【限时免费】项目实战：用baichuan2_7b_base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baichuan2_7b_base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】baichuan2_7b_base baichuan2 7b大模型项目地址: https://gitcode.com/openMind/baichuan2_7b_base

项目构想：我们要做什么？

在现代工作中，会议是信息交流和决策的重要环节，但会议纪要的整理往往耗时耗力。本项目旨在利用baichuan2_7b_base模型，开发一个智能会议纪要生成器。用户只需输入会议录音的文本转录内容（或直接输入会议讨论的文本），系统即可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等。

输入：会议讨论的文本内容（例如：“今天我们讨论了项目进度，技术团队表示后端开发已完成80%，前端还需要两周时间。”）
输出：结构化的会议纪要（例如：“会议主题：项目进度更新；关键讨论点：后端开发完成80%，前端还需两周；决策事项：无；待办任务：前端团队需加快进度。”）

技术选型：为什么是baichuan2_7b_base？

baichuan2_7b_base是一款强大的开源大语言模型，具有以下核心亮点，非常适合本项目：

高质量的中文处理能力：模型基于2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在中文任务上表现优异，能够准确理解和生成中文文本。
多任务支持：模型支持文本生成、问答、摘要等多种任务，非常适合会议纪要的生成和结构化处理。
高效推理：通过PyTorch 2.0的优化，模型推理速度快，适合实时或批量处理会议文本。
开源免费：模型对学术研究和商业用途开放，开发者可以低成本快速部署。

核心实现逻辑

本项目的核心逻辑分为以下几步：

输入处理：接收用户输入的会议文本，并进行简单的预处理（如去除无关字符）。

Prompt设计：设计一个清晰的Prompt，引导模型生成结构化的会议纪要。例如：

请根据以下会议讨论内容生成会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：
[会议文本]

模型调用：使用baichuan2_7b_base模型生成会议纪要。
结果解析：对模型输出的文本进行格式化，确保输出的会议纪要清晰易读。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于baichuan2_7b_base的快速上手代码扩展而来：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化模型和分词器
def init_model():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PyTorch-NPU/baichuan2_7b_base", use_fast=False, trust_remote_code=True)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("PyTorch-NPU/baichuan2_7b_base", device_map="auto", trust_remote_code=True)
    return tokenizer, model

# 生成会议纪要
def generate_meeting_summary(text, tokenizer, model):
    # 设计Prompt
    prompt = f"请根据以下会议讨论内容生成会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：\n{text}"
    
    # 编码输入
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    
    # 生成文本
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, repetition_penalty=1.1)
    
    # 解码输出
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return summary

# 主函数
def main():
    # 初始化模型
    tokenizer, model = init_model()
    
    # 示例会议文本
    meeting_text = "今天我们讨论了项目进度，技术团队表示后端开发已完成80%，前端还需要两周时间。市场团队提出需要更多宣传材料。"
    
    # 生成会议纪要
    summary = generate_meeting_summary(meeting_text, tokenizer, model)
    print("生成的会议纪要：")
    print(summary)

if __name__ == "__main__":
    main()

代码讲解：

模型初始化：通过AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM加载baichuan2_7b_base模型。
Prompt设计：通过拼接用户输入的会议文本和固定的提示语，引导模型生成结构化的会议纪要。
文本生成：使用model.generate方法生成会议纪要，max_new_tokens控制生成文本的长度。
结果输出：解码生成的文本并打印。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入：

今天我们讨论了项目进度，技术团队表示后端开发已完成80%，前端还需要两周时间。市场团队提出需要更多宣传材料。

输出：

会议主题：项目进度更新  
关键讨论点：后端开发完成80%，前端还需两周；市场团队需要更多宣传材料。  
决策事项：无  
待办任务：前端团队需加快进度；市场团队准备宣传材料。

功能扩展

多语言支持：利用模型的多语言能力，支持英文或其他语言的会议纪要生成。
实时处理：结合语音识别API，实现从会议录音到纪要的全自动化流程。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板，例如添加“参与人员”或“会议时间”字段。
批量处理：扩展为支持批量处理多个会议记录，适合大型团队使用。

通过这个项目，开发者可以快速体验baichuan2_7b_base的强大能力，并将其应用于实际场景中，提升工作效率！