项目实战：用ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！
项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle 项目构想：我们要做什么？
在现代职场中，会议是信息交流和决策的重要场景，但冗长的会议内容往往需要花费大量时间整理成纪要。本项目旨在利用ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle的强大文本生成能力，开发一个智能会议纪要生成器。该工具能够自动将会议录音或文字记录转换为结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务等。
输入：会议录音（转换为文字）或直接输入会议文字记录。
输出：结构化的会议纪要，包含以下部分：
- 会议主题
- 关键讨论点
- 决策事项
- 待办任务（责任人+截止时间）
技术选型：为什么是ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle？
ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle是一款基于MoE架构的大规模语言模型，具有以下核心亮点，非常适合实现本项目：
- 128k超长上下文支持：会议记录通常较长，ERNIE-4.5能够处理超长文本，确保生成内容不丢失关键信息。
- 强大的文本生成能力：模型在文本理解和生成任务上表现优异，能够从会议记录中提取结构化信息并生成流畅的纪要。
- 高效推理优化：支持4-bit/2-bit量化技术，能够在资源有限的设备上高效运行，适合实际部署。
核心实现逻辑
项目的核心逻辑分为以下几步：
- 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。
- Prompt设计：设计一个清晰的Prompt，指导模型从会议记录中提取关键信息并生成结构化纪要。
- 模型调用：使用ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle的API或本地部署模型生成会议纪要。
- 结果后处理：对生成的文本进行简单格式化，确保输出清晰易读。
Prompt设计示例
请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包含以下部分：
1. 会议主题
2. 关键讨论点（分条列出）
3. 决策事项（分条列出）
4. 待办任务（责任人+截止时间）
会议记录：
{输入会议记录}
代码全览与讲解
以下是完整的项目代码，基于ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle的快速上手代码扩展而来：
import json
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 初始化模型和分词器
model_name = "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-PT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
def generate_meeting_summary(meeting_text):
# 设计Prompt
prompt = f"""
请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包含以下部分：
1. 会议主题
2. 关键讨论点（分条列出）
3. 决策事项（分条列出）
4. 待办任务（责任人+截止时间）
会议记录：
{meeting_text}
"""
# 调用模型生成
model_inputs = tokenizer([prompt], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=1024,
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
result = tokenizer.decode(generated_ids[0].tolist(), skip_special_tokens=True)
return result
# 示例会议记录
meeting_text = """
今天会议主要讨论了项目A的进展。开发团队提到后端开发已完成80%，前端还需两周时间。测试团队建议下周开始集成测试。最终决定：1. 后端团队本周五提交代码；2. 前端团队下周五完成开发；3. 测试团队下周一准备测试环境。待办事项：张三负责协调测试环境，截止下周一；李四负责跟进前端进度，每日汇报。
"""
# 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
- 模型初始化：加载ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-Paddle模型和分词器。
- Prompt设计：通过模板将会议记录嵌入到Prompt中，指导模型生成结构化纪要。
- 生成参数：
max_new_tokens控制生成长度，temperature和top_p控制生成多样性。 - 结果输出：生成的会议纪要将包含会议主题、讨论点、决策事项和待办任务。
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A进展讨论
关键讨论点：
1. 后端开发已完成80%。
2. 前端还需两周时间完成。
3. 测试团队建议下周开始集成测试。
决策事项：
1. 后端团队本周五提交代码。
2. 前端团队下周五完成开发。
3. 测试团队下周一准备测试环境。
待办任务：
1. 张三负责协调测试环境，截止下周一。
2. 李四负责跟进前端进度，每日汇报。
功能扩展
- 多语言支持：利用ERNIE-4.5的多语言能力，支持生成其他语言的会议纪要。
- 语音输入集成：结合语音识别API，实现从录音直接生成纪要。
- 自定义模板：允许用户自定义纪要模板，适应不同场景需求。
- 历史记录存储：将生成的纪要保存到数据库，支持检索和编辑。
通过这个项目，开发者可以快速体验ERNIE-4.5的强大能力，并将其应用于实际场景中。希望这篇教程能激发你的灵感，动手尝试更多有趣的应用！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
