【限时免费】 项目实战:用telechat_7b_ms构建一个智能会议纪要生成器,只需100行代码!...

项目实战:用telechat_7b_ms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】telechat_7b_ms 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型,其中7B模型基座采用1.5万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练 【免费下载链接】telechat_7b_ms 项目地址: https://gitcode.com/openMind/telechat_7b_ms

项目构想:我们要做什么?

在日常工作中,会议是沟通和决策的重要环节,但会议纪要的整理往往耗时耗力。本项目旨在利用telechat_7b_ms模型构建一个智能会议纪要生成器,能够根据会议录音或文字记录,自动生成结构清晰、重点突出的会议纪要。

功能描述

  1. 输入:一段会议录音(需转换为文字)或直接输入会议文字记录。
  2. 输出:一份结构化的会议纪要,包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务等。

示例

  • 输入:会议讨论了项目进度,技术团队提到后端开发延迟,产品经理建议调整优先级,最终决定将前端开发提前。
  • 输出
    • 会议主题:项目进度讨论
    • 讨论要点
      • 技术团队:后端开发延迟
      • 产品经理:建议调整优先级
    • 决策事项:将前端开发提前
    • 待办任务:技术团队更新开发计划

技术选型:为什么是telechat_7b_ms?

telechat_7b_ms是一个基于1.5万亿中英文高质量语料训练的大语言模型,具有以下核心亮点,非常适合实现会议纪要生成任务:

  1. 强大的文本生成能力:模型在长文生成任务(如工作总结、计划等)上表现优异,能够生成结构化的文本内容。
  2. 多轮对话支持:模型支持多轮对话任务,能够理解上下文并提取关键信息。
  3. 高效推理:模型支持量化版本(如int8/int4),在保证效果的同时降低计算资源需求。
  4. 外推能力:支持长文本输入(如8K训练版本),适合处理会议记录等较长文本。

核心实现逻辑

1. 调用模型

使用telechat_7b_ms的API或开源代码加载模型,输入会议文字记录,生成初步的会议纪要。

2. 设计Prompt

为了让模型更好地理解任务,需要设计一个清晰的Prompt,例如:

请根据以下会议记录生成一份会议纪要,包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务:
{会议记录}

3. 后处理

对模型生成的文本进行格式化处理,提取关键信息并结构化输出。


代码全览与讲解

以下是一个完整的项目代码示例,基于telechat_7b_ms的快速上手代码扩展而来:

import os
from openmind import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 设置环境变量
os.environ["OPENMIND_FRAMEWORK"] = "ms"

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openmind/telechat_7b_ms', trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('openmind/telechat_7b_ms', 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会议纪要,包括会议主题、讨论要点、决策事项和待办任务:\n{meeting_text}\n\n会议纪要:"
    
    # 编码输入
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"]
    
    # 生成文本
    outputs = model.generate(inputs, max_length=512, do_sample=True, top_k=3)
    
    # 解码输出
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return summary

# 示例输入
meeting_text = "会议讨论了项目进度,技术团队提到后端开发延迟,产品经理建议调整优先级,最终决定将前端开发提前。"
summary = generate_meeting_summary(meeting_text)
print(summary)

代码说明

  1. 环境设置:指定使用MindSpore框架。
  2. 模型加载:加载telechat_7b_ms模型和分词器。
  3. Prompt设计:通过Prompt明确任务要求。
  4. 文本生成:调用模型的generate方法生成会议纪要。
  5. 结果输出:解码并打印生成的会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入:

会议讨论了项目进度,技术团队提到后端开发延迟,产品经理建议调整优先级,最终决定将前端开发提前。

输出:

会议主题:项目进度讨论  
讨论要点:
- 技术团队:后端开发延迟  
- 产品经理:建议调整优先级  
决策事项:将前端开发提前  
待办任务:技术团队更新开发计划  

功能扩展方向

  1. 支持语音输入:集成语音识别API,直接处理会议录音。
  2. 多语言支持:利用模型的多语言能力,支持中英文会议纪要生成。
  3. 自定义模板:允许用户自定义会议纪要的模板和格式。
  4. 实时生成:结合流式处理技术,实现实时会议纪要生成。

【免费下载链接】telechat_7b_ms 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型,其中7B模型基座采用1.5万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练 【免费下载链接】telechat_7b_ms 项目地址: https://gitcode.com/openMind/telechat_7b_ms

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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