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AI_NovelGenerator/README.md
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2025-01-29 22:08:53 +08:00
# **自动小说生成工具**
2025-01-29 22:09:15 +08:00
> 一款基于大模型的多功能小说生成器,帮助你快速生成连贯、可控、可审校的长篇故事。
2025-01-29 22:07:46 +08:00
<div align="center">
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| 功能点 | 描述 |
|-------|-----|
| 🚀 **小说设定** | 世界观 / 人物 / 剧情结构 |
| 📝 **章节生成** | 多步生成,确保逻辑连贯 |
| 👥 **角色状态 & 伏笔管理** | 追踪人物发展、重要事件 |
| 🔍 **向量检索** | 保证长篇小说上下文一致 |
| 📁 **自定义知识库** | 可上传本地参考文档 |
| ✅ **一致性检查** | 自动识别剧情冲突或矛盾 |
| 🖥 **GUI 友好交互** | 所见即所得,配置 & 操作简便 |
</div>
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---
## **目录**
1. [环境要求](#环境要求)
2. [安装依赖](#安装依赖)
3. [项目结构](#项目结构)
4. [配置 API Key](#配置-api-key)
5. [运行程序](#运行程序)
6. [使用指南](#使用指南)
7. [生成文件管理](#生成文件管理)
8. [常见问题](#常见问题)
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## **环境要求**
在开始之前,请确保你的系统满足以下条件:
- 推荐**Python 3.10+**
- 已安装 **pip**Python 包管理器)
- 拥有 **API Key**(如 OpenAI 或 DeepSeek)或 **支持OpenAI调用方式的本地接口**
---
## **安装依赖**
1. 在项目根目录下,打开终端或命令行
2. 执行以下命令安装所有依赖:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
2025-02-01 10:20:40 +08:00
3. (可选)若需要手动安装 `nltk` 的 `punkt_tab` 数据包:
```bash
python
>>> import nltk
2025-02-01 10:20:40 +08:00
>>> nltk.download('punkt_tab')
```
---
## **项目结构**
克隆或下载本项目后,你将看到如下目录结构:
```
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.
├── main.py # 入口文件, 运行 GUI
├── ui.py # 图形界面
├── novel_generator.py # 章节生成核心逻辑
├── consistency_checker.py # 一致性检查, 防止剧情冲突
|—— chapter_directory_parser.py #格式化目录
├── prompt_definitions.py # 定义 AI 提示词
├── utils.py # 常用工具函数, 文件操作
├── config_manager.py # 管理配置 (API Key, Base URL)
├── config.json # 用户配置文件 (可选)
└── vectorstore/ # (可选) 本地向量数据库存储
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```
> `vectorstore/` 文件夹将在程序运行后自动生成,存储向量检索的缓存数据。
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---
## **配置 API Key**
你可以通过以下方式指定或修改 API Key:
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### 方式 1**修改 `config.json`**
打开 `config.json`,将对应字段替换为你的配置:
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```json
{
"api_key": "your_openai_api_key",
"base_url": "https://api.openai.com/v1",
"model_name": "gpt-4o",
"topic": "未来科技",
"genre": "科幻",
"num_chapters": 10,
"word_number": 3000,
"filepath": "output_directory"
}
```
### 方式 2**通过 GUI 输入**
1. 运行 `main.py` 后会弹出图形界面
2. 在界面输入 `API Key`、`Base URL`、模型名称、Temperature 等
3. 点击 **“保存配置”** 按钮,自动生成或更新 `config.json`
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## **运行程序**
### **方式 1:使用 Python 解释器**
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```bash
python main.py
```
执行后,GUI 将会启动,你可以在图形界面中进行各项操作。
