From ffbb273c4b8cdba80706271b75ba921bc61cbc95 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: YILING0013 Date: Fri, 31 Jan 2025 20:39:05 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=A2=9E=E5=8A=A0=E4=BA=86=E5=9F=BA=E4=BA=8E?= =?UTF-8?q?=E7=9B=AE=E5=BD=95=E7=9A=84=E6=96=87=E7=AB=A0=E4=B8=BB=E9=A2=98?= =?UTF-8?q?=E7=BB=B4=E6=8A=A4=EF=BC=8C=E9=81=BF=E5=85=8D=E5=81=8F=E9=A2=98?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- chapter_directory_parser.py | 50 ++++++++++++++++++++++++++ main.py | 2 +- novel_generator.py | 70 +++++++++++++++++++++++-------------- prompt_definitions.py | 37 +++++++++++++------- ui.py | 6 ++-- 5 files changed, 122 insertions(+), 43 deletions(-) create mode 100644 chapter_directory_parser.py diff --git a/chapter_directory_parser.py b/chapter_directory_parser.py new file mode 100644 index 0000000..f9fc23b --- /dev/null +++ b/chapter_directory_parser.py @@ -0,0 +1,50 @@ +# chapter_directory_parser.py +# -*- coding: utf-8 -*- +import re + +def get_chapter_info_from_directory(novel_directory_content: str, chapter_number: int): + """ + 从给定的 novel_directory_content 文本中，解析 “第X章” 行，并提取本章的标题和可能的简述。 + 返回一个 dict: { + "chapter_title": <字符串>, + "chapter_brief": <字符串> (若没有则为空) + } + 注意：目录文本示例格式: + 第1章 ：潮起 + 第2章 ：阴影浮现 - 主要角色冲突爆发 + ... + 也可能没有简述，只有一个简单标题。 + """ + + # 将文本逐行拆分 + lines = novel_directory_content.splitlines() + + # 章节匹配：形如 “第5章 ：xxx” or “第5章: xxx” or “第5章 xxx” + pattern = re.compile(r'^第\s*(\d+)\s*章\s*[:：]?\s*(.*)$') + + for line in lines: + match = pattern.match(line.strip()) + if match: + chap_num = int(match.group(1)) + if chap_num == chapter_number: + # group(2) 可能是标题及简述的混合 + full_title = match.group(2).strip() + # 这里假设用 '-' 进一步区分“标题 - 简述”，也可能用户没写“ - ” + if ' - ' in full_title: + # 根据你的目录格式自由处理 + parts = full_title.split(' - ', 1) + return { + "chapter_title": parts[0].strip(), + "chapter_brief": parts[1].strip() + } + else: + return { + "chapter_title": full_title, + "chapter_brief": "" + } + + # 如果没有匹配到，返回默认 + return { + "chapter_title": f"第{chapter_number}章", + "chapter_brief": "" + } diff --git a/main.py b/main.py index 52e3da3..94f27b2 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -5,7 +5,7 @@ from ui import NovelGeneratorGUI def main(): root = tk.Tk() - root.title("Novel Generator - Innovative Flow") + root.title("Novel Generator") app = NovelGeneratorGUI(root) root.mainloop() diff --git a/novel_generator.py b/novel_generator.py index 47db654..898f8fd 100644 --- a/novel_generator.py +++ b/novel_generator.py @@ -31,9 +31,15 @@ from prompt_definitions import ( chapter_outline_prompt, chapter_write_prompt ) +# ============ 新增：导入 chapter_directory_parser ============ +from chapter_directory_parser import get_chapter_info_from_directory + # ============ 日志配置 ============ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s") - +def debug_log(prompt: str, response_content: str): + """在控制台打印或记录下每次Prompt与Response，[调试]""" + logging.info(f"\n[Prompt >>>] {prompt}\n") + logging.info(f"[Response >>>] {response_content}\n") # ============ 向量检索相关 ============ VECTOR_STORE_DIR = "vectorstore" @@ -143,10 +149,7 @@ def Novel_novel_directory_generate( temperature=temperature ) - def debug_log(prompt: str, response_content: str): - """在控制台打印或记录下每次Prompt与Response，[调试]""" - logging.info(f"\n[Prompt >>>] {prompt}\n") - logging.info(f"[Response >>>] {response_content}\n") + def generate_base_setting(state: OverallState) -> Dict[str, str]: prompt = set_prompt.format( @@ -289,13 +292,15 @@ def summarize_recent_chapters(model: ChatOpenAI, chapters_text_list: List[str]) combined_text = "\n".join(chapters_text_list) # 在这里可以写一个更详细的提示 prompt = f"""\ -这是最近几章的故事内容，请生成一份详细的短期内容摘要（不少于一章篇幅的细节），用于帮助后续创作时回顾细节。