使用Dify实现会议议题自动总结的技术难点
在现代企业协作中，一场两小时的会议往往产生数十页的语音转写文本，而真正需要被记住的关键决策、待办事项和争议点却可能只占几段话。如何从海量口语化表达中精准提炼出结构化信息？这不仅是效率问题，更是组织知识沉淀的核心挑战。
传统做法依赖人工速记或会后整理，成本高且易遗漏细节。随着大语言模型（LLM）的发展，自动化会议总结成为可能。但直接将转录文本丢给GPT类模型生成摘要，结果常常是“看起来很美”——内容泛化、角色混淆、关键动作项缺失。真正的落地难点在于：如何让AI像一位熟悉业务背景、了解组织架构、懂得上下文关联的老练助理那样工作？
Dify 的出现，为这一难题提供了系统性的解决路径。它不只是一个提示词编排工具，更是一个集成了RAG、Agent行为建模与全流程可视化的AI应用操作系统。通过它，我们可以构建出具备“记忆”、“推理”和“行动力”的智能体，而非简单的问答机器人。
要实现高质量的会议议题自动总结，核心在于三个关键技术模块的协同：平台能力支撑、知识增强机制、以及主动智能行为。它们分别对应 Dify 平台本身、RAG 系统设计，以及 AI Agent 的任务规划能力。
先看最基础的一环——知识增强。没有上下文的总结就像盲人摸象。比如会议上有人说：“上次讨论的结果不能照搬。” 如果模型不知道“上次”指的是什么，就无法准确理解这句话的含义。这时候 RAG（检索增强生成）的作用就凸显出来了。
RAG 的本质是“先查资料再答题”。我们将历史会议纪要、项目文档、SOP流程等企业私有知识切片并嵌入向量数据库，在每次生成摘要前，先根据当前对话内容检索最相关的几段背景信息，拼接到提示词中供大模型参考。这样一来，模型不仅能知道“预算审批卡在法务部”，还能调出上次会议中法务提出的三项修改意见，从而生成更具连贯性和决策依据的总结。
但在实践中，RAG 的效果高度依赖几个关键参数的设计：
- 分块大小通常设为512到1024个token，太小会丢失上下文，太大则影响检索精度；
- 重叠长度保持64~128 token，防止句子被截断导致语义断裂；
- 中文场景下推荐使用
bge-small-zh-v1.5这类专门优化过的嵌入模型，比通用英文模型表现更好； - 相似度匹配采用余弦距离，Top-K 返回3~5条最相关片段，在准确率和延迟之间取得平衡。
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5") text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=64 ) texts = text_splitter.split_documents(documents) vectorstore = Chroma.from_documents( documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory="./meeting_knowledge_db" ) retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) relevant_docs = retriever.invoke("本次会议关于预算审批的主要意见有哪些？")这段代码展示了本地RAG系统的构建过程。而在 Dify 中，这些操作被进一步简化：用户只需上传PDF、Word或Markdown文件，选择分块策略，系统即可自动生成可检索的知识库。这种“无代码化”的封装极大降低了非技术人员的使用门槛。
然而，仅有知识还不够。会议是一个动态演进的过程，议题随时切换，观点交错涌现。如果只是每隔几分钟跑一次静态摘要，很容易把不同话题混在一起。这就需要引入AI Agent的概念。
真正的智能体不是被动响应查询，而是能主动感知状态变化、分解任务、调用工具、甚至自我修正。在会议场景中，一个合格的Agent应该做到：
- 检测到新议题出现时自动触发总结（例如关键词从“营销预算”转向“人员编制”）；
- 能识别“王伟说下周提交方案”这样的语句，并提取出责任人和截止时间；
- 主动查询RAG获取该成员过往承诺的完成情况，评估其可信度；
