【限时免费】项目实战：用Llama-3.1-8B-Omni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Llama-3.1-8B-Omni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】Llama-3.1-8B-Omni 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/ictnlp/Llama-3.1-8B-Omni

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是信息传递和决策制定的重要环节。然而，会议内容的记录和整理往往耗费大量时间。为了解决这一问题，我们设计了一个基于Llama-3.1-8B-Omni的“智能会议纪要生成器”。该工具能够自动将会议录音或语音输入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：会议录音文件（支持常见音频格式）或实时语音输入。
输出：结构化的会议纪要文本，支持进一步编辑和导出为Markdown或PDF格式。

技术选型：为什么是Llama-3.1-8B-Omni？

Llama-3.1-8B-Omni是基于Llama-3.1-8B-Instruct优化的开源模型，具备以下核心亮点，非常适合实现我们的项目：

高质量文本生成：基于Llama-3.1-8B-Instruct的强大语言理解能力，能够生成逻辑清晰、内容准确的文本。
低延迟语音交互：支持实时语音输入处理，延迟低至226ms，适合会议场景的即时响应需求。
多模态支持：能够同时处理语音和文本输入，并生成结构化的文本输出。
高效训练与部署：模型训练仅需3天和4块GPU，适合快速迭代和优化。

这些特性使得Llama-3.1-8B-Omni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：

语音输入处理：使用Whisper-large-v3模型将会议录音或实时语音转换为文本。
文本摘要与结构化：调用Llama-3.1-8B-Omni模型，通过精心设计的Prompt将原始文本转换为结构化的会议纪要。
结果输出：将生成的会议纪要以Markdown格式保存，并支持进一步编辑。

关键Prompt设计

为了让模型更好地理解任务，我们设计了以下Prompt模板：

你是一个专业的会议纪要生成工具。请根据以下会议录音文本，生成一份结构化的会议纪要，包括以下部分：
1. 会议主题
2. 关键讨论点（分条列出）
3. 决策事项
4. 待办任务（分条列出，标注负责人和截止时间）

会议录音文本：{input_text}

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

import os
import whisper
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 初始化Whisper语音转文本模型
def load_whisper_model():
    model = whisper.load_model("large-v3", download_root="models/speech_encoder/")
    return model

# 初始化Llama-3.1-8B-Omni模型
def load_llama_model():
    model_path = "Llama-3.1-8B-Omni"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
    return model, tokenizer

# 语音转文本
def speech_to_text(audio_file, whisper_model):
    result = whisper_model.transcribe(audio_file)
    return result["text"]

# 生成会议纪要
def generate_summary(text, llama_model, tokenizer):
    prompt = f"""
    你是一个专业的会议纪要生成工具。请根据以下会议录音文本，生成一份结构化的会议纪要，包括以下部分：
    1. 会议主题
    2. 关键讨论点（分条列出）
    3. 决策事项
    4. 待办任务（分条列出，标注负责人和截止时间）

    会议录音文本：{text}
    """
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = llama_model.generate(**inputs, max_length=1000)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return summary

# 主函数
def main():
    # 加载模型
    whisper_model = load_whisper_model()
    llama_model, tokenizer = load_llama_model()

    # 处理语音输入
    audio_file = "meeting_audio.mp3"  # 替换为实际音频文件路径
    text = speech_to_text(audio_file, whisper_model)

    # 生成会议纪要
    summary = generate_summary(text, llama_model, tokenizer)

    # 保存结果
    with open("meeting_summary.md", "w") as f:
        f.write(summary)
    print("会议纪要已生成并保存为meeting_summary.md")

if __name__ == "__main__":
    main()

代码说明：

语音转文本：使用Whisper-large-v3模型将音频文件转换为文本。
模型加载：分别加载Whisper和Llama-3.1-8B-Omni模型。
Prompt设计：通过精心设计的Prompt引导模型生成结构化的会议纪要。
结果保存：将生成的会议纪要以Markdown格式保存。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行程序后，输入一段会议录音，生成的会议纪要示例如下：

# 会议主题：项目进度汇报与下一步计划

## 关键讨论点
1. 项目A的开发进度滞后，需加快后端开发。
2. 项目B的测试发现多个Bug，需优先修复。
3. 客户反馈UI界面不够友好，需优化设计。

## 决策事项
1. 调整项目A的开发计划，增加开发人员。
2. 项目B的Bug修复优先级提升至最高。

## 待办任务
1. 后端开发加速 - 负责人：张三 - 截止时间：2023-12-01
2. Bug修复 - 负责人：李四 - 截止时间：2023-11-25
3. UI优化 - 负责人：王五 - 截止时间：2023-12-10

功能扩展

多语言支持：扩展模型支持多语言会议录音的处理。
实时会议纪要：结合实时语音输入，实现会议过程中的即时纪要生成。
集成到办公软件：将工具集成到Teams、Zoom等会议平台，实现一键生成纪要。

通过这个项目，我们展示了如何利用Llama-3.1-8B-Omni快速构建一个实用的智能工具，希望它能为你带来灵感！