【限时免费】项目实战：用gemma-2-9b-it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gemma-2-9b-it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】gemma-2-9b-it 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/google/gemma-2-9b-it

项目构想：我们要做什么？

在现代工作中，会议是沟通和决策的重要环节，但冗长的会议记录整理往往让人头疼。本项目旨在利用 gemma-2-9b-it 模型，构建一个 智能会议纪要生成器，能够自动将会议录音或文字记录转换为结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

输入：会议的文字记录（或通过语音识别工具转换的文字内容）。
输出：结构化的会议纪要，包含以下部分：

会议主题：总结会议的核心议题。
关键讨论点：提取会议中的主要讨论内容。
决策事项：明确会议中达成的决策。
待办任务：列出会议中分配的任务及负责人。

技术选型：为什么是gemma-2-9b-it？

gemma-2-9b-it 是 Google 推出的轻量级开源模型，具有以下核心亮点，非常适合本项目：

强大的文本生成能力：擅长处理文本摘要、问答和结构化输出任务，能够从会议记录中提取关键信息并生成结构化内容。
轻量高效：模型体积小，可以在普通硬件（如笔记本电脑或小型服务器）上高效运行，适合快速部署。
支持对话模板：内置聊天模板功能，能够更好地处理多轮对话和结构化输出，非常适合会议记录的交互式处理。
开源免费：无需支付高昂的API费用，适合个人开发者和小团队使用。

核心实现逻辑

本项目的核心逻辑分为以下几步：

输入处理：将会议文字记录作为输入，传递给模型。
Prompt设计：设计一个清晰的Prompt，指导模型生成结构化的会议纪要。
模型调用：使用 gemma-2-9b-it 模型生成会议纪要。
结果解析：将模型的输出解析为结构化的会议纪要。

关键代码逻辑

加载模型和分词器：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "google/gemma-2-9b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

设计Prompt：

def generate_prompt(meeting_text):
    return f"""
    以下是会议的文字记录：
    {meeting_text}

    请根据以上内容生成一份结构化的会议纪要，包含以下部分：
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点
    3. 决策事项
    4. 待办任务
    """

调用模型生成会议纪要：

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    prompt = generate_prompt(meeting_text)
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return summary

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：

# 导入必要的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载模型和分词器
model_id = "google/gemma-2-9b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# 设计Prompt模板
def generate_prompt(meeting_text):
    return f"""
    以下是会议的文字记录：
    {meeting_text}

    请根据以上内容生成一份结构化的会议纪要，包含以下部分：
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点
    3. 决策事项
    4. 待办任务
    """

# 生成会议纪要
def generate_meeting_summary(meeting_text):
    prompt = generate_prompt(meeting_text)
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return summary

# 示例输入
meeting_text = """
今天会议讨论了项目进度和下一步计划。张三提到前端开发已完成80%，李四表示后端API还需要一周时间。团队决定下周进行联调测试。王五负责协调测试资源。
"""

# 生成并打印会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print(summary)

代码讲解

模型加载：使用 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 加载 gemma-2-9b-it 模型，并指定数据类型为 bfloat16 以优化性能。
Prompt设计：通过 generate_prompt 函数将会议记录包装为一个清晰的指令，指导模型生成结构化输出。
生成会议纪要：调用模型的 generate 方法，生成会议纪要，并通过分词器解码为可读文本。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设输入以下会议记录：

今天会议讨论了项目进度和下一步计划。张三提到前端开发已完成80%，李四表示后端API还需要一周时间。团队决定下周进行联调测试。王五负责协调测试资源。

生成的会议纪要可能如下：

1. 会议主题：项目进度和下一步计划。
2. 关键讨论点：
   - 前端开发已完成80%。
   - 后端API还需要一周时间。
3. 决策事项：下周进行联调测试。
4. 待办任务：王五负责协调测试资源。

功能扩展

支持语音输入：结合语音识别工具（如 Whisper），将会议录音直接转换为文字记录。
多语言支持：利用 gemma-2-9b-it 的多语言能力，支持生成其他语言的会议纪要。
任务提醒：将待办任务自动同步到任务管理工具（如 Trello 或 Notion）。
历史记录存储：将生成的会议纪要以结构化格式（如 JSON）存储到数据库。

通过以上扩展，可以进一步提升工具的实用性和自动化程度。

结语

本项目展示了如何利用 gemma-2-9b-it 快速构建一个智能会议纪要生成器。通过清晰的Prompt设计和简单的代码实现，开发者可以轻松扩展功能，满足更多实际需求。希望这篇教程能激发你的灵感，动手尝试更多有趣的应用！