【限时免费】项目实战：用MiniCPM-V-2_6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MiniCPM-V-2_6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】MiniCPM-V-2_6 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/openbmb/MiniCPM-V-2_6

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，但整理会议纪要却是一项耗时且繁琐的任务。本项目旨在利用MiniCPM-V-2_6的多模态能力，开发一个智能会议纪要生成器。该应用能够：

输入：用户上传会议中的图片（如白板内容、PPT截图）或视频片段。
输出：自动生成结构化的会议纪要，包括关键讨论点、行动项和决策内容。

通过这种方式，用户可以快速获取会议的核心信息，无需手动记录和整理。

技术选型：为什么是MiniCPM-V-2_6？

MiniCPM-V-2_6是一款强大的多模态大语言模型，具有以下核心亮点，非常适合实现本项目：

多模态理解能力：支持单图、多图和视频输入，能够从会议中的视觉内容中提取关键信息。
领先的OCR能力：可以准确识别图片中的文字（如白板上的手写笔记或PPT中的文本），确保生成的纪要内容准确。
高效推理：模型在端侧设备上运行高效，适合实时处理会议内容。
多语言支持：支持中英文等多种语言，适用于国际化团队。

这些特性使得MiniCPM-V-2_6成为构建智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几个步骤：

模型加载：使用Hugging Face的transformers库加载MiniCPM-V-2_6模型。
输入处理：用户上传图片或视频，模型对内容进行解析。
Prompt设计：通过精心设计的Prompt，引导模型生成结构化的会议纪要。
结果输出：将生成的会议纪要以文本形式返回给用户。

关键代码片段

以下是核心代码的实现逻辑：

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model = AutoModel.from_pretrained('openbmb/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True, attn_implementation='sdpa', torch_dtype=torch.bfloat16)
model = model.eval().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openbmb/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True)

# 用户上传的图片
image = Image.open('meeting_whiteboard.jpg').convert('RGB')

# 设计Prompt
prompt = "这是一张会议白板的照片，请根据内容生成一份会议纪要，包括讨论的关键点、行动项和决策内容。"

# 调用模型生成纪要
msgs = [{'role': 'user', 'content': [image, prompt]}]
response = model.chat(image=None, msgs=msgs, tokenizer=tokenizer)

print("生成的会议纪要：")
print(response)

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，包含详细的中文注释：

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

def load_model():
    """加载MiniCPM-V-2_6模型和分词器"""
    model = AutoModel.from_pretrained(
        'openbmb/MiniCPM-V-2_6',
        trust_remote_code=True,
        attn_implementation='sdpa',
        torch_dtype=torch.bfloat16
    )
    model = model.eval().cuda()
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openbmb/MiniCPM-V-2_6', trust_remote_code=True)
    return model, tokenizer

def generate_meeting_minutes(image_path, prompt):
    """生成会议纪要"""
    # 加载图片
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    
    # 加载模型
    model, tokenizer = load_model()
    
    # 构造输入消息
    msgs = [{'role': 'user', 'content': [image, prompt]}]
    
    # 调用模型生成纪要
    response = model.chat(image=None, msgs=msgs, tokenizer=tokenizer)
    
    return response

if __name__ == "__main__":
    # 示例：生成会议纪要
    image_path = "meeting_whiteboard.jpg"
    prompt = "这是一张会议白板的照片，请根据内容生成一份会议纪要，包括讨论的关键点、行动项和决策内容。"
    
    minutes = generate_meeting_minutes(image_path, prompt)
    print("生成的会议纪要：")
    print(minutes)

代码讲解

模型加载：load_model函数负责加载模型和分词器，确保模型在GPU上运行以加速推理。
输入处理：generate_meeting_minutes函数接收图片路径和Prompt，加载图片并调用模型生成会议纪要。
Prompt设计：通过明确的Prompt引导模型生成结构化的会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设用户上传了一张会议白板的图片，内容如下：

白板上写有“项目A进度延迟，需要增加开发资源”和“下周进行代码评审”。

运行程序后，生成的会议纪要可能如下：

会议纪要：
1. 关键讨论点：项目A进度延迟，需要增加开发资源。
2. 行动项：安排额外的开发资源以加快项目A进度。
3. 决策内容：下周进行代码评审。

功能扩展

多图支持：扩展为支持多张图片输入，生成更全面的会议纪要。
视频输入：支持上传会议视频片段，自动提取关键帧并生成纪要。
语音输入：结合语音识别技术，直接从会议录音中生成纪要。
多语言支持：根据用户需求生成不同语言的会议纪要。

结语