项目实战：用ERNIE-4.5-0.3B-Paddle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】ERNIE-4.5-0.3B-Paddle ERNIE-4.5-0.3B 是百度推出的0.36B参数轻量级语言大模型。基于PaddlePaddle框架，提供ERNIEKit微调工具和FastDeploy推理支持，兼容主流生态，适用于对话、创作等场景。开源协议为Apache 2.0 项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle

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。为了提升效率，我们可以利用ERNIE-4.5-0.3B-Paddle模型构建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：会议的录音文件（需转换为文字）或直接输入的文字记录。
输出：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
3. 决策事项
4. 待办任务（包括负责人和截止时间）

技术选型：为什么是ERNIE-4.5-0.3B-Paddle？

ERNIE-4.5-0.3B-Paddle是一款基于PaddlePaddle框架的轻量级大语言模型，具有以下核心亮点，非常适合实现智能会议纪要生成器：

1. 高效的文本生成能力：模型支持长文本生成，能够处理会议记录中复杂的上下文关系，生成连贯且结构化的内容。
2. 多任务支持：模型经过多任务预训练，能够同时完成文本摘要、分类和生成任务，非常适合会议纪要的多部分生成需求。
3. 轻量级设计：模型参数量仅为0.36B，在保证性能的同时，运行效率高，适合快速部署和实际应用。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

1. 输入处理：将会议录音转换为文字（可以使用第三方语音识别API），或直接输入文字记录。
2. Prompt设计：设计一个清晰的Prompt，指导模型生成结构化的会议纪要。例如：

   请根据以下会议记录生成一份结构化的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：
   [会议记录内容]
   

3. 模型调用：使用ERNIE-4.5-0.3B-Paddle模型生成会议纪要。
4. 结果解析：对生成的文本进行格式化处理，提取关键信息并输出。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于ERNIE-4.5-0.3B-Paddle的快速上手代码扩展而来：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

def generate_meeting_minutes(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，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务：
    {meeting_text}
    """
    
    # 准备模型输入
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([text], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
    
    # 生成会议纪要
    generated_ids = model.generate(
        model_inputs.input_ids,
        max_new_tokens=1024,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9
    )
    output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
    generate_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True).strip("\n")
    
    return generate_text

# 示例会议记录
meeting_text = """
会议主题：项目进度汇报
讨论内容：
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。
2. 测试团队提出了一些性能优化建议。
3. 产品经理确认了下一次迭代的需求优先级。
决策事项：
1. 开发团队需在下周三前完成当前模块的开发。
2. 测试团队将在周五前提交性能测试报告。
待办任务：
1. 开发团队：完成模块开发（负责人：张三，截止时间：下周三）。
2. 测试团队：提交性能测试报告（负责人：李四，截止时间：本周五）。
"""

# 生成会议纪要
minutes = generate_meeting_minutes(meeting_text)
print("生成的会议纪要：")
print(minutes)

代码讲解：

1. 模型加载：使用transformers库加载ERNIE-4.5-0.3B-Paddle模型和分词器。
2. Prompt设计：通过拼接会议记录和指令，生成一个清晰的Prompt，指导模型完成任务。
3. 文本生成：调用模型的generate方法生成会议纪要，参数temperature和top_p用于控制生成文本的多样性。
4. 结果解析：解码生成的文本并输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入示例会议记录后，生成的会议纪要将如下所示：

会议主题：项目进度汇报  
关键讨论点：  
1. 开发团队汇报了当前模块的开发进度，预计下周完成。  
2. 测试团队提出了一些性能优化建议。  
3. 产品经理确认了下一次迭代的需求优先级。  
决策事项：  
1. 开发团队需在下周三前完成当前模块的开发。  
2. 测试团队将在周五前提交性能测试报告。  
待办任务：  
1. 开发团队：完成模块开发（负责人：张三，截止时间：下周三）。  
2. 测试团队：提交性能测试报告（负责人：李四，截止时间：本周五）。  

功能扩展

1. 语音输入支持：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，支持生成其他语言的会议纪要。
3. 自动化邮件发送：将生成的会议纪要自动发送给参会人员。
4. 历史记录存储：将会议纪要保存到数据库，方便后续查询和分析。

【免费下载链接】ERNIE-4.5-0.3B-Paddle ERNIE-4.5-0.3B 是百度推出的0.36B参数轻量级语言大模型。基于PaddlePaddle框架，提供ERNIEKit微调工具和FastDeploy推理支持，兼容主流生态，适用于对话、创作等场景。开源协议为Apache 2.0 项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle