利用人工智能实现高效的会议记录总结

向虚拟会议的转变是显著的，企业越来越依赖数字平台进行沟通。据AssemblyAI统计，虚拟会议的采用率已从2000年的48%猛增至2022年的77%。这一演变最初是由疫情驱动的，而现在已成为企业内部和外部业务运营的一个重要组成部分。

了解AI总结

AI总结模型旨在将冗长的文本或记录提炼为核心成分。这些模型可以针对各种应用进行定制，例如AssemblyAI的对话总结模型，特别擅长处理对话数据，非常适合总结访谈和客户服务电话。

AI总结背后的机制

AI总结技术大致分为两类：提取式和抽象式。提取式总结从原始文本中选择最关键的句子而不改变语言，而抽象式总结则生成新的摘要，捕捉文本的精髓，可能使用新的语言结构。

AI总结的好处

AI总结在虚拟会议中提供了诸多优势。它加快质量保证和通话审查，识别关键趋势，并通过提供准确的摘要改进记录保存。此外，通过减少大量笔记的需求，它提高了参与度。

在会议记录总结中实施AI

有多种方法可以利用AI来总结会议记录。对于具备编码技能的人来说，可以使用Python脚本或AssemblyAI的大型语言模型(LLM)框架LeMUR。或者，可以采用无需编程知识的无代码解决方案，如ChatGPT来生成摘要。

提供AI总结工具的顶级公司

多家公司提供用于会议总结的先进AI工具。例如，Fireflies.ai提供AI驱动的语音助手，与Zoom和Google Meet等平台集成，提供详细的会议概览和行动项。Sembly AI和Grain是其他著名的公司，提供会议的转录、笔记和深刻分析。

如需更多信息，请访问AssemblyAI上的原文。