【限时免费】项目实战：用gemma3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gemma3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】gemma3 gemma3大模型本地一键部署整合包项目地址: https://gitcode.com/FlashAI/gemma3

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议是必不可少的一部分，但整理会议纪要却是一项耗时且繁琐的任务。为了解决这个问题，我们可以利用gemma3大模型构建一个“智能会议纪要生成器”。这个工具的功能如下：

输入：一段会议录音的转录文本（或直接输入会议讨论的文本内容）。
输出：自动生成的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、行动项和负责人等结构化内容。

通过这个工具，用户可以快速从冗长的会议讨论中提取出核心信息，大幅提升工作效率。

技术选型：为什么是gemma3？

gemma3是一个功能强大的开源大模型，特别适合用于文本生成和结构化任务。以下是选择gemma3的核心原因：

强大的文本生成能力：gemma3在生成连贯、逻辑清晰的文本方面表现优异，非常适合用于会议纪要的生成。
支持结构化输出：通过设计合适的Prompt，gemma3可以按照指定的格式输出内容，例如将会议讨论分为“主题”、“讨论点”和“行动项”等部分。
本地化部署：gemma3支持完全离线运行，确保会议内容的隐私性和安全性。
低资源消耗：即使是较小的模型版本（如1B或4B），也能在普通硬件上流畅运行，适合个人或中小企业使用。

核心实现逻辑

1. 调用gemma3模型

我们使用gemma3的API（或本地部署的模型）来处理输入的会议文本。核心逻辑是：

将会议文本作为输入传递给模型。
设计一个明确的Prompt，指导模型生成结构化的会议纪要。

2. 设计Prompt

Prompt的设计是关键。我们需要明确告诉模型：

输入的内容是会议讨论。
输出的格式需要包括“会议主题”、“关键讨论点”和“行动项”等部分。

例如：

请根据以下会议讨论内容生成一份会议纪要，要求包括：
1. 会议主题：用一句话总结会议的核心议题。
2. 关键讨论点：列出3-5个会议中讨论的重要问题。
3. 行动项：明确每个行动项的内容和负责人。
会议讨论内容：{输入文本}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于gemma3的快速上手代码片段扩展而来：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载gemma3模型和分词器
model_name = "gemma3-4B"  # 可根据硬件选择1B、4B等版本
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议讨论内容生成一份会议纪要，要求包括：
    1. 会议主题：用一句话总结会议的核心议题。
    2. 关键讨论点：列出3-5个会议中讨论的重要问题。
    3. 行动项：明确每个行动项的内容和负责人。
    会议讨论内容：{meeting_text}
    """

    # 分词并生成文本
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=1024)
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=512, num_return_sequences=1)

    # 解码输出
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return summary

# 示例输入
meeting_text = """
今天会议主要讨论了新产品的发布时间和推广策略。
团队认为发布时间应推迟到下个月，以确保测试充分。
市场部提出了三种推广方案，最终决定采用社交媒体广告。
技术部需要在下周完成最后的bug修复。
"""

# 生成会议纪要
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print(summary)

代码讲解：

模型加载：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载gemma3模型和分词器。
Prompt设计：通过字符串模板设计清晰的Prompt，指导模型生成结构化内容。
文本生成：调用模型的generate方法生成会议纪要，并通过tokenizer.decode解码输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例：

今天会议主要讨论了新产品的发布时间和推广策略。
团队认为发布时间应推迟到下个月，以确保测试充分。
市场部提出了三种推广方案，最终决定采用社交媒体广告。
技术部需要在下周完成最后的bug修复。

输出结果：

会议主题：讨论新产品的发布时间和推广策略。
关键讨论点：
1. 发布时间推迟到下个月以确保测试充分。
2. 市场部提出三种推广方案。
3. 最终决定采用社交媒体广告。
行动项：
1. 技术部在下周完成最后的bug修复（负责人：技术部）。

功能扩展

支持多语言：通过调整Prompt，可以支持生成其他语言的会议纪要。
集成语音转文本：结合语音识别API，直接从会议录音生成纪要。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的格式和内容字段。

通过这个项目，我们可以看到gemma3在文本生成任务中的强大能力。希望这篇教程能激发你动手尝试，构建更多有趣的应用！