利用開源多模式 AI 徹底改變會議紀要：我們使用 LLM 增強型產生器的歷程

LLM 增強型會議紀要產生器

1. 使用者研究與原型設計之旅

在我們的日常業務中，我們面臨著手動轉錄和總結會議記錄的挑戰——這個過程不僅耗時而且容易出錯。在對人工智慧的好奇心和改進工作流程的渴望的驅使下，我們開始進行使用者研究，以探索可以簡化此任務的解決方案。

  • 訪談與觀察：
    我們與會議組織者、行政人員和抄寫員進行了交談，以了解他們的痛點。他們的回饋證實，手動筆記效率低下，確實需要自動化解決方案。
  • 調查：
    我們的調查顯示，使用者重視速度、準確性和簡單性。他們需要一種無需技術專業知識即可快速將音訊轉換為結構良好的會議記錄的工具。
  • 使用 Gradio 進行原型設計：
    我們使用 Gradio 建立了一個早期原型，讓使用者上傳 MP3 檔案、觸發轉錄並查看生成的會議記錄。我們收到的即時回饋幫助我們改進介面，改善錯誤處理，並提高整體可用性。這個迭代過程讓我們確信，我們的解決方案確實能夠解決日常工作中的常見挑戰。

2. 專案簡介

項目名稱

LLM 增強型會議紀要產生器

概述

我們的應用程式將會議的 MP3 錄音轉換為 markdown 格式的詳細、結構化的會議記錄。透過將先進的音訊轉錄與強大的語言處理相結合，我們開發了一種可自動創建清晰、可操作的會議記錄的解決方案。

目標

  • 自動化文件：
    消除記錄會議記錄的繁瑣手動流程。
  • 提高效率：
    會議結束後快速產生高品質的會議總結。
  • 增強清晰度：
    提供易於閱讀的輸出，包括帶有關鍵細節、討論要點、要點和指定所有者的可操作項目的摘要。

功能要求

  1. 音訊上傳和管理：
    • 與 Google Drive 整合以實現安全的文件儲存。
    • 使用戶能夠透過介面選擇並上傳MP3檔案。
  2. 音訊轉錄：
    • 使用 OpenAI 的 Whisper API 將音訊轉換為準確的文字。
    • 支援各種音訊品質和錄音長度。
  3. 文本摘要和會議紀要生成：
    • 透過 Hugging Face Transformers 使用大型語言模型（Meta Llama）處理轉錄。
    • 使用 4 位元量化最佳化模型，以便在有限的硬體上進行有效推理。
    • 產生結構化的會議記錄，其中包括摘要（包括與會者、地點和日期）、關鍵討論要點、要點和可操作項目。
  4. 使用者介面:
    • 開發一個用戶友好的 Gradio 介面，用於上傳文件和查看結果。
    • 以清晰的分段方式呈現以 markdown 格式呈現的最終輸出。

非功能性需求

  • 表現：
    系統應根據典型的會議時長及時產生會議記錄。
  • 可擴充性：
    該架構應該支援更大的文件和多個用戶同時使用。
  • 可用性：
    介面必須直觀，即使對於非技術用戶也是如此。
  • 可靠性：
    在整個過程中融入強大的錯誤處理功能—從檔案上傳到轉錄和匯總。

技術架構

  • 前端：
    • Gradio 用於建立互動式的基於 Web 的介面。
  • 後端：
    • Google Colab 用於開發和支援 GPU 的模型推理。
    • Google Drive 整合用於文件管理。
    • 蜜蜂：
      • OpenAI Whisper API：用於音訊轉錄。
      • Hugging Face Transformers（採用BitsAndBytes 4 位元量化）：用於高效率的語言模型推理。
  • 安全：
    • 安全的 API 金鑰管理並遵守資料隱私指南。

測試和未來增強功能

  • 測試：
    • 對各個模組（轉錄、摘要）進行單元測試，並使用範例 MP3 檔案進行端到端測試。
    • 收集持續的使用者回饋以改善和完善系統。
  • 未來的增強功能：
    • 擴展對其他音訊格式的支援。
    • 探索現場會議的即時處理。
    • 調整模型支援多種語言，確保不同語言群體之間的順暢溝通。

三、專案概況及影響

在日常挑戰和對人工智慧的強烈好奇心的驅動下，我們開發了LLM 增強型會議記錄產生器，以簡化我們捕捉和處理會議內容的方式。我們的解決方案利用：

  • 高級轉錄：
    透過使用 OpenAI 的 Whisper，我們確保音訊準確地轉換為文本，為進一步處理奠定可靠的基礎。
  • 高效摘要：
    我們透過 Hugging Face Transformers 利用 Meta Llama，並透過 4 位元量化進行優化，即使在有限的硬體上也能產生簡潔、結構化的會議記錄。
  • 使用者友善設計：
    我們的互動式 Gradio 介面讓任何人都可以輕鬆上傳錄音並立即收到清晰、可操作的筆記。

擴大可能性

這個框架開啟了許多令人興奮的應用程式。例如，您可以上傳從 YouTube 影片中提取的 MP3 文件，並讓我們的應用程式突出顯示關鍵點。講座錄音可以轉換成摘要，幫助您更有效地複習內容。此外，透過調整模型來支援多種語言，我們可以促進不同語言群體之間更順暢的交流。這只是一個開始——我們致力於持續的人工智慧研究並分享我們的見解。請關注以了解更多資訊並體驗更多！

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