# Whisper×LangChainで議事録を自動要約してSlack通知するアプリ構築

## 目次
1. はじめに
2. WhisperとLangChainの概要
   1. Whisperとは
   2. LangChainとは
3. アプリの設計
   1. アプリのフロー
   2. 使用する技術
4. Whisperを使った音声のテキスト化
   1. Whisperのセットアップ
   2. 音声からテキストへの変換
5. LangChainを使った自動要約
   1. LangChainのセットアップ
   2. 要約生成の方法
6. Slack通知機能の実装
   1. Slack APIの設定
   2. 通知の送信
7. まとめ

## 1. はじめに
本記事では、録音された会議音声をWhisperを利用してテキスト化し、LangChainを用いて自動で要約した上でSlackに通知するアプリを構築します。このプロセスを通じて、開発者がより効率的に会議内容を整理する方法を紹介します。

## 2. WhisperとLangChainの概要

### 2-1. Whisperとは
Whisperは、OpenAIが開発した高度な自動音声認識（ASR）モデルです。音声データを高精度にテキスト化することができ、多言語対応であることから多様な用途に利用されています。

### 2-2. LangChainとは
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を利用してアプリケーション開発を支援するフレームワークです。データ処理や情報検索の最適化を目的としたツールを提供します。

## 3. アプリの設計

### 3-1. アプリのフロー
1. 音声ファイルをWhisperでテキスト化
2. テキストをLangChainで要約
3. 要約した内容をSlackに通知

### 3-2. 使用する技術
- Whisper: 音声をテキスト化
- LangChain: テキストの要約
- Slack API: データ通知

## 4. Whisperを使った音声のテキスト化

### 4-1. Whisperのセットアップ
Whisperを利用するためには、Python環境に`whisper`ライブラリをインストールする必要があります。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-2. 音声からテキストへの変換
Whisperを用いて音声をテキストに変換するコードは以下のようになります。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. LangChainを使った自動要約

### 5-1. LangChainのセットアップ
LangChainを活用するために、専用パッケージをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2. 要約生成の方法
LangChainを使ってテキストを要約するためのコードは以下の通りです。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. Slack通知機能の実装

### 6-1. Slack APIの設定
Slack APIを利用するには、先ずSlackでアプリを作成し、適切なトークンを取得する必要があります。

### 6-2. 通知の送信
Slackへの通知を送信するための基本的なサンプルコードは以下のようになります。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7. まとめ
本稿では、Whisper、LangChain、Slack APIを組み合わせて、会議音声を自動でテキスト化し、要約の上Slackで共有するアプリケーションを構築する方法を解説しました。このアプローチにより、効率的な情報管理とコミュニケーションが可能になります。今後はシステムの改良を続けるとともに、他のチャットプラットフォームへの展開も考えることができるでしょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Whisper×LangChainで議事録を自動要約してSlack通知するアプリ構築

## 目次
1. はじめに
2. WhisperとLangChainの概要
   1. Whisperとは
   2. LangChainとは
3. アプリの設計
   1. アプリのフロー
   2. 使用する技術
4. Whisperを使った音声のテキスト化
   1. Whisperのセットアップ
   2. 音声からテキストへの変換
5. LangChainを使った自動要約
   1. LangChainのセットアップ
   2. 要約生成の方法
6. Slack通知機能の実装
   1. Slack APIの設定
   2. 通知の送信
7. まとめ

## 1. はじめに
本記事では、録音された会議音声をWhisperを利用してテキスト化し、LangChainを用いて自動で要約した上でSlackに通知するアプリを構築します。このプロセスを通じて、開発者がより効率的に会議内容を整理する方法を紹介します。

## 2. WhisperとLangChainの概要

### 2-1. Whisperとは
Whisperは、OpenAIが開発した高度な自動音声認識（ASR）モデルです。音声データを高精度にテキスト化することができ、多言語対応であることから多様な用途に利用されています。

### 2-2. LangChainとは
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を利用してアプリケーション開発を支援するフレームワークです。データ処理や情報検索の最適化を目的としたツールを提供します。

## 3. アプリの設計

### 3-1. アプリのフロー
1. 音声ファイルをWhisperでテキスト化
2. テキストをLangChainで要約
3. 要約した内容をSlackに通知

### 3-2. 使用する技術
- Whisper: 音声をテキスト化
- LangChain: テキストの要約
- Slack API: データ通知

## 4. Whisperを使った音声のテキスト化

### 4-1. Whisperのセットアップ
Whisperを利用するためには、Python環境に`whisper`ライブラリをインストールする必要があります。

```bash
pip install whisper
```

### 4-2. 音声からテキストへの変換
Whisperを用いて音声をテキストに変換するコードは以下のようになります。

```python
import whisper

def transcribe_audio(audio_file):
    model = whisper.load_model("base")
    result = model.transcribe(audio_file)
    return result["text"]

# 使用例
transcribed_text = transcribe_audio("meeting_recording.mp3")
```

## 5. LangChainを使った自動要約

### 5-1. LangChainのセットアップ
LangChainを活用するために、専用パッケージをインストールします。

```bash
pip install langchain
```

### 5-2. 要約生成の方法
LangChainを使ってテキストを要約するためのコードは以下の通りです。

```python
from langchain_core import Summary

def summarize_text(text):
    summary_tool = Summary(api_key="YOUR_API_KEY")
    summary = summary_tool.summarize(text)
    return summary

# 使用例
summary = summarize_text(transcribed_text)
```

## 6. Slack通知機能の実装

### 6-1. Slack APIの設定
Slack APIを利用するには、先ずSlackでアプリを作成し、適切なトークンを取得する必要があります。

### 6-2. 通知の送信
Slackへの通知を送信するための基本的なサンプルコードは以下のようになります。

```python
import requests

def send_slack_notification(message, channel="#general"):
    slack_token = "YOUR_SLACK_BOT_TOKEN"
    response = requests.post("https://slack.com/api/chat.postMessage",
                             headers={"Authorization": f"Bearer {slack_token}"},
                             data={"channel": channel, "text": message})
    return response

# 使用例
send_slack_notification(summary)
```

## 7. まとめ
本稿では、Whisper、LangChain、Slack APIを組み合わせて、会議音声を自動でテキスト化し、要約の上Slackで共有するアプリケーションを構築する方法を解説しました。このアプローチにより、効率的な情報管理とコミュニケーションが可能になります。今後はシステムの改良を続けるとともに、他のチャットプラットフォームへの展開も考えることができるでしょう。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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