- 最终不仅输出一段文字，还能调用日历API创建提醒，向钉钉发送待办通知。
Dify 的 Agent 模式支持这类复杂逻辑的可视化配置。你可以定义它的“记忆”范围（如最近三次会议）、绑定外部工具（如Webhook接口），设置反思规则（如检查是否所有待办都有明确负责人）。整个流程无需写一行代码，全靠拖拽节点完成。
from dify_client import DifyClient client = DifyClient(api_key="your_api_key", base_url="https://api.dify.ai") response = client.create_completion( inputs={ "transcript": "我们讨论了Q3营销预算...王伟建议增加短视频投放...", "context_history": "[{'topic': '上次会议结论', 'content': '同意测试抖音渠道'}]" }, query="请总结本次会议的核心议题与待办事项", response_mode="streaming" ) for chunk in response.iter_content(): print(chunk.decode('utf-8'))这个 SDK 示例展示了如何流式接收Agent输出。实际部署中，Dify 应用会持续监听ASR系统推送的文本片段，实时判断是否形成完整议题，并逐步累积上下文。一旦确认某个议题结束，立即生成阶段性小结，避免等到会议结束后才一次性处理全部内容带来的信息过载。
整个系统的架构也体现了典型的中枢式设计思想：
[会议录音] ↓ (ASR语音识别) [文本流] → [Dify平台] ├──→ [RAG知识库] ←─(定期同步) ├──→ [LLM网关] ←─(多模型路由) └──→ [外部系统] ├── 日历API（创建提醒） ├── IM系统（发送摘要） └── 文档库（归档纪要）Dify 扮演着“数字助理大脑”的角色，协调各个子系统协同工作。它接收原始输入，决定何时检索、何时生成、是否需要调用外部服务。更重要的是，它记录每一次执行的日志，支持回放调试，使得AI决策过程不再是个黑箱。
当然，任何技术方案都不是开箱即用就能完美的。我们在实际落地中发现几个必须重视的设计考量：
首先是输入质量的问题。ASR转写的文本常带有口语冗余、语气词、重复修正等噪声。如果不做预处理，会影响后续所有环节。建议在进入Dify前增加一层清洗规则，比如去除“呃”、“那个”等无意义填充词，合并同一发言人的连续段落，标准化职位称谓（如“张总”统一为“张明远”）。
其次是隐私与权限控制。高管闭门会议的内容显然不能对全员开放。Dify 支持应用级访问密钥和角色权限管理，可以针对敏感会议单独部署实例，结合企业SSO认证实现细粒度管控。
再者是容错机制的设计。当LLM接口超时或返回异常时，系统不能直接崩溃。我们通常配置降级策略：若高级模型失败，则切换至轻量模型生成简要摘要；若RAG检索无结果，至少保留原始关键词列表作为备份输出。
最后是用户体验闭环。AI生成的初稿仍需人工审阅。关键是建立反馈通道——允许用户标记错误（如“此人非责任人”），并将修正数据反哺回训练集或提示词优化中。Dify 的版本控制系统恰好支持这一点：每次调整都能对比前后效果，形成持续迭代的正向循环。
这套体系带来的价值是实实在在的。某科技公司试点后反馈，原本平均每人每周花费3小时整理会议记录，现在压缩到20分钟以内；项目复盘时可通过关键字快速追溯三个月前的决策依据；更重要的是，任务跟进率提升了近70%，因为每项待办都自动同步到了Jira和飞书待办列表。
未来，这条技术路径还有更大的拓展空间。比如结合多模态能力，分析发言人语气停顿来判断情绪倾向；或是利用Agent的长期记忆功能，自动生成季度趋势报告：“过去90天内，技术团队共提出17次资源申请，获批率仅35%，主要卡点集中在跨部门协调环节。”
Dify 正在推动一种新的工作范式：AI不再仅仅是辅助写作的“笔”，而是拥有上下文感知、知识调用和执行能力的“协作者”。它降低的不只是开发成本，更是组织认知负荷。当我们能把注意力从“记住了什么”转移到“决定了什么”时，真正的高效协作才成为可能。
