LeMUR - это мощная платформа, которая позволяет применять крупные языковые модели (LLM) к устным данным, таким как встречи, телефонные звонки, видео или подкасты, всего за несколько строк кода. Одной из ключевых особенностей LeMUR является его способность генерировать краткие резюме ваших встреч.

Для создания резюме сначала необходимо создать расшифровку встречи. SDK Python LeMUR делает этот процесс простым. Как только у вас будет расшифровка, вы можете вызвать конечную точку резюмирования, предоставив дополнительную контекстную информацию и указав желаемый формат вывода (например, заголовок темы и резюме).

Сгенерированное резюме предоставляет общий обзор ключевых обсуждавшихся тем, включая такие детали, как метрики, проблемы и другую соответствующую информацию. Это может быть особенно полезно для быстрого понимания основных выводов из длительной встречи без необходимости просматривать всю расшифровку.

Возможности LeMUR по вопросам и ответам позволяют вам легко извлекать инсайты из ваших устных данных. Вы можете указать набор вопросов, и LeMUR предоставит соответствующие ответы из расшифровки.

Например, вы можете задать вопросы типа "Каковы ключевые показатели эффективности для инженерного отдела?" или "Сколько дней прошло с тех пор, как команда данных получила обновленные метрики?". LeMUR проанализирует расшифровку и предоставит соответствующие ответы.

Эта функция особенно полезна для быстрого понимания ключевых обсуждаемых вопросов и пунктов действий из встреч, звонков или других аудиозаписей. Используя функциональность вопросов и ответов LeMUR, вы можете эффективно извлекать наиболее актуальную информацию, не просматривая всю расшифровку.

LeMUR, гибкая платформа, позволяет вам извлекать практические инсайты из устных данных всего за несколько строк кода. Используя мощь крупных языковых моделей, LeMUR может анализировать ваши записи встреч, телефонные звонки, видео или подкасты и предоставлять краткое резюме ключевых пунктов действий, обсуждавшихся на них.

Чтобы начать, просто вызовите конечную точку action_items, и LeMUR предоставит вам всеобъемлющий список соответствующих пунктов действий из ваших входных данных. Эта функция помогает вам держать под контролем задачи вашей команды и гарантирует, что никакие важные дела не ускользнут.

Гибкость LeMUR выходит за рамки извлечения пунктов действий. Вы также можете использовать платформу для генерации резюме встреч или ответов на вопросы о содержании, что является ценным инструментом для оставаться в курсе и согласованными, даже если вы не можете присутствовать на каждом обсуждении.

LeMUR разработан для обеспечения высокой гибкости, позволяя вам отправлять широкий спектр задач и запросов в систему. Конечная точка пользовательских задач поддерживает входные данные до 1 миллиона токенов, что соответствует примерно 100 часам аудиоданных. Это означает, что вы можете использовать LeMUR для обработки больших объемов устного контента, таких как целые серии лекций или обширные записи встреч.

Кроме того, вы можете отправлять несколько файлов одновременно, что позволяет вам эффективно обрабатывать пакеты аудиоданных. Эта гибкость делает LeMUR мощным инструментом для различных вариантов использования, от обобщения обсуждений на встречах до извлечения пунктов действий и ответов на вопросы о содержании.

Чтобы начать работу с гибкой обработкой задач LeMUR, ознакомьтесь с документацией и приветственным блокнотом Colab, которые предоставляют пошаговые инструкции по использованию всех возможностей платформы.

Lemur - это мощная платформа, которая позволяет применять крупные языковые модели (LLM) к устным данным всего за несколько строк кода. С помощью Lemur вы можете легко генерировать резюме, задавать вопросы и извлекать пункты действий из встреч, телефонных звонков, видео или подкастов.

Основные возможности Lemur включают:

• Создание расшифровок с использованием SDK Python
• Резюмирование с настраиваемым контекстом и форматом вывода
• Вопросы и ответы по содержанию встречи
• Извлечение пунктов действий из расшифровки
• Гибкая конечная точка пользовательских задач для любых запросов или задач
• Поддержка больших входных данных до 100 часов аудиоданных

Lemur разработан для простоты использования и эффективности, что упрощает начало работы и раскрытие возможностей LLM для ваших устных данных. Ознакомьтесь с документацией Lemur и приветственным блокнотом Colab, чтобы начать работу всего за несколько минут.