LeMUR es un marco de trabajo poderoso que le permite aplicar modelos de lenguaje grandes (LLM) a datos hablados, como reuniones, llamadas telefónicas, videos o podcasts, en solo unas pocas líneas de código. Una de las características clave de LeMUR es su capacidad para generar resúmenes concisos de sus reuniones.

Para generar un resumen, primero debe crear una transcripción de la reunión. El SDK de Python de LeMUR hace que este proceso sea sencillo. Una vez que tenga la transcripción, puede llamar al punto final de resumen, proporcionando información de contexto opcional y especificando el formato de salida deseado (por ejemplo, encabezado del tema y resumen).

El resumen generado proporciona una descripción general de alto nivel de los temas clave discutidos durante la reunión, incluidos detalles como métricas, problemas y otra información relevante. Esto puede ser particularmente útil para comprender rápidamente los principales puntos clave de una reunión prolongada sin tener que revisar toda la transcripción.

Las capacidades de preguntas y respuestas de LeMUR le permiten extraer fácilmente información de sus datos hablados. Puede especificar un conjunto de preguntas y LeMUR proporcionará las respuestas relevantes de la transcripción.

Por ejemplo, puede hacer preguntas como "¿Cuáles son los KPI de nivel superior para ingeniería?" o "¿Cuántos días han pasado desde que el equipo de datos ha recibido métricas actualizadas?". LeMUR analizará la transcripción y proporcionará las respuestas correspondientes.

Esta función es particularmente útil para comprender rápidamente los puntos clave de la discusión y los elementos de acción de reuniones, llamadas u otras grabaciones de audio.

LeMUR, un marco de trabajo flexible, le permite extraer información accionable de los datos hablados con solo unas pocas líneas de código. Al aprovechar el poder de los modelos de lenguaje grandes, LeMUR puede analizar sus grabaciones de reuniones, llamadas telefónicas, videos o podcasts, y proporcionar un resumen conciso de los elementos de acción clave discutidos.

Para comenzar, simplemente llame al punto final de action_items y LeMUR le entregará una lista completa de los elementos de acción relevantes de sus datos de entrada. Esta función lo ayuda a mantenerse al tanto de las tareas de su equipo y asegura que no se pasen por alto tareas importantes.

La versatilidad de LeMUR se extiende más allá de la extracción de elementos de acción. También puede usar el marco de trabajo para generar resúmenes de reuniones o responder preguntas sobre el contenido, proporcionando una herramienta valiosa para mantenerse informado y alineado, incluso cuando no pueda asistir a todas las discusiones.

LeMUR está diseñado para ser muy flexible, lo que le permite enviar una amplia gama de tareas y mensajes al sistema. El punto final de tareas personalizadas admite entradas de hasta 1 millón de tokens, lo que se traduce en aproximadamente 100 horas de datos de audio. Esto significa que puede usar LeMUR para procesar grandes cantidades de contenido hablado, como series de conferencias completas o extensas grabaciones de reuniones.

Además, puede enviar varios archivos a la vez, lo que le permite procesar de manera eficiente lotes de datos de audio. Esta flexibilidad convierte a LeMUR en una herramienta poderosa para una variedad de casos de uso, desde resumir discusiones de reuniones hasta extraer elementos de acción y responder preguntas sobre el contenido.