LLM-Minutes-of-Meeting
ऑडियो और वीडियो रिकॉर्डिंग को संरचित मीटिंग मिनट और एक्शन आइटम में बदलें।
रिकॉर्डिंग को स्थानीय रूप से या क्लाउड API के माध्यम से ट्रांसक्रिप्ट, निर्णयों और एक्शन आइटम में बदलें।
MoM AI संरचित ट्रांसक्रिप्ट, निर्णय और एक्शन आइटम जेनरेट करने के लिए ऑडियो और वीडियो रिकॉर्डिंग को प्रोसेस करता है। यह उन पेशेवरों के लिए उपयुक्त है जो संवेदनशील मीटिंग संभालते हैं और इस बात पर पूरा नियंत्रण रखना चाहते हैं कि उनका डेटा कहाँ जाता है।
यह क्या है
यह एप्लिकेशन मीटिंग रिकॉर्डिंग लेता है, आपकी पसंद के लोकल या क्लाउड स्पीच-टू-टेक्स्ट इंजन का उपयोग करके उन्हें ट्रांसक्रिप्ट करता है, और सारांश के लिए टेक्स्ट को OpenAI-संगत LLM में पास करता है। यह फाइलों को विभाजित करके और आउटपुट को मर्ज करके मनमाने ढंग से लंबी रिकॉर्डिंग को संभालता है, और Celery और Redis बैकग्राउंड वर्कर के माध्यम से प्रगति को ट्रैक करता है।
किसके लिए
यह तकनीकी पेशेवरों और आंतरिक IT टीमों के लिए उपयुक्त है जो कमर्शियल मीटिंग बॉट के इन-हाउस विकल्प चाहते हैं और डेटा गोपनीयता को महत्व देते हैं। यह गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त नहीं है जो Docker या कमांड-लाइन टूल को छुए बिना प्रबंधित क्लाउड SaaS की अपेक्षा करते हैं।
मुख्य विशेषताएँ
लचीला ट्रांसक्रिप्शन इंजन
Deepgram, AssemblyAI, ElevenLabs Scribe, Sarvam AI, OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स, या लोकल Whisper में से चुनें।
सार्वभौमिक LLM समर्थन
OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, LM Studio, या vLLM सहित किसी भी OpenAI-संगत चैट API को कनेक्ट करें।
लंबी रिकॉर्डिंग चंकिंग
लंबी ऑडियो फ़ाइलों को भागों में ट्रांसक्रिप्ट और सारांशित किया जाता है और फिर контекस्ट विंडो सीमाओं को पार करने के लिए स्वचालित रूप से मर्ज किया जाता है।
स्थानीय डेटा एन्क्रिप्शन
डेटाबेस, लॉग, अपलोड की गई फाइलें और एन्क्रिप्टेड API कुंजियां एक ही एप्लिकेशन निर्देशिका में स्थानीय रूप से संग्रहीत की जाती हैं।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- शून्य टेलीमेट्री या ट्रैकिंग के साथ डेटा स्टोरेज पर पूर्ण नियंत्रण
- लोकल मॉडल और क्लाउड ट्रांसक्रिप्शन या LLM प्रदाताओं के बीच स्वतंत्र रूप से स्विच करें
- लाइव प्रगति, रद्दीकरण और पुनः प्रयास के साथ अंतर्निहित Celery बैकग्राउंड जॉब कतार
- Prometheus मॉनिटरिंग मेट्रिक्स के साथ स्वास्थ्य और तत्परता एंडपॉइंट्स
कहाँ कमी है
- Docker के माध्यम से तैनात करने या Redis और Celery को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करने के लिए तकनीकी क्षमता की आवश्यकता होती है
- लोकल Whisper या लोकल LLM चलाने के लिए सक्षम हार्डवेयर संसाधनों की मांग होती है
- क्लाउड ट्रांसक्रिप्शन और LLM प्रदाताओं पर उनकी अपनी अलग API उपयोग लागत आती है
मूल्य & लाइसेंस
यह सॉफ्टवेयर अपने MIT लाइसेंस के तहत मुफ्त है। एकमात्र लागत आपके स्वयं के हार्डवेयर बुनियादी ढांचे को चलाने या क्लाउड ट्रांसक्रिप्शन और LLM प्रदाताओं को तीसरे पक्ष के शुल्क का भुगतान करने की है।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
870 खुले रिमोट AI-ट्रेनिंग रोल, 14 नवंबर 2026 को अपडेट; ज़्यादातर में $20–$170 प्रति घंटा। इनमें से 5 हिंदी बोलने वालों के लिए हैं। Zekai इन्हें मुफ़्त में लिस्ट करता है; आवेदन एम्प्लॉयर के प्लेटफ़ॉर्म पर जाता है।
विकल्प
ये समीक्षित AI टूल यही काम तुरंत करते हैं — हमारी स्कोर की गई डायरेक्टरी से।
इसे उपयोग करें, या हमसे सेट करवाएं
सामान्य प्रश्न
क्या मैं API कुंजियों के बिना इसे पूरी तरह से ऑफ़लाइन चला सकता हूँ?
हाँ, लोकल Whisper के साथ निर्माण करके और LLM को Ollama या LM Studio के स्थानीय इंस्टेंस की ओर इंगित करके।
API कुंजियाँ कैसे संग्रहीत की जाती हैं?
वे पहले रन के दौरान जेनरेट की गई कुंजी का उपयोग करके रेस्ट पर एन्क्रिप्ट की जाती हैं और आपके एप्लिकेशन डेटा निर्देशिका के भीतर स्थानीय रूप से संग्रहीत की जाती हैं।
यदि मीटिंग रिकॉर्डिंग बहुत लंबी हो तो क्या होता है?
एप्लिकेशन लंबी फाइलों को स्वचालित रूप से विभाजित करता है, उन्हें टुकड़ों में प्रोसेस करता है, और परिणामी ट्रांसक्रिप्ट और सारांश को मर्ज करता है।
