【限时免费】项目实战：用falcon-7b-instruct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falcon-7b-instruct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】falcon-7b-instruct 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/tiiuae/falcon-7b-instruct

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，它能够自动将会议录音或文字记录转换为简洁、结构化的会议纪要。

输入与输出

输入：一段会议的文字记录（可以是语音转文字后的文本）。
输出：一份结构化的会议纪要，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falcon-7b-instruct？

Falcon-7B-Instruct 是一个基于 Falcon-7B 微调的指令模型，非常适合完成文本生成任务。以下是选择它的核心原因：

强大的文本生成能力：Falcon-7B-Instruct 在指令和聊天数据集上进行了微调，能够根据用户输入生成高质量的文本。
优化的推理架构：支持 FlashAttention 和多查询机制，能够高效处理长文本输入。
开源与易用性：模型基于 Apache 2.0 协议开源，可以直接通过 Transformers 库调用，适合快速开发。

核心实现逻辑

1. 调用模型

我们使用 transformers 库加载 Falcon-7B-Instruct 模型，并通过文本生成管道（pipeline）调用模型。

2. 设计Prompt

为了让模型生成会议纪要，我们需要设计一个清晰的Prompt，引导模型理解任务。例如：

请根据以下会议记录生成一份简洁的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：
[会议记录内容]

3. 后处理

生成的文本可能包含冗余信息，我们可以通过简单的字符串处理提取关键内容。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "tiiuae/falcon-7b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_name,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
)

# 会议记录示例
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
参与者：张三、李四、王五
讨论内容：
1. 张三汇报了前端开发进度，已完成80%。
2. 李四提出后端接口需要调整，预计延迟2天。
3. 王五建议增加测试用例覆盖率。
决策事项：
1. 后端调整由李四负责，下周三前完成。
2. 测试用例由王五补充，本周五前提交。
待办任务：
1. 张三继续完成剩余前端开发。
"""

# 设计Prompt
prompt = f"""
请根据以下会议记录生成一份简洁的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：
{meeting_text}
"""

# 调用模型生成会议纪要
sequences = pipeline(
    prompt,
    max_length=500,
    do_sample=True,
    top_k=10,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)

# 输出结果
for seq in sequences:
    print("生成的会议纪要：")
    print(seq["generated_text"])

代码讲解

模型加载：使用 AutoTokenizer 和 pipeline 加载 Falcon-7B-Instruct 模型。
会议记录输入：示例中提供了一个结构化的会议记录文本。
Prompt设计：通过清晰的指令引导模型生成会议纪要。
生成与输出：调用 pipeline 生成结果，并打印输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设输入上述会议记录，模型可能生成如下会议纪要：

会议主题：项目进度汇报  
关键讨论点：  
- 前端开发已完成80%。  
- 后端接口需要调整，预计延迟2天。  
- 建议增加测试用例覆盖率。  
决策事项：  
- 后端调整由李四下周三前完成。  
- 测试用例由王五本周五前提交。  
待办任务：  
- 张三继续完成剩余前端开发。

功能扩展

支持语音输入：结合语音识别API（如Whisper），实现从录音直接生成会议纪要。
多语言支持：通过翻译API扩展为多语言会议纪要生成。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的格式和内容字段。