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FunASR 和 Qwen2 构建的音视频转结构化笔记系统
分类：语言模型
能够快速提取音视频的内容，并且调用大模型进行整理，成为一份结构化的markdown笔记，方便快速阅读
FunASR: https://github.com/modelscope/FunASR
Qwen2: https://ollama.com/library/qwen2
效果展示：
音视频识别和整理
与音视频内容对话
下载对应系统的 Ollama 安装包进行安装
我以 阿里的千问2 7b 为例 https://ollama.com/library/qwen2
ollama pull qwen2:7b
有两种部署方式，一种是使用 Docker 部署，另一种是本地部署
curl -fsSL https://github.com/harry0703/AudioNotes/raw/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
docker-compose up
docker 启动后，访问 http://localhost:15433/
登录账号为 admin，密码为 admin （可以在 docker-compose.yml 文件里面修改）
需要有可访问的 postgresql 数据库
conda create -n AudioNotes python=3.10 -y
conda activate AudioNotes
git clone https://github.com/harry0703/AudioNotes.git
cd AudioNotes
pip install -r requirements.txt
将 .env.example 重命名为 .env，修改相关配置信息
chainlit run main.py
服务启动后，访问 http://localhost:8000/
登录账号为 admin，密码为 admin （可以在 .env 文件里面修改）
