【限时免费】 项目实战:用ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT构建一个智能会议纪要生成器,只需100行代码!...

项目实战:用ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT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】ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT ERNIE-4.5-VL-424B-A47B 是百度推出的多模态MoE大模型,支持文本与视觉理解,总参数量424B,激活参数量47B。基于异构混合专家架构,融合跨模态预训练与高效推理优化,具备强大的图文生成、推理和问答能力。适用于复杂多模态任务场景 【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT 项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT

项目构想:我们要做什么?

在现代职场中,会议是沟通和决策的重要方式,但冗长的会议内容往往让人难以快速抓住重点。为了解决这一问题,我们设计了一个“智能会议纪要生成器”。该工具能够将会议录音或文字记录作为输入,自动提取关键信息并生成简洁的会议纪要。

输入:会议录音(转换为文字)或直接的文字记录。
输出:结构化的会议纪要,包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务等。

技术选型:为什么是ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT?

ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT是一款多模态大模型,具有以下核心亮点,非常适合实现我们的项目:

  1. 多模态异构MoE预训练:模型能够同时处理文本和视觉信息,但我们的项目主要利用其强大的文本理解和生成能力。
  2. 128k上下文长度:支持超长文本处理,非常适合分析冗长的会议记录。
  3. 高效的推理性能:通过优化的并行计算和量化技术,模型能够快速生成高质量的输出。

这些特性使得ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT成为构建智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

  1. 输入处理:将会议录音通过语音识别API转换为文字,或直接接收文字记录。
  2. 关键信息提取:调用ERNIE-4.5模型,设计Prompt让模型从文本中提取会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。
  3. 结构化输出:将模型生成的内容整理为清晰的会议纪要格式。

Prompt设计示例

请根据以下会议记录生成一份会议纪要,包括以下内容:
1. 会议主题
2. 关键讨论点(不超过3条)
3. 决策事项
4. 待办任务(包括负责人和截止时间)
会议记录:{输入文本}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码,基于ERNIE-4.5的快速上手代码扩展而来:

import requests
import json

# 配置ERNIE-4.5的API访问信息
API_URL = "https://api.example.com/ernie4.5"
API_KEY = "your_api_key"

def generate_meeting_summary(text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议记录生成一份会议纪要,包括以下内容:
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点(不超过3条)
    3. 决策事项
    4. 待办任务(包括负责人和截止时间)
    会议记录:{text}
    """

    # 调用ERNIE-4.5模型
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 500,
        "temperature": 0.7
    }
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))
    result = response.json()

    # 提取生成的会议纪要
    summary = result.get("choices", [{}])[0].get("text", "")
    return summary

# 示例输入
meeting_text = """
本次会议讨论了项目A的进展情况。开发团队提到后端开发已完成80%,前端还需两周时间。测试团队建议在下周开始集成测试。最终决定:1. 后端团队本周内完成剩余开发;2. 前端团队加快进度;3. 测试团队下周一开始集成测试。
"""

# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print("会议纪要:\n", summary)

代码讲解

  1. API配置:替换API_URLAPI_KEY为实际的ERNIE-4.5访问信息。
  2. Prompt设计:通过清晰的指令引导模型生成结构化的会议纪要。
  3. 模型调用:使用requests库发送POST请求,获取模型生成的结果。
  4. 结果提取:从返回的JSON中提取生成的文本。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例:

本次会议讨论了项目A的进展情况。开发团队提到后端开发已完成80%,前端还需两周时间。测试团队建议在下周开始集成测试。最终决定:1. 后端团队本周内完成剩余开发;2. 前端团队加快进度;3. 测试团队下周一开始集成测试。

输出结果:

会议主题:项目A进展情况讨论  
关键讨论点:  
1. 后端开发已完成80%。  
2. 前端还需两周时间。  
3. 测试团队建议下周开始集成测试。  
决策事项:  
1. 后端团队本周内完成剩余开发。  
2. 前端团队加快进度。  
3. 测试团队下周一开始集成测试。  
待办任务:  
1. 后端团队:本周内完成剩余开发。  
2. 前端团队:加快进度。  
3. 测试团队:下周一开始集成测试。  

功能扩展

  1. 多语言支持:利用ERNIE-4.5的多语言能力,支持生成其他语言的会议纪要。
  2. 情感分析:在会议纪要中加入发言者的情感倾向分析。
  3. 自动提醒:将待办任务自动同步到团队的任务管理工具中。

通过这个项目,你可以快速体验到ERNIE-4.5的强大能力,并在此基础上进一步扩展功能,满足更多实际需求。动手试试吧!

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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