【限时免费】项目实战：用bloom_7b1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bloom_7b1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】bloom_7b1 bloom 7b1 大语言模型项目地址: https://gitcode.com/MooYeh/bloom_7b1

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是日常工作的重要组成部分，但会议纪要的整理往往耗时耗力。为了解决这一问题，我们设计了一个基于bloom_7b1的智能会议纪要生成器。该应用能够根据会议录音或文字记录，自动生成结构化的会议纪要，包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务等。

输入：会议的文字记录或录音转文字内容。
输出：结构化的会议纪要，包含关键信息和行动项。

技术选型：为什么是bloom_7b1？

bloom_7b1是一个强大的开源多语言大模型，具有以下核心亮点，非常适合实现会议纪要生成功能：

多语言支持：支持中文和英文，满足国际化团队的需求。
强大的文本生成能力：能够根据上下文生成连贯、准确的文本。
灵活的Prompt设计：通过设计合适的Prompt，可以引导模型生成特定格式的内容。
开源与易用性：模型开源且提供了快速上手的代码示例，便于开发者快速集成。

核心实现逻辑

输入处理：将会议录音转换为文字（可以使用现有的语音转文字工具），或直接输入文字记录。

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：

Below is a meeting transcript. Please generate a structured meeting summary including the following sections:
- Meeting Topic
- Key Discussion Points
- Decisions Made
- Action Items

### Transcript:
{meeting_text}

### Summary:

模型调用：使用bloom_7b1生成会议纪要。
结果解析：对生成的文本进行格式化处理，提取关键信息。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于bloom_7b1的快速上手代码扩展而来：

import torch
from openmind import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PyTorch-NPU/bloom_7b1", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("PyTorch-NPU/bloom_7b1", trust_remote_code=True, device_map="auto")

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = (
        "Below is a meeting transcript. Please generate a structured meeting summary including the following sections:\n"
        "- Meeting Topic\n"
        "- Key Discussion Points\n"
        "- Decisions Made\n"
        "- Action Items\n\n"
        f"### Transcript:\n{meeting_text}\n\n"
        "### Summary:"
    )

    # 分词并生成
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    inputs = inputs.to(model.device)
    pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, repetition_penalty=1.1)
    summary = tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True)

    return summary

# 示例会议记录
meeting_text = """
Today we discussed the upcoming product launch. The marketing team proposed a new promotion plan, and the engineering team confirmed the development timeline. 
We decided to finalize the promotion by next Monday and assign tasks to each team member.
"""

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

代码讲解

模型初始化：加载bloom_7b1模型和分词器。
Prompt设计：通过设计清晰的Prompt，引导模型生成结构化的会议纪要。
生成与解码：调用模型的generate方法生成文本，并通过分词器解码为可读内容。
示例输入：提供了一个简单的会议记录示例，展示功能。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，生成的会议纪要可能如下：

### Summary:
- Meeting Topic: Upcoming product launch
- Key Discussion Points: 
  - Marketing team proposed a new promotion plan.
  - Engineering team confirmed the development timeline.
- Decisions Made: 
  - Finalize the promotion by next Monday.
- Action Items: 
  - Assign tasks to each team member.

功能扩展

多语言支持：扩展支持更多语言，满足国际化团队需求。
语音输入集成：结合语音识别API，直接从录音生成纪要。
自定义模板：允许用户自定义会议纪要的模板和字段。
历史记录：保存生成的会议纪要，支持检索和编辑。

通过这个项目，开发者可以快速体验bloom_7b1的强大能力，并进一步扩展为更复杂的应用场景。希望这篇实战教程能激发你的灵感，动手尝试更多有趣的项目！