Конвейер генерации протоколов совещаний

Автоматизированный конвейер для преобразования аудиозаписей совещаний в структурированные, удобочитаемые и машиночитаемые протоколы, сокращая ручной труд и обеспечивая единообразие документации.

Возможности

• Распознавание речи с определением спикеров (диаризация)
• Автоматическое извлечение решений и задач
• Генерация структурированных протоколов в форматах Markdown и JSON
• Поддержка нескольких языков (DE, EN, RU)
• Отправка уведомлений и протоколов в Telegram
• Поддержка пакетной обработки нескольких аудиофайлов
• Веб-интерфейс для загрузки и обработки файлов с OpenAPI спецификацией
• Отслеживание прогресса обработки в реальном времени
• Улучшенная обработка транскриптов с учетом информации об участниках
• Валидация входных и выходных данных с использованием JSON Schema
• Структурированный вывод Map-Reduce логики в формате JSON
• Расширенное логирование с настройкой через YAML-конфигурацию
• CI/CD интеграция с автоматическими тестами и проверкой качества кода

Структура проекта

meeting/
├── app/                           # Основной пакет приложения
│   ├── cli.py                     # Старый CLI интерфейс (argparse)
│   ├── cli_typer.py               # Новый CLI интерфейс на Typer
│   ├── config/                    # Модуль конфигурации
│   ├── core/                      # Ядро системы и бизнес-логика
│   │   ├── models/                # Модели данных
│   │   ├── services/              # Бизнес-логика
│   │   └── exceptions.py          # Иерархия исключений
│   ├── adapters/                  # Внешние интеграции
│   │   ├── asr/                   # Адаптеры для ASR
│   │   ├── llm/                   # Адаптеры для языковых моделей
│   │   └── notifications/         # Адаптеры для уведомлений
│   ├── utils/                     # Утилиты
│   ├── templates/                 # Шаблоны для генерации протоколов
│   └── web/                       # Веб-интерфейс на FastAPI
│       ├── app.py                 # Основной файл веб-приложения
│       ├── templates/             # HTML шаблоны
│       └── static/                # Статические файлы (CSS, JS)
├── schema/                        # JSON схемы
├── tests/                         # Тесты
│   ├── unit/                      # Модульные тесты
│   └── integration/               # Интеграционные тесты
├── scripts/                       # Скрипты для запуска и управления
│   └── start_web.py               # Скрипт для запуска веб-интерфейса
├── output/                        # Директория для выходных файлов
├── uploads/                       # Директория для загруженных файлов
├── logs/                          # Директория для логов
├── cache/                         # Кэш для API запросов
├── .env.example                   # Пример файла окружения
├── Dockerfile                     # Dockerfile для сборки образа
├── docker-compose.yml             # Настройки Docker Compose
├── pyproject.toml                 # Метаданные проекта и зависимости
└── README.md                      # Документация

Установка

Предварительные требования

• Python 3.11 или выше
• API-ключи для внешних сервисов:
  • Replicate API Key для ASR
  • OpenAI API Key для обработки текста
  • Telegram Bot Token и Chat ID (опционально)

Установка с использованием pip

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/DIZ-admin/meeting-minutes-generator.git
   cd meeting-minutes-generator

2. Создайте и активируйте виртуальное окружение:

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # для Linux/macOS
   # .venv\Scripts\activate    # для Windows

3. Установите зависимости:

   pip install -e .
   pip install pytest pytest-cov flake8 mypy colorlog pyyaml

4. Создайте файл .env на основе .env.example и заполните необходимые переменные окружения:

   cp .env.example .env
   # Отредактируйте .env и добавьте ваши API-ключи

Установка с использованием Docker

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/DIZ-admin/meeting-minutes-generator.git
   cd meeting-minutes-generator

2. Создайте файл .env на основе .env.example и заполните необходимые переменные окружения:

   cp .env.example .env
   # Отредактируйте .env и добавьте ваши API-ключи

3. Соберите и запустите Docker-контейнер:

   docker-compose up -d --build

Использование

Веб-интерфейс

Запуск веб-интерфейса локально:

# Активируйте виртуальное окружение перед запуском
source .venv/bin/activate
python scripts/start_web.py

Или с использованием Docker:

docker-compose up web

После запуска веб-интерфейс будет доступен по адресу http://localhost:8000

Веб-интерфейс предоставляет следующие возможности:

• Загрузка аудиофайлов через браузер
• Ввод метаданных протокола (название, дата, место, участники и т.д.)
• Отслеживание прогресса обработки в реальном времени
• Просмотр и скачивание готовых протоколов в форматах Markdown и JSON

Улучшенный CLI интерфейс (Typer)

Новый CLI интерфейс на основе Typer предоставляет улучшенный пользовательский опыт с прогресс-барами и цветным выводом:

# Активируйте виртуальное окружение перед запуском
source .venv/bin/activate

# Обработка одного файла
python -m app.cli_typer process /путь/к/аудиофайлу.m4a --lang ru

# Пакетная обработка файлов
python -m app.cli_typer process /путь/к/директории --batch --lang ru

# Запуск веб-интерфейса
python -m app.cli_typer web

Доступные опции команды process:

• audio: Путь к аудиофайлу или директории с аудиофайлами
• --batch, -b: Обработать все аудиофайлы в директории
• --lang, -l: Код языка (например, 'de', 'en', 'ru')
• --output, -o: Директория для сохранения результатов
• --skip-telegram: Пропустить отправку уведомлений в Telegram
• --title, -t: Название встречи
• --date, -d: Дата встречи в формате YYYY-MM-DD
• --location: Место проведения встречи
• --organizer: Организатор встречи
• --participants: Список участников (через запятую)
• --agenda: Список пунктов повестки (через запятую)
• --debug: Включить подробное логирование

Для просмотра всех опций:

python -m app.cli_typer --help
python -m app.cli_typer process --help

Старый CLI интерфейс (argparse)

Старый CLI интерфейс также доступен для обратной совместимости:

# Обработка одного аудиофайла
python -m app.cli /путь/к/аудиофайлу.m4a --lang de

# Обработка всех аудиофайлов в директории
python -m app.cli /путь/к/директории --batch --lang de

С использованием Docker

# Обработка одного файла
docker-compose run --rm app /путь/к/аудиофайлу.m4a --lang de

# Пакетная обработка
docker-compose run --rm batch

Разработка

Запуск тестов

# Запуск всех тестов
pytest

# Запуск с отчетом о покрытии
pytest --cov=app tests/

# Запуск только модульных тестов
pytest tests/unit/

# Запуск только интеграционных тестов
pytest tests/integration/

Проверка качества кода

# Проверка стиля кода
flake8 app/ tests/

# Проверка типов
mypy app/

Лицензия

MIT License - см. файл LICENSE для деталей.