LeMUR is een krachtig framework waarmee u grote taalmodellen (LLM's) kunt toepassen op gesproken data, zoals vergaderingen, telefoongesprekken, video's of podcasts, in slechts enkele regels code. Een van de belangrijkste functies van LeMUR is zijn vermogen om beknopte samenvattingen van uw vergaderingen te genereren.

Om een samenvatting te genereren, moet u eerst een transcript van de vergadering maken. De Python-SDK van LeMUR maakt dit proces eenvoudig. Zodra u het transcript hebt, kunt u de samenvatting-endpoint aanroepen, waarbij u optionele contextinformatie kunt verstrekken en het gewenste uitvoerformaat (bijvoorbeeld onderwerptitel en samenvatting) kunt opgeven.

De gegenereerde samenvatting biedt een overzicht van de belangrijkste besproken onderwerpen tijdens de vergadering, inclusief details zoals metrics, problemen en andere relevante informatie. Dit kan bijzonder nuttig zijn om snel de belangrijkste inzichten uit een lange vergadering te begrijpen, zonder het hele transcript te hoeven doornemen.

Naast het genereren van samenvattingen, staat LeMUR u ook toe om vragen te stellen over de vergaderinhoud en relevante antwoorden op te halen. Dit kan handig zijn om snel specifieke informatie te vinden, zoals topniveau-KPI's of het aantal dagen sinds het data-team bijgewerkte metrics heeft ontvangen.

Een ander nuttig kenmerk van LeMUR is zijn vermogen om actie-items uit het vergadertranscript te extraheren. Dit kan helpen om ervoor te zorgen dat alle noodzakelijke follow-up taken worden geïdentificeerd en bijgehouden, waardoor de algehele productiviteit en verantwoordelijkheid van uw team wordt verbeterd.

De vraag- en antwoordmogelijkheden van LeMUR stellen u in staat om gemakkelijk inzichten te verkrijgen uit uw gesproken data. U kunt een set vragen opgeven en LeMUR zal de relevante antwoorden uit het transcript leveren.

U kunt bijvoorbeeld vragen stellen als "Wat zijn de topniveau-KPI's voor engineering?" of "Hoeveel dagen is het geleden dat het data-team bijgewerkte metrics heeft gekregen?". LeMUR zal het transcript analyseren en de bijbehorende antwoorden verstrekken.

Deze functie is vooral nuttig om snel de belangrijkste discussiepunten en actie-items uit vergaderingen, telefoongesprekken of andere audio-opnames te begrijpen. Door gebruik te maken van de vraag- en antwoordfunctionaliteit van LeMUR, kunt u efficiënt de meest relevante informatie extraheren zonder het hele transcript handmatig te hoeven doornemen.

LeMUR, een flexibel framework, stelt u in staat om met slechts enkele regels code bruikbare inzichten te extraheren uit gesproken data. Door gebruik te maken van de kracht van grote taalmodellen, kan LeMUR uw vergaderopnames, telefoongesprekken, video's of podcasts analyseren en een beknopte samenvatting van de besproken actie-items geven.

Om aan de slag te gaan, roept u gewoon het 'action_items'-endpoint aan en LeMUR zal een uitgebreide lijst met relevante actie-items uit uw invoergegevens leveren. Deze functie helpt u om op de hoogte te blijven van de taken van uw team en zorgt ervoor dat geen belangrijke to-do's door de mazen van het net glippen.

De veelzijdigheid van LeMUR gaat verder dan de extractie van actie-items. U kunt het framework ook gebruiken om vergadersamenvattingen te genereren of vragen over de inhoud te beantwoorden, wat een waardevol hulpmiddel is om geïnformeerd en op één lijn te blijven, zelfs wanneer u niet elke discussie kunt bijwonen.

Met LeMUR's vermogen om meer dan 1 miljoen tokens, equivalent aan ongeveer 100 uur aan audio-data, te verwerken, kunt u uitgebreide verzamelingen gesproken content met gemak analyseren. Of u nu werkt met een enkele vergaderopname of een hele serie lezingen, LeMUR heeft u gedekt.

Ontgrendel de kracht van LeMUR en stroomlijn uw workflow vandaag nog. Verken de uitgebreide documentatie en kom in slechts enkele minuten aan de slag.

LeMUR is ontworpen om zeer flexibel te zijn, waardoor u een breed scala aan taken en prompts aan het systeem kunt voorleggen. Het aangepaste taak-endpoint ondersteunt invoer tot 1 miljoen tokens, wat overeenkomt met ongeveer 100 uur aan audio-data. Dit betekent dat u LeMUR kunt gebruiken om grote hoeveelheden gesproken content, zoals hele lezingenreeksen of uitgebreide vergaderopnames, te verwerken.

Bovendien kunt u meerdere bestanden tegelijk indienen, waardoor u batches van audio-data efficiënt kunt verwerken. Deze flexibiliteit maakt LeMUR een krachtig hulpmiddel voor een verscheidenheid aan use cases, van het samenvatten van vergaderingsdiscussies tot het extraheren van actie-items en het beantwoorden van vragen over de inhoud.

Om aan de slag te gaan met LeMUR's flexibele taakverwerking, bekijk de documentatie en de welkomst-Colab-notebook, die stap-voor-stap instructies bieden over hoe u de volledige mogelijkheden van het framework kunt benutten.

Lemur is een krachtig framework waarmee u grote taalmodellen (LLM's) in slechts enkele regels code kunt toepassen op gesproken data. Met Lemur kunt u eenvoudig samenvattingen genereren, vragen stellen en actie-items extraheren uit vergaderingen, telefoongesprekken, video's of podcasts.

De belangrijkste functies van Lemur zijn:

• Transcriptgeneratie met behulp van de Python-SDK
• Samenvatting met aanpasbare context en uitvoerformaat
• Vraag-antwoord over de vergaderinhoud
• Extractie van actie-items uit het transcript
• Flexibel aangepast taak-endpoint voor elke prompt of taak
• Ondersteuning voor grote invoer tot 100 uur aan audio-data

Lemur is ontworpen om gebruiksvriendelijk en efficiënt te zijn, waardoor het gemakkelijk is om aan de slag te gaan en de kracht van LLM's voor uw gesproken data te ontgrendelen. Bekijk de Lemur-documentatie en de welkomst-Colab om in slechts enkele minuten aan de slag te gaan.