智汇密语·会议纪要AI助手 —— 全链路本地部署的企业级会议纪要,覆盖语音转写、AI纪要生成、RAG知识库与知识图谱,专

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一句话看懂

全链路本地部署的企业级会议纪要AI助手，覆盖语音转写、AI纪要生成、RAG知识库与知识图谱，专为涉密/内网场景设计。支持实时录音、文件上传、文本导入三种输入方式，60秒内自动生成结构化纪要，并内置行业热词库与反幻觉机制。

目标用户：涉密企业（军工、金融、政府、律所）的研发/项目团队及对数据安全敏感的会议参与者。

功能亮点

• 三种会议输入：实时录音转写、音频文件上传、文本文档导入
• AI纪要智能生成：本地LLM双引擎+SSE进度可视化+5套会议模板
• RAG知识库与AntV G6知识图谱：语义检索、实体关系可视化、3种布局切换
• 音频文字双向联动：点击文字跳转音频、播放跟随高亮、进度条说话人分段着色
• 多格式导出：Word、Markdown、行动项CSV，纪要自动保存
• 全链路本地化：FunASR+Ollama+ChromaDB三服务本地部署，断网可用
• 多词库热词系统：内置554个轨道交通热词，支持4种格式无限导入
• 企业级安全：HTTPS+CSP+三级限流+路径遍历防护+CORS白名单
• ① 三种会议输入方式
• 实时录音转写:WebSocket 实时采集 + FunASR 本地转写 + VAD 静音检测 + 暂停/继续/结束三态控制 + 真实音量驱动波形

需求 / 使用场景

• 涉密企业会议内容不能上云，需要本地化AI工具
• 专业术语（如轨道交通）通用ASR识别率低，需行业热词库
• 会后人工整理纪要耗时（1-2小时），需自动化生成
• 会议知识无法沉淀，需可检索的历史纪要库
• 行动项口头分配易跟丢，需自动提取与导出
• 多人会议需说话人分离与实时转写兼顾
• 是什么: 智汇密语·会议纪要AI助手 是一套全链路本地化的企业级会议纪要 AI 助手,覆盖「采集 → 感知 → 认知 → 知识 → 输出 → 安全」六层架构,专为涉密/内网场景设计。打开浏览器即可使用,无需联网,零数据外泄。
• 面向谁:
• 涉密企业的研发/项目团队: 会议内容不能上云,但急需 AI 提效的场景
• 轨道交通装备研发人员: 大量专业术语,普通 ASR 识别率低

痛点洞察

• 市面会议纪要工具（飞书妙记、讯飞听见等）强制数据上云，涉密场景无法使用
• 通用语音转写对行业术语（如“转向架”）识别错误率高
• 人工整理纪要耗时费力，尤其技术评审会信息密度高
• 会议结论和行动项容易遗忘，缺乏知识沉淀机制
• 实时转写与说话人分离难以兼顾，现有方案体验割裂
• 小模型生成纪要时易产生幻觉（虚构人名/行动项）
• 求清单。但 TRAE 让我发现:你只要把痛点和约束说清楚,它能帮你把想法一步步变成可运行的系统。 我先告诉它:「我想做一个会议纪要 AI 助手,要求全程本地化,语音转文字、AI 生成纪要、知识库检索,一个都不能上云。」它就开始帮我拆需求、画架构、写代码。 最让我触动的一刻是——当
• 灵感来源: 这个想法来源于我的真实工作痛点。作为轨道交通装备研发工程师,我经常参加转向架方案评审、制动系统技术研讨、项目进度交班等会议。这些会议有三个特点:内容专业(大量术语)、信息密度高(一个方案评审可能讨论几十个技术点)、保密要求严格(不能上云)。 以前每次会议结束,整理纪要
• 什么做这个方向,我有三个判断: 第一,痛点真实、频率高。 评审会、交班会、研讨会几乎每天都有,这是工程师群体最高频的痛点之一。评委不需要额外背景知识,就能理解这个工具解决什么问题。 第二,技术壁垒明确。 「全链路本地化」不是简单调 API,而是要把 ASR、LLM、向量库三个 A
• 讨会几乎每天都有,这是工程师群体最高频的痛点之一。评委不需要额外背景知识,就能理解这个工具解决什么问题。 第二,技术壁垒明确。 「全链路本地化」不是简单调 API,而是要把 ASR、LLM、向量库三个 AI 服务全部在本地跑通,还要保证体验流畅。这个方向能充分展示 TRAE 在复杂

可借鉴机会

• 涉密企业（军工、金融、政府、律所）对本地化AI会议工具需求明确，可快速落地
• 行业热词库+多格式导入能力可复制到其他专业领域（医疗、法律等）
• RAG知识图谱使历史纪要可检索可复用，形成企业知识资产
• 行动项降级为导出辅助，聚焦核心纪要功能，避免过度工程化

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