讨论要点
【免费下载链接】fastchat-t5-3b-v1.0 
项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0
- 后端服务响应延迟问题定位：数据库连接池耗尽导致
- 前端组件库升级方案：Q3实施vant4迁移，分三阶段进行
- 移动端兼容性问题：iOS 12及以下版本将不再支持
决策事项
- 采用Redis集群方案解决缓存穿透问题（负责人：张工）
- 下周三进行组件库升级演示（负责人：李工）
- 本月底前完成用户数据备份方案（负责人：王工）
行动项
- 优化数据库连接池配置（张工，5月20日前）
- 编写vant4迁移指南（李工，5月15日前）
- 调研用户系统版本分布（陈工，5月18日前）
### 案例2：产品需求评审会
**关键指标对比**：
| 指标 | 人工整理 | 本系统 | 提升幅度 |
|------|----------|--------|----------|
| 处理时间 | 120分钟 | 8分钟 | 1500% |
| 行动项提取准确率 | 85% | 92% | +8.2% |
| 决策点遗漏率 | 15% | 3% | -12% |
| 关键词提取覆盖率 | 70% | 96% | +37% |
## 常见问题与解决方案
### 1. 模型生成速度慢
**可能原因**：
- CPU推理（未使用GPU）
- 批处理大小设置不合理
- 输入文本过长未分块
**解决方案**：
```python
# 检查设备配置
print(f"当前设备: {summarizer.device}") # 应输出cuda
# 启用CUDA加速
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
summarizer = MeetingSummarizer(device=device)
2. 摘要内容不完整
优化方法：
- 调整提示词模板，明确指定需要提取的要素
- 增加
num_beams至6，提高搜索全面性 - 分块处理长文本，避免信息丢失
# 增强版提示词
enhanced_prompt = f"""使用以下格式总结会议：
1. 讨论主题（3-5个核心话题）
2. 关键数据（提及的重要数字和指标）
3. 分歧点（不同意见及解决方案）
4. 后续步骤（具体行动项）
会议内容：{meeting_text}
总结："""
3. 中文乱码问题
解决方案：
# 确保所有文件操作指定编码
with open("summary.md", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(summary)
# 检查系统编码设置
import locale
print(locale.getpreferredencoding()) # 应输出UTF-8 【免费下载链接】fastchat-t5-3b-v1.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
