オープンソースのマルチモーダル AI で議事録を革新する: LLM 強化ジェネレーターとの旅

LLM 強化会議議事録ジェネレーター

1. ユーザーリサーチとプロトタイピングの過程

私たちのビジネスでは、毎日、会議の記録を手作業で書き起こして要約するという課題に直面していました。これは、時間がかかるだけでなく、間違いが起きやすいプロセスでした。AI に対する好奇心とワークフローを改善したいという思いから、私たちはこのタスクを簡素化できるソリューションを模索するユーザー リサーチに着手しました。

  • インタビューと観察:
    私たちは、会議の主催者、管理スタッフ、筆記者と話をして、彼らの問題点を理解しました。彼らからのフィードバックにより、手動でのメモ取りは非効率であり、自動化されたソリューションが本当に必要であることが確認されました。
  • 調査:
    調査により、ユーザーはスピード、正確性、シンプルさを重視していることが明らかになりました。技術的な専門知識を必要とせずに、音声を整理された議事録にすばやく変換できるツールが必要でした。
  • Gradio を使用したプロトタイピング:
    私たちは、Gradio を使用して初期プロトタイプを構築し、ユーザーが MP3 ファイルをアップロードし、文字起こしを開始し、生成された会議の議事録を表示できるようにしました。受け取ったリアルタイムのフィードバックにより、インターフェイスを改良し、エラー処理を改善し、全体的な使いやすさを向上させることができました。この反復的なプロセスにより、私たちのソリューションが日常業務の一般的な課題に本当に対処できることが確信できました。

2. プロジェクト仕様

プロジェクト名

LLM 強化会議議事録ジェネレーター

概要

当社のアプリケーションは、会議の MP3 オーディオ録音を、マークダウン形式の詳細で構造化された会議議事録に変換します。高度なオーディオ文字起こしと強力な言語処理を組み合わせることで、明確で実用的な会議メモの作成を自動化するソリューションを開発しました。

目的

  • ドキュメントの自動化:
    会議の議事録を作成する面倒な手作業を排除します。
  • 効率を向上:
    会議後すぐに高品質の会議概要を生成します。
  • 明瞭性を高める:
    主要な詳細、議論のポイント、要点、指定された所有者による実行可能な項目を含む要約を含む、読みやすい出力を提供します。

機能要件

  1. オーディオのアップロードと管理:
    • 安全なファイル保存のために Google ドライブと統合します。
    • ユーザーがインターフェースを通じて MP3 ファイルを選択してアップロードできるようにします。
  2. オーディオトランスクリプション:
    • OpenAI の Whisper API を使用して、音声を正確なテキストに変換します。
    • さまざまなオーディオ品質と録音時間をサポートします。
  3. テキスト要約と議事録生成:
    • Hugging Face Transformers を介して大規模言語モデル (Meta Llama) を使用して転写を処理します。
    • 限られたハードウェア上で効率的な推論を行うために、4 ビットの量子化を使用してモデルを最適化します。
    • 概要 (出席者、場所、日付を含む)、主要な議論のポイント、要点、実行可能な項目を含む構造化された会議議事録を生成します。
  4. ユーザーインターフェース:
    • ファイルをアップロードして結果を表示するための、ユーザーフレンドリーな Gradio インターフェイスを開発します。
    • 明確なセクション分けを伴うマークダウン形式で最終出力をレンダリングします。

非機能要件

  • パフォーマンス：
    システムは、通常の会議期間の会議議事録を速やかに生成する必要があります。
  • スケーラビリティ:
    アーキテクチャは、より大きなファイルと複数のユーザーを同時にサポートする必要があります。
  • 使いやすさ:
    インターフェースは、技術に詳しくないユーザーにとっても直感的である必要があります。
  • 信頼性：
    ファイルのアップロードから転記、要約まで、プロセス全体に堅牢なエラー処理を組み込みます。

技術アーキテクチャ

  • フロントエンド：
    • インタラクティブな Web ベースのインターフェースを作成するための Gradio。
  • バックエンド:
    • 開発と GPU 対応モデル推論のための Google Colab。
    • ファイル管理のための Google ドライブ統合。
    • API:
      • OpenAI Whisper API:音声文字起こし用。
      • Hugging Face Transformers (BitsAndBytes 4 ビット量子化を使用):効率的な言語モデル推論用。
  • 安全：
    • 安全な API キー管理とデータ プライバシー ガイドラインの遵守。

テストと将来の機能強化

  • テスト:
    • 個々のモジュール (転写、要約) の単体テストと、サンプル MP3 ファイルを使用したエンドツーエンドのテストを実行します。
    • 継続的にユーザーからのフィードバックを収集し、システムを改良・改善します。
  • 今後の機能強化:
    • 追加のオーディオ形式へのサポートを拡張します。
    • ライブ会議のリアルタイム処理について調べます。
    • モデルを適応させて複数の言語をサポートし、異なる言語グループ間でのスムーズなコミュニケーションを実現します。

3. プロジェクトの概要と影響

日々の課題と AI に対する深い好奇心から、私たちはLLM 強化会議議事録ジェネレーターを開発し、会議の内容のキャプチャと処理を簡素化しました。当社のソリューションは以下を活用しています。

  • 高度な転写:
    OpenAI の Whisper を使用することで、音声が正確にテキストに変換され、さらなる処理のための信頼できる基盤が形成されることが保証されます。
  • 効率的な要約:
    私たちは、4 ビット量子化で最適化された Hugging Face Transformers を介して Meta Llama を活用し、限られたハードウェアでも簡潔で構造化された会議議事録を生成します。
  • ユーザーフレンドリーなデザイン:
    当社のインタラクティブな Gradio インターフェースにより、誰でも簡単に録音をアップロードし、明確で実用的なメモを即座に受け取ることができます。

可能性の拡大

このフレームワークは、多くのエキサイティングなアプリケーションを可能にします。たとえば、YouTube 動画から抽出した MP3 ファイルをアップロードして、アプリで重要なポイントを強調表示することができます。講義の録音を要約に変換して、コンテンツをより効果的に復習することができます。さらに、モデルを複数の言語に対応させることで、さまざまな言語グループ間でのコミュニケーションを円滑にすることができます。これはほんの始まりに過ぎません。私たちは、継続的な AI 研究と洞察の共有に取り組んでいます。詳細を知り、より多くのことを体験するために、引き続きご注目ください。

ブログに戻る