请着重强调发生的事件、角色的心理和关系变化、冲突或悬念等。 +这是最近几章的故事内容，请生成一份详细的短期内容摘要（不少于一章篇幅的细节），用于帮助后续创作时回顾细节。 +请着重强调发生的事件、角色的心理和关系变化、冲突或悬念等。 {combined_text} """ response = model.invoke(prompt) if not response: return "" + debug_log(prompt, response.content) return response.content.strip() # ============ 生成章节草稿 & 定稿 ============ @@ -319,16 +324,20 @@ def generate_chapter_draft( 仅生成当前章节的草稿，不更新全局摘要/角色状态/向量库。 并将生成的内容写到 "chapter_{novel_number}.txt" 覆盖写入。 同时生成 "outline_{novel_number}.txt" 存储大纲内容。 - recent_chapters_summary: 最近 3 章的“短期内容摘要” """ + # 0) 根据 novel_number 从 novel_novel_directory 中获取本章标题及简述 + chapter_info = get_chapter_info_from_directory(novel_novel_directory, novel_number) + chapter_title = chapter_info["chapter_title"] + chapter_brief = chapter_info["chapter_brief"] + # 1) 从向量库检索往期上下文 relevant_context = get_relevant_context_from_vector_store( api_key, base_url, "回顾剧情", k=2 ) - # 2) 生成大纲（增加 recent_chapters_summary） + # 2) 生成大纲 model = ChatOpenAI( model=model_name, api_key=api_key, @@ -337,22 +346,26 @@ def generate_chapter_draft( ) # Prompt 拼接 - outline_prompt = ( - chapter_outline_prompt - + "\n\n【最近几章摘要】\n" + recent_chapters_summary - + "\n\n【用户指导】\n" + (user_guidance if user_guidance else "（无）") - ).format( + outline_prompt_text = chapter_outline_prompt.format( novel_setting=novel_settings, character_state=character_state + "\n\n【历史上下文】\n" + relevant_context, global_summary=global_summary, - novel_number=novel_number + novel_number=novel_number, + chapter_title=chapter_title, + chapter_brief=chapter_brief ) - response_outline = model.invoke(outline_prompt) + # 在后面加上用户指导与最近章节摘要（可根据需要灵活组织） + outline_prompt_text += f"\n\n【本章目录标题与简述】\n标题：{chapter_title}\n简述：{chapter_brief}\n" + outline_prompt_text += f"\n【最近几章摘要】\n{recent_chapters_summary}" + outline_prompt_text += f"\n\n【用户指导】\n{user_guidance if user_guidance else '（无）'}" + + response_outline = model.invoke(outline_prompt_text) if not response_outline: - logging.warning("outline_chapter: No response.") + logging.warning("generate_chapter_draft: outline no response.") chapter_outline = "" else: + debug_log(outline_prompt_text, response_outline.content) chapter_outline = response_outline.content.strip() # 将大纲写到 outline_{novel_number}.txt @@ -363,23 +376,27 @@ def generate_chapter_draft( save_string_to_txt(chapter_outline, outline_file) # 3) 生成正文草稿 - writing_prompt = ( - chapter_write_prompt - + "\n\n【最近几章摘要】\n" + recent_chapters_summary - + "\n\n【用户指导】\n" + (user_guidance if user_guidance else "（无）") - ).format( + writing_prompt_text = chapter_write_prompt.format( novel_setting=novel_settings, character_state=character_state + "\n\n【历史上下文】\n" + relevant_context, global_summary=global_summary, chapter_outline=chapter_outline, - word_number=word_number + word_number=word_number, + chapter_title=chapter_title, + chapter_brief=chapter_brief ) - response_chapter = model.invoke(writing_prompt) + # 同样插入用户指导和最近摘要 + writing_prompt_text += f"\n\n【本章目录标题与简述】\n标题：{chapter_title}\n简述：{chapter_brief}\n" + writing_prompt_text += f"\n【最近几章摘要】\n{recent_chapters_summary}" + writing_prompt_text += f"\n\n【用户指导】\n{user_guidance if user_guidance else '（无）'}" + + response_chapter = model.invoke(writing_prompt_text) if not response_chapter: - logging.warning("write_chapter: No response.") + logging.warning("generate_chapter_draft: writing no response.") chapter_content = "" else: + debug_log(writing_prompt_text, response_chapter.content) chapter_content = response_chapter.content.strip() # 4) 覆盖写到 chapter_{novel_number}.txt @@ -407,8 +424,6 @@ def finalize_chapter( 2. 更新全局摘要、角色状态文件； 3. 如果字数明显少于 word_number 的 80%，则自动调用 enrich_chapter_text 再次扩写； 4. 更新向量库。 - - * 注意：实际应用中，用户也可以再次编辑 chapter_{n}.txt 后再点定稿，这里示例不做 GUI 级别的文本编辑逻辑。 """ # 读