【限时免费】项目实战：用bce-embedding-base_v1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bce-embedding-base_v1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】bce-embedding-base_v1 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/maidalun1020/bce-embedding-base_v1

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是信息传递和决策制定的重要场景。然而，会议纪要的整理往往耗时耗力，尤其是当会议内容涉及大量技术术语或跨语言交流时。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本中提取关键信息，并生成结构化的会议纪要。

输入与输出

输入：会议的录音文件（需转换为文本）或直接输入的会议文本（支持中英文混合）。
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。

技术选型：为什么是bce-embedding-base_v1？

选择bce-embedding-base_v1作为核心模型，主要基于以下技术亮点：

中英双语与跨语种能力：会议内容可能涉及中英文混合，bce-embedding-base_v1能够无缝处理双语文本，确保语义理解的准确性。
RAG优化：模型针对检索增强生成（RAG）场景优化，能够高效地从会议文本中提取关键片段，适合生成结构化的会议纪要。
无需复杂指令设计：模型对输入文本的指令要求极低，直接输入会议内容即可生成高质量的语义向量，简化了开发流程。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

文本预处理：将会议录音转换为文本（使用语音转文本工具），或直接输入会议文本。
关键片段提取：利用bce-embedding-base_v1生成文本的语义向量，计算文本片段与会议主题的相似度，提取关键片段。
会议纪要生成：将提取的关键片段输入到大语言模型（如GPT-3.5）中，生成结构化的会议纪要。

关键代码逻辑

调用bce-embedding-base_v1：使用模型生成文本的语义向量。
相似度计算：通过余弦相似度筛选与会议主题相关的片段。
Prompt设计：设计一个简单的Prompt，指导大语言模型生成结构化的会议纪要。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分附有详细注释：

import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载bce-embedding-base_v1模型
model = SentenceTransformer("maidalun1020/bce-embedding-base_v1")

# 示例会议文本（中英文混合）
meeting_text = [
    "今天我们讨论项目A的进展。",
    "The current progress of Project A is 50% completed.",
    "下一步需要解决技术难题X。",
    "We need to allocate more resources to solve issue X.",
    "会议结束，下周再跟进。"
]

# 会议主题（用于提取关键片段）
meeting_topic = "项目A的进展和技术难题X的解决方案"

# 生成文本的语义向量
text_embeddings = model.encode(meeting_text)
topic_embedding = model.encode(meeting_topic)

# 计算每个片段与主题的相似度
similarities = cosine_similarity([topic_embedding], text_embeddings)[0]

# 提取相似度最高的前3个片段
top_indices = np.argsort(similarities)[-3:][::-1]
key_snippets = [meeting_text[i] for i in top_indices]

# 打印提取的关键片段
print("提取的关键片段：")
for snippet in key_snippets:
    print(f"- {snippet}")

# 模拟调用大语言模型生成会议纪要
def generate_summary(snippets):
    prompt = f"""根据以下会议片段，生成结构化的会议纪要：
会议主题：项目A的进展和技术难题X的解决方案
关键讨论点：
1. {snippets[0]}
2. {snippets[1]}
决策事项：
- {snippets[2]}
待办任务：
- 分配更多资源解决技术难题X
"""
    return prompt

summary = generate_summary(key_snippets)
print("\n生成的会议纪要：")
print(summary)

代码讲解

模型加载：使用sentence-transformers库加载bce-embedding-base_v1模型。
语义向量生成：调用model.encode方法生成文本的语义向量。
相似度计算：通过余弦相似度筛选与会议主题最相关的片段。
会议纪要生成：设计一个简单的Prompt，将关键片段输入到大语言模型中生成结构化输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，输出如下：

提取的关键片段：
- 下一步需要解决技术难题X。
- We need to allocate more resources to solve issue X.
- 今天我们讨论项目A的进展。

生成的会议纪要：
根据以下会议片段，生成结构化的会议纪要：
会议主题：项目A的进展和技术难题X的解决方案
关键讨论点：
1. 下一步需要解决技术难题X。
2. We need to allocate more resources to solve issue X.
决策事项：
- 今天我们讨论项目A的进展。
待办任务：
- 分配更多资源解决技术难题X

功能扩展

支持语音输入：集成语音转文本工具（如Whisper），直接处理会议录音。
多语言支持：利用bce-embedding-base_v1的跨语种能力，支持更多语言的会议纪要生成。
自动化部署：将项目封装为API，方便集成到企业办公系统中。