项目简介
Meeting Mind - 在 30 秒内分析一小时长的会议（由 Langflow 提供支持）
MeetingMind 是一款基于 AI 的会议助手，可帮助您轻松捕获、分析会议见解并据此采取行动。该项目使用 Langflow、Next.js 和基于 Groq 的快速转录服务构建，用于分析您的会议并生成见解。
特征
录音和文件上传
人工智能驱动的转录
自动提取关键信息：
任务
决定
问题
见解
截止日期
出席者
后续行动
风险
议程
入门
先决条件
Node.js 14.x 或更高版本
npm or yarn
本地运行的 LangFlow 服务器
Git（用于克隆存储库）
安装
克隆存储库：
git clone https://github.com/yourusername/meetingmind.gitcd meetingmind
2. 安装依赖项：
npm install# oryarn install
3. 设置 LangFlow：
安装并运行 LangFlow 后端服务器
上传存储库中提供的流程：
utils/langflow_flow/Meeting Mind.json记下 LangFlow 服务器的 URL
4. 在根目录中创建一个.env.local文件并添加 LangFlow URL：
LANGFLOW_FLOW_URL="http://127.0.0.1:7860/api/v1/run/5781a690-e689-4b26-b636-45da76a91915"如果不同，请将 URL 替换为您的实际 LangFlow 服务器 URL。
在文件app/api/transcribe/route.ts中，找到payload对象并更新 Groq 组件名称以匹配您的 LangFlow 组件名称。例如：
const payload = {output_type: 'text',input_type: 'text',tweaks: {: {audio_file: filePath}}
设置数据库：
该项目使用 Prisma 作为 ORM。默认情况下，它配置为使用 SQLite 作为数据库。
a. 一个。要使用本地 SQLite 数据库：
确保您的
.env文件包含：
DATABASE_URL="file:./dev.db"运行以下命令来设置数据库：
npx prisma generatenpx prisma migrate dev --name init
b.要使用不同的数据库（例如带有 Neon 的 PostgreSQL）：
使用适当的连接字符串更新您的
.env文件：
DATABASE_URL="postgresql://username:password@host:port/database?schema=public"运行上面提到的 Prisma 命令来生成客户端并运行迁移。
运行开发服务器：
npm run dev# oryarn dev
4.用浏览器打开http://localhost:3000查看结果。
用法
导航至仪表板页面。
上传音频文件。
等待AI对会议进行处理和分析。
在仪表板中查看提取的信息。
项目链接
https://github.com/misbahsy/meetingmind
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