b_chat_uncensored模型的核心逻辑是：

加载预训练模型。
设计一个有效的Prompt，引导模型生成会议纪要。

2. Prompt设计

为了让模型更好地完成任务，我们需要设计一个清晰的Prompt模板。例如：

### HUMAN:
以下是会议的文字记录：
{会议文字记录}

请根据以上内容生成一份会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。

### RESPONSE:

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于llama2_7b_chat_uncensored的快速上手代码扩展而来：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "llama2_7b_chat_uncensored"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 会议记录输入
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. 测试团队提出了几个关键Bug，需要开发团队优先解决。
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. 开发团队将在本周内修复关键Bug。
2. 下周召开需求变更评估会议。
待办任务：
1. 开发团队：修复Bug。
2. 产品经理：准备需求变更文档。
"""

# 设计Prompt
prompt = f"""
### HUMAN:
以下是会议的文字记录：
{meeting_text}

请根据以上内容生成一份会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务。

### RESPONSE:
"""

# 生成会议纪要
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=500)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

代码讲解

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载预训练模型和分词器。
输入处理：将会议记录作为输入文本。
Prompt设计：通过模板将会议记录和任务指令结合。
文本生成：调用模型的generate方法生成会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行代码后，模型生成的会议纪要可能如下：

会议主题：项目进度汇报
讨论要点：
- 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。
- 测试团队提出了几个关键Bug，需要开发团队优先解决。
- 产品经理提出了新的需求变更，需要评估影响。
决策事项：
- 开发团队将在本周内修复关键Bug。
- 下周召开需求变更评估会议。
待办任务：
- 开发团队：修复Bug。
- 产品经理：准备需求变更文档。

功能扩展

语音转文字：结合语音识别API（如Whisper），实现从会议录音直接生成纪要。
多语言支持：通过多语言Prompt，支持生成其他语言的会议纪要。
结构化输出：进一步处理生成的文本，输出为Markdown或Excel格式。

结语

通过本项目，我们展示了如何利用llama2_7b_chat_uncensored快速构建一个实用的智能会议纪要生成器。希望这个案例能激发你的灵感，尝试更多有趣的应用场景！