[Dify实战] 用 Dify 打造“会议纪要+行动项”一键落地助手

#新星杯·14天创作挑战营·第18期#

1. 需求背景:为什么会议后“执行断层”最致命

在多数团队里,会议讨论很充分,但会后执行往往断层:纪要不完整、行动项缺失、责任人不清、截止时间不明确。传统方式依赖人工整理,容易带来以下问题:

  • 纪要产出慢,导致信息传递滞后
  • 行动项不结构化,缺少责任人与时间约束
  • 会议结论无法沉淀,后续复盘找不到依据
  • 各部门信息割裂,执行状态不可追踪

用 Dify 构建“会议纪要+行动项”助手的价值在于:把会后的“不可控工作”变成“可重复的流程”,让团队把时间花在决策与执行上,而不是整理与追踪上。
在这里插入图片描述

2. 目标与产出:清晰定义助手的边界

在设计助手前,要明确输出的目标与范围:

  • 会议摘要:150-300 字,覆盖背景、结论、关键争议点
  • 关键讨论点:条目化输出,确保可复述
  • 决策与结论:明确“已定事项”,避免模糊表达
  • 行动项清单:表格化,包含事项、负责人、截止时间、优先级
  • 风险与待确认事项:未定事项或跨部门依赖

以上输出应统一为 Markdown,以便直接沉淀到知识库或同步到文档平台。

3. 整体架构:从输入到落地的流程链

### 使用 Dify 构建会议纪要助手的工作流 为了利用 Dify 的工作流功能来构建一个高效的会议纪要助手,以下是实现该目标的关键要素以及具体方法: #### 并行处理能力的应用 Dify v0.8.0 提供了强大的并行处理机制,这使得我们可以同时执行多个任务分支。对于会议纪要助手来说,这种特性非常适合用于实时记录、分析和总结不同部分的内容[^1]。 #### 工作流设计建议 - **输入阶段**: 设置初始节点接收音频或文字形式的会议内容作为输入源。 - **多路并发处理**: - 创建一条路径专门负责语音转录成文本的任务。 - 另外开辟几条独立但同步工作的线路分别专注于关键词提取、情绪检测或者特定主题识别等功能模块上。 - **条件判断与循环结构**: 如果存在某些预设规则比如当提及到某个目名称时自动触发额外的数据查询动作,则可以通过设置相应的逻辑控制语句达成目的;而针对长时间持续性的讨论环节则可考虑加入迭代过程以便逐段解析整个对话流程. - **汇总输出**: 所有的子任务完成后其成果会被集中起来形成完整的会议摘要报告, 这一操作依赖于之前提到过的最终合并输出结果的功能. ```python def build_meeting_minutes_workflow(): input_data = get_input() # 获取原始数据 transcription_branch = transcribe_audio_to_text(input_data['audio']) # 转录音频至文本 keyword_extraction_branch = extract_keywords(transcription_branch) # 关键词抽取 sentiment_analysis_branch = analyze_sentiment(transcription_branch) # 情感分析 topic_identification_branch = identify_topics(transcription_branch) # 主题识别 combined_results = merge_outputs([ transcription_branch, keyword_extraction_branch, sentiment_analysis_branch, topic_identification_branch ]) generate_report(combined_results) ``` 上述伪代码展示了如何通过调用不同的函数代表各个业务单元完成整体架构搭建的过程. #### 技术细节说明 每一步骤都需要精心规划以确保各组件间无缝衔接并且能够高效运作。此外还需注意合理配置资源分配比例从而达到最佳性能表现水平.
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