【限时免费】项目实战：用Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8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Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8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】Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8

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，它能够自动从会议录音或文字记录中提取关键信息，生成简洁明了的会议纪要。

功能描述：

输入：一段会议录音（转换为文字）或直接输入会议文字记录。
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。

核心目标：

自动提取会议中的核心内容。
生成易于阅读和分享的会议纪要。
支持多种输入格式（文字或语音转文字）。

技术选型：为什么是Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8？

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8是一款强大的开源语言模型，特别适合实现我们的智能会议纪要生成器。以下是其核心亮点：

强大的推理能力：模型在逻辑推理和文本理解任务上表现出色，能够准确识别会议中的关键信息。
长上下文支持：支持长达256K的上下文长度，适合处理长时间的会议记录。
指令跟随能力：能够根据用户的需求生成结构化的输出，非常适合生成会议纪要。
开源与高性能：作为开源模型，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8提供了高性能的推理能力，适合快速开发和部署。

这些特性使得Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8成为实现智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

1. 模型调用

我们使用transformers库加载Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8模型，并通过其文本生成能力处理会议记录。

2. Prompt设计

为了让模型生成高质量的会议纪要，我们需要设计一个有效的Prompt。例如：

请根据以下会议记录生成一份会议纪要，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. 输出解析

模型的输出会包含<think>标签（用于推理）和最终生成的会议纪要。我们需要解析这些内容，提取出最终的会议纪要。

代码全览与讲解

以下是一个完整的Python脚本，实现了智能会议纪要生成器的功能：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议记录生成一份会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：
    {meeting_text}
    """
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=True,
    )
    model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

    # 生成文本
    generated_ids = model.generate(
        **model_inputs,
        max_new_tokens=1024  # 限制生成长度
    )
    output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

    # 解析输出
    try:
        index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)  # 查找</think>标签
    except ValueError:
        index = 0

    thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
    content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

    return content

# 示例会议记录
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论内容：
1. 开发团队汇报了当前项目的进展，前端已完成80%，后端完成70%。
2. 测试团队提出了一些关键问题，需要开发团队在下周解决。
3. 项目经理决定将项目交付时间推迟一周。
待办事项：
1. 开发团队需在下周解决测试团队提出的问题。
2. 测试团队需在下周完成第二轮测试。
"""

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

代码说明：

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8模型。
Prompt设计：通过模板将会议记录嵌入到Prompt中，指导模型生成会议纪要。
输出解析：解析模型的输出，提取最终的会议纪要内容。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例会议记录后，生成的会议纪要如下：

会议主题：项目进度汇报
关键讨论点：
1. 开发团队汇报了当前项目的进展，前端已完成80%，后端完成70%。
2. 测试团队提出了一些关键问题，需要开发团队在下周解决。
决策事项：
1. 项目经理决定将项目交付时间推迟一周。
待办任务：
1. 开发团队需在下周解决测试团队提出的问题。
2. 测试团队需在下周完成第二轮测试。

功能扩展

语音转文字集成：结合语音识别API（如Whisper），实现从会议录音直接生成纪要。
多语言支持：利用Qwen3的多语言能力，支持生成其他语言的会议纪要。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板，满足不同场景的需求。

通过这个项目，我们展示了如何利用Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8快速构建一个实用的智能会议纪要生成器。希望这篇教程能激发你的灵感，动手尝试更多有趣的应用！