【限时免费】项目实战：用PromptCLUE-base-v1-5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PromptCLUE-base-v1-5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】PromptCLUE-base-v1-5 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是日常工作的重要组成部分，但会议纪要的整理往往耗时耗力。本项目旨在利用PromptCLUE-base-v1-5的强大文本生成能力，构建一个智能会议纪要生成器。该工具能够根据会议录音或文字记录，自动生成结构清晰、重点突出的会议纪要。

输入：一段会议的文字记录（或语音转文字后的文本）。
输出：一份包含会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务的会议纪要。

技术选型：为什么是PromptCLUE-base-v1-5？

PromptCLUE-base-v1-5是一个支持多任务的中文预训练模型，具有以下核心亮点，非常适合实现本项目：

强大的文本生成能力：支持文本摘要、改写等生成任务，能够从会议记录中提取关键信息并生成连贯的文本。
零样本学习能力：无需额外训练即可完成新任务，适合快速开发原型。
多任务支持：支持问答、分类、信息抽取等任务，可以灵活扩展功能（如提取会议中的待办事项）。
中文优化：基于大规模中文语料训练，对中文文本处理效果优秀。

核心实现逻辑

输入处理：将会议记录文本作为输入，设计一个Prompt，引导模型生成会议纪要。
模型调用：使用PromptCLUE-base-v1-5的text2text-generation任务接口，传入Prompt和会议记录。
结果解析：对模型生成的文本进行格式化处理，输出结构化的会议纪要。

关键Prompt设计

Prompt的设计直接影响模型生成的效果。以下是一个示例Prompt：

为以下会议记录生成一份会议纪要，包含会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务：
[会议记录文本]
答案：

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于PromptCLUE-base-v1-5的快速上手代码扩展而来：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.models.nlp import T5ForConditionalGeneration
from modelscope.preprocessors import TextGenerationTransformersPreprocessor

# 加载模型
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5', revision='v0.1')
preprocessor = TextGenerationTransformersPreprocessor(model.model_dir)
pipeline_t2t = pipeline(task=Tasks.text2text_generation, model=model, preprocessor=preprocessor)

def generate_meeting_minutes(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"为以下会议记录生成一份会议纪要，包含会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务：\n{meeting_text}\n答案："
    
    # 调用模型生成会议纪要
    result = pipeline_t2t(prompt, do_sample=True, top_p=0.8)
    
    # 返回生成的文本
    return result['text']

# 示例会议记录
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论内容：
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。
2. 测试团队提出了一些性能问题，需要开发团队优化。
3. 产品经理建议增加一个新功能，团队一致同意。
决策事项：
1. 开发团队需在下周五前完成当前模块。
2. 测试团队继续跟进性能问题。
待办任务：
1. 开发团队优化性能问题。
2. 产品经理提供新功能的详细需求文档。
"""

# 生成会议纪要
minutes = generate_meeting_minutes(meeting_text)
print("生成的会议纪要：")
print(minutes)

代码讲解

模型加载：使用T5ForConditionalGeneration加载PromptCLUE-base-v1-5模型。
Prompt设计：通过拼接会议记录和任务描述，生成一个清晰的Prompt。
模型调用：调用pipeline_t2t生成会议纪要，do_sample和top_p参数用于控制生成多样性。
结果输出：直接打印生成的会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入上述示例会议记录后，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：  
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。  
2. 测试团队提出了一些性能问题，需要开发团队优化。  
3. 产品经理建议增加一个新功能，团队一致同意。  
决策事项：  
1. 开发团队需在下周五前完成当前模块。  
2. 测试团队继续跟进性能问题。  
待办任务：  
1. 开发团队优化性能问题。  
2. 产品经理提供新功能的详细需求文档。

功能扩展

语音转文字集成：结合语音识别API，实现从会议录音直接生成纪要。
多语言支持：利用模型的翻译能力，支持中英文会议纪要生成。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的格式和内容字段。
历史记录分析：通过多次会议的纪要，分析团队的工作重点和效率。

结语

通过本项目，我们展示了如何利用PromptCLUE-base-v1-5快速构建一个实用的智能会议纪要生成器。只需100行代码，即可实现从会议记录到结构化纪要的自动化处理。希望这个案例能激发你探索更多基于大模型的创意应用！