LeMUR est un puissant cadre qui vous permet d'appliquer des modèles de langage à grande échelle (LLM) aux données vocales, telles que les réunions, les appels téléphoniques, les vidéos ou les podcasts, en quelques lignes de code seulement. L'une des principales caractéristiques de LeMUR est sa capacité à générer des résumés concis de vos réunions.

Pour générer un résumé, vous devez d'abord créer une transcription de la réunion. Le SDK Python de LeMUR rend ce processus simple. Une fois que vous avez la transcription, vous pouvez appeler le point de terminaison de résumé, en fournissant des informations de contexte facultatives et en spécifiant le format de sortie souhaité (par exemple, l'en-tête du sujet et le résumé).

Le résumé généré fournit un aperçu de haut niveau des principaux sujets abordés pendant la réunion, y compris des détails tels que les métriques, les problèmes et d'autres informations pertinentes. Cela peut être particulièrement utile pour comprendre rapidement les principales conclusions d'une réunion longue sans avoir à revoir l'intégralité de la transcription.

En plus de générer des résumés, LeMUR vous permet également de poser des questions sur le contenu de la réunion et de récupérer les réponses pertinentes. Cela peut être utile pour trouver rapidement des informations spécifiques, comme les principaux indicateurs clés de performance ou le nombre de jours depuis que l'équipe des données a reçu des métriques mises à jour.

Les capacités de questions-réponses de LeMUR vous permettent d'extraire facilement des informations de vos données vocales. Vous pouvez spécifier un ensemble de questions et LeMUR fournira les réponses pertinentes à partir de la transcription.

Par exemple, vous pouvez poser des questions comme "Quels sont les principaux indicateurs clés de performance pour l'ingénierie ?" ou "Depuis combien de jours l'équipe des données n'a-t-elle pas reçu de métriques mises à jour ?". LeMUR analysera la transcription et fournira les réponses correspondantes.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour comprendre rapidement les principaux points de discussion et les éléments d'action des réunions, des appels ou d'autres enregistrements audio. En tirant parti des fonctionnalités de questions-réponses de LeMUR, vous pouvez extraire efficacement les informations les plus pertinentes sans avoir à passer en revue l'intégralité de la transcription.

LeMUR, un cadre flexible, vous permet d'extraire des informations exploitables à partir de données vocales en quelques lignes de code seulement. En tirant parti de la puissance des modèles de langage à grande échelle, LeMUR peut analyser vos enregistrements de réunions, vos appels téléphoniques, vos vidéos ou vos podcasts, et fournir un résumé concis des principaux éléments d'action abordés.

Pour commencer, il suffit d'appeler le point de terminaison action_items et LeMUR vous fournira une liste complète des éléments d'action pertinents à partir de vos données d'entrée. Cette fonctionnalité vous aide à rester au courant des tâches de votre équipe et à vous assurer qu'aucune tâche importante ne passe entre les mailles du filet.

La polyvalence de LeMUR va au-delà de l'extraction des éléments d'action. Vous pouvez également utiliser le cadre pour générer des résumés de réunions ou répondre à des questions sur le contenu, ce qui constitue un outil précieux pour rester informé et aligné, même lorsque vous ne pouvez pas assister à chaque discussion.

Grâce à la capacité de LeMUR à gérer plus d'un million de jetons, équivalent à environ 100 heures de données audio, vous pouvez analyser de vastes collections de contenu vocal avec facilité. Que vous travailliez avec un seul enregistrement de réunion ou une série de conférences complète, LeMUR vous couvre.

Découvrez la puissance de LeMUR et rationalisez votre workflow dès aujourd'hui. Explorez la documentation complète et commencez en quelques minutes.

LeMUR est conçu pour être très flexible, vous permettant de soumettre une large gamme de tâches et d'invites au système. Le point de terminaison de tâche personnalisé prend en charge des entrées allant jusqu'à 1 million de jetons, ce qui équivaut à environ 100 heures de données audio. Cela signifie que vous pouvez utiliser LeMUR pour traiter de grandes quantités de contenu vocal, comme des séries de conférences complètes ou des enregistrements de réunions étendus.

De plus, vous pouvez soumettre plusieurs fichiers à la fois, vous permettant de traiter efficacement des lots de données audio. Cette flexibilité fait de LeMUR un outil puissant pour une variété d'utilisations, de la synthèse des discussions de réunion à l'extraction des éléments d'action et à la réponse aux questions sur le contenu.

Pour commencer avec la gestion flexible des tâches de LeMUR, consultez la documentation et le notebook Colab de bienvenue, qui fournissent des instructions étape par étape sur la façon de tirer parti de toutes les capacités du cadre.

Lemur est un cadre puissant qui vous permet d'appliquer des modèles de langage à grande échelle (LLM) aux données vocales en quelques lignes de code seulement. Avec Lemur, vous pouvez facilement générer des résumés, poser des questions et extraire des éléments d'action à partir de réunions, d'appels téléphoniques, de vidéos ou de podcasts.

Les principales caractéristiques de Lemur incluent :

• Génération de transcription à l'aide du SDK Python
• Résumé avec un contexte et un format de sortie personnalisables
• Fonctionnalité de questions-réponses sur le contenu de la réunion
• Extraction des éléments d'action à partir de la transcription
• Point de terminaison de tâche personnalisé flexible pour n'importe quelle invite ou tâche
• Prise en charge des entrées volumineuses jusqu'à 100 heures de données audio

Lemur est conçu pour être convivial et efficace, ce qui le rend facile à démarrer et à exploiter la puissance des LLM pour vos données vocales. Consultez la documentation Lemur et le notebook Colab de bienvenue pour vous lancer en quelques minutes.