Разработка AI-системы автоматической генерации конспектов лекций
AI-система генерирует структурированные конспекты из видеолекций, аудиозаписей или PDF-слайдов. Студент получает качественный конспект немедленно после лекции, а не после часов ручного конспектирования.
Источники и pipeline
Видео/аудио → Whisper транскрипция → LLM обработка → Конспект
Слайды PDF → Извлечение текста (pdfminer) + OCR изображений → LLM синтез → Конспект
Готовая транскрипция → LLM обработка → Конспект
Whisper транскрипция
import whisper
model = whisper.load_model("large-v3") # "base" для скорости, "large-v3" для качества
result = model.transcribe(
"lecture.mp4",
language="ru", # явно указать язык
verbose=False,
word_timestamps=True, # для синхронизации с видео
)
transcript = result["text"]
segments = result["segments"] # список с timestamps
Для академических лекций с терминологией: large-v3 значительно точнее base. Стоимость обработки на GPU: ~10 минут лекции за 30–60 секунд.
Структурирование конспекта
NOTES_PROMPT = """Создай структурированный конспект лекции.
Структура:
## Тема лекции
### Ключевые концепции (3-7 пунктов)
### Подробное изложение
- Основные идеи с примерами
- Определения терминов
- Формулы/алгоритмы (если есть)
### Вопросы для самопроверки (3-5 вопросов)
### Связь с другими темами
Сохраняй все конкретные факты, цифры, имена учёных.
Не добавляй информацию, которой нет в транскрипте.
Транскрипт:
{transcript}"""
Дополнительные функции
- Таймкоды: каждый раздел конспекта → ссылка на момент в видео
- Флеш-карточки: автоматическое создание карточек Anki из ключевых терминов
- Связанные ресурсы: упомянутые источники как ссылки
- Тест-вопросы: генерация вопросов для самопроверки
Экспорт: Markdown, PDF, Notion-страница, интеграция в LMS через API.