【限时免费】项目实战：用WizardLM-13B-Uncensored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WizardLM-13B-Uncensored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】WizardLM-13B-Uncensored 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/cognitivecomputations/WizardLM-13B-Uncensored

项目构想：我们要做什么？

在日常工作中，会议纪要的整理是一项耗时且繁琐的任务。尤其是在多人参与的会议中，记录关键讨论点和行动项往往需要反复回听录音或查阅笔记。为了解决这一问题，我们设计了一个基于WizardLM-13B-Uncensored的智能会议纪要生成器。

功能描述：

输入：一段会议录音的文本转录（可以是手动输入或通过语音转文本工具生成）。
输出：自动生成的会议纪要，包括讨论主题、关键结论、行动项和负责人。

通过这个小工具，用户可以快速从冗长的会议记录中提取出结构化信息，大幅提升工作效率。

技术选型：为什么是WizardLM-13B-Uncensored？

WizardLM-13B-Uncensored是一个未经人工对齐的大语言模型，具有以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

强大的文本生成能力：模型能够根据输入的文本生成连贯且逻辑清晰的输出，非常适合用于会议纪要的总结和提炼。
无预设对齐：由于模型没有内置的道德或对齐限制，我们可以更灵活地设计Prompt，使其专注于任务本身，而不会被预设的规则干扰。
支持长文本处理：会议记录通常较长，WizardLM-13B-Uncensored能够有效处理长文本输入，并从中提取关键信息。
开源与社区支持：模型的开源特性允许我们自由调整和优化，同时社区的支持也为项目提供了丰富的资源。

这些特性使得WizardLM-13B-Uncensored成为构建智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几个步骤：

输入处理：接收用户提供的会议记录文本，并进行必要的预处理（如分段、去噪）。
Prompt设计：设计一个有效的Prompt，引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：通过API或本地部署的方式调用WizardLM-13B-Uncensored模型，传入Prompt和会议记录文本。
输出解析：对模型生成的输出进行解析，提取出讨论主题、关键结论、行动项和负责人等信息。

Prompt设计示例：

请根据以下会议记录生成一份简洁的会议纪要，包括以下内容：
1. 讨论主题
2. 关键结论
3. 行动项（包括负责人和截止时间）
会议记录：{输入文本}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于WizardLM-13B-Uncensored的快速上手代码扩展而来：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "WizardLM-13B-Uncensored"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def generate_meeting_summary(meeting_text):
    # 设计Prompt
    prompt = f"""
    请根据以下会议记录生成一份简洁的会议纪要，包括以下内容：
    1. 讨论主题
    2. 关键结论
    3. 行动项（包括负责人和截止时间）
    会议记录：{meeting_text}
    """

    # 编码输入
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=1024)

    # 生成输出
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=512, num_return_sequences=1)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return summary

# 示例会议记录
meeting_text = """
今天会议讨论了项目A的进展。开发团队表示核心功能已完成80%，测试团队建议在下周进行一轮全面测试。
市场团队提出需要在月底前完成宣传材料的准备。负责人：张三（开发）、李四（测试）、王五（市场）。
"""

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

代码讲解：

模型加载：使用transformers库加载WizardLM-13B-Uncensored模型和分词器。
Prompt设计：通过字符串拼接生成一个清晰的Prompt，引导模型完成任务。
文本生成：调用模型的generate方法生成会议纪要。
输出解析：解码生成的文本并返回结果。

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：

讨论主题：项目A的进展。
关键结论：开发团队已完成核心功能的80%，测试团队建议下周进行全面测试。
行动项：
1. 开发团队（张三）继续推进剩余功能开发。
2. 测试团队（李四）在下周进行一轮全面测试。
3. 市场团队（王五）在月底前完成宣传材料的准备。

功能扩展

语音转文本集成：结合语音识别API，直接从会议录音生成文本输入。
多语言支持：通过调整Prompt，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，例如添加优先级标签或分类。
历史记录存储：将生成的会议纪要保存到数据库，方便后续查阅和分析。

通过以上扩展，可以进一步提升工具的实用性和灵活性。

结语

通过WizardLM-13B-Uncensored，我们仅用100行代码就实现了一个高效的智能会议纪要生成器。希望这个实战项目能为你提供灵感，并鼓励你尝试更多基于大语言模型的有趣应用！