【限时免费】 项目实战:用ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-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-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-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-PT 项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT

项目构想:我们要做什么?

在日常工作中,会议是信息交流和决策的重要场景,但会议记录的整理往往耗时耗力。本项目旨在利用ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT的强大能力,开发一个智能会议纪要生成器。该工具能够:

  1. 输入:会议录音或文字记录(支持多语言)。
  2. 输出:自动生成结构化的会议纪要,包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

通过这个工具,用户可以快速获取会议的核心内容,节省大量手动整理的时间。

技术选型:为什么是ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT?

ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT是一款多模态大模型,具有以下核心亮点,非常适合实现会议纪要生成任务:

  1. 多模态支持:不仅能处理文本输入,还能结合音频转文字的结果,实现更全面的信息提取。
  2. 长上下文支持:支持128k的上下文长度,能够处理长时间的会议记录。
  3. 强大的文本生成能力:基于MoE架构,模型在文本理解和生成任务上表现优异,能够准确提炼会议内容。
  4. 高效推理:通过量化技术和并行计算优化,模型在推理时能够快速响应。

这些特性使得ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-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

项目的核心逻辑分为以下几步:

  1. 输入处理:将会议录音转换为文字(可使用第三方语音转文字工具),或直接输入文字记录。
  2. 模型调用:将文字记录输入ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT模型,设计Prompt让模型生成结构化会议纪要。
  3. 结果解析:对模型输出的内容进行格式化处理,提取关键信息。

Prompt设计

为了让模型更好地完成任务,我们需要设计一个清晰的Prompt,例如:

请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要,包括以下部分:
1. 会议主题
2. 关键讨论点
3. 决策事项
4. 待办任务(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-VL-424B-A47B-PT的快速上手代码扩展而来:

import requests
import json

# 配置模型服务地址
MODEL_API_URL = "http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions"

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    """调用ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT生成会议纪要"""
    prompt = f"""
    请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要,包括以下部分:
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点
    3. 决策事项
    4. 待办任务(包括负责人和截止时间)

    会议记录:{meeting_text}
    """

    payload = {
        "messages": [
            {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": prompt}]}
        ],
        "metadata": {"enable_thinking": True}
    }

    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    response = requests.post(MODEL_API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))

    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        return result["choices"][0]["message"]["content"]
    else:
        return "生成会议纪要失败,请检查输入或服务配置。"

# 示例输入
meeting_text = """
今天会议讨论了新产品的开发进度。设计团队表示UI设计已完成80%,开发团队反馈后端接口开发预计下周完成。会议决定:
1. 设计团队需在下周三前完成全部UI设计。
2. 开发团队需在下周五前完成接口联调。
3. 测试团队从下周一介入测试。
"""

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

代码讲解

  1. 模型调用:通过HTTP请求调用ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT的API服务。
  2. Prompt设计:通过清晰的指令引导模型生成结构化内容。
  3. 结果解析:直接返回模型生成的文本结果。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例会议记录后,生成的会议纪要可能如下:

1. 会议主题:新产品开发进度讨论  
2. 关键讨论点:  
   - UI设计已完成80%。  
   - 后端接口开发预计下周完成。  
3. 决策事项:  
   - 设计团队需在下周三前完成全部UI设计。  
   - 开发团队需在下周五前完成接口联调。  
4. 待办任务:  
   - 测试团队从下周一介入测试(负责人:测试团队)。  

功能扩展

  1. 多语言支持:通过调整Prompt,支持生成其他语言的会议纪要。
  2. 音频直接输入:结合语音转文字工具,实现从录音到纪要的一键生成。
  3. 自动邮件发送:将生成的会议纪要通过邮件自动发送给参会人员。

通过这个小项目,我们可以看到ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT在实际应用中的强大能力。希望这个教程能激发你更多的创意,动手尝试更多有趣的应用!

【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-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-PT 项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT

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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