### **方式 2:打包为可执行文件**
如果你想在无 Python 环境的机器上使用本工具,可以使用 **PyInstaller** 进行打包:
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```bash
pip install pyinstaller
pyinstaller main.spec
```
打包完成后,会在 `dist/` 目录下生成可执行文件(如 Windows 下的 `main.exe`)。
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---
## **使用指南**
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1. **启动后,先完成基本参数设置:**
- **API Key & Base URL**(如 `https://api.openai.com/v1`
- **模型名称**(如 `gpt-3.5-turbo`、`gpt-4o` 等)
- **Temperature**(0~1,决定文字创意程度)
- **主题(Topic)**(如 “废土世界的 AI 叛乱”)
- **类型(Genre)**(如 “科幻”/“魔幻”/“都市幻想”)
- **章节数**、**每章字数**(如 10 章,每章约 3000 字)
- **保存路径**(建议创建一个新的输出文件夹)
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2. **点击「1. 生成设定 & 目录」**
- 系统将基于主题、类型等生成:
- `Novel_setting.txt`**世界观 & 整体设定**
- `Novel_directory.txt`:**章节目录**(含标题、简要提示)
- 可以在生成后的文件中查看、修改或补充世界观设定和目录标题。
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3. **点击「2. 生成章节草稿」**
- 在生成章节之前,你可以:
- **设置章节号**(如要写第 1 章,就填 `1`
- **在“本章指导”输入框**中,填写对本章剧情的任何期望或指导
- 点击按钮后,系统将:
- 自动读取前文与 `Novel_directory.txt` 的标题与简述
- 调用向量检索回顾剧情,确保上下文连贯
- 生成本章大纲 (`outline_X.txt`) 及正文 (`chapter_X.txt`)
- 生成完成后,可在左侧查看本章草稿内容。
4. **手动检查 & 编辑**(可选)
- 你可以在文本编辑器中修改 `chapter_X.txt` 的内容,使之更符合个人审美或剧情要求。
5. **点击「3. 定稿当前章节」**
- 系统将:
- **更新全局摘要**`global_summary.txt`
- **更新角色状态**`character_state.txt`,包含人物发展、物品变动、剧情线索等)
- **更新向量检索库**,保证后续章节能够调用最新信息。
6. **一致性检查(可选)**
- 点击「4. 一致性审校」进行冲突检测,比如**角色逻辑、剧情前后矛盾**等。
- 若有冲突,会在日志区输出详细说明。
7. **重复第 3~5 步** 直到所有章节完成!
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## **生成文件管理**
在你指定的输出文件夹中,程序会自动生成并维护以下文件/目录:
```
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output_directory/
├── Novel_setting.txt # 世界观 & 整体设定
├── Novel_directory.txt # 小说章节目录
├── character_state.txt # 角色状态/物品/伏笔等追踪
├── global_summary.txt # 整体剧情摘要 (用于后续上下文)
├── outlines/ # 存放各章大纲 (outline_1.txt 等)
├── chapters/ # 存放每一章成稿 (chapter_1.txt 等)
└── vectorstore/ # 向量检索数据库 (可清空重置)
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```
- **`character_state.txt`**:记录角色的动机、能力、持有物品等关键信息
- **`global_summary.txt`**:每次定稿后都会更新,保证剧情可被后续章节引用
- **`chapters/`**:每一章的正文会独立保存,方便你随时手动修改
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## **常见问题**
#### 1. **`Chroma' object has no attribute 'persist'` 错误**
- **原因**Chroma 库版本不匹配
- **解决办法**
```bash
pip uninstall chromadb
pip install chromadb==0.3.21
```
或者在 `novel_generator.py` 中找到 `store.persist()` 并注释掉,如果你的版本不支持此方法。
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#### 2. **生成内容与预期不符**
- **可能原因**
1. 主题或类型过于宽泛,模型难以把握重点
2. 角色和世界观设定不够详细,可在 `Novel_setting.txt` 中增补更多细节
- **建议**
- 在 GUI 的“本章指导”输入框中填写更明确的剧情走向或重点描述,让模型更好地理解和发挥
---
若你还有其他问题或需求,欢迎在项目 Issues 中提出。