如何利用本地模型，将音视频整理成一份结构化的Markdown笔记

项目地址：https://github.com/harry0703/AudioNotes

基于 FunASR 和 Qwen2 构建的音视频转结构化笔记系统

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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

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音视频识别和整理

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与音视频内容对话

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使用方法

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① 安装 Ollama

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下载对应系统的 Ollama 安装包进行安装

https://ollama.com/download

② 拉取模型

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我以 阿里的千问2 7b 为例 https://ollama.com/library/qwen2

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ollama pull qwen2:7b

Docker部署（推荐）🐳

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curl -fsSL https://harry0703.com/audio-notes/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）

本地部署 📦

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需要有可访问的 postgresql 数据库

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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

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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 docker-compose.yml 文件里面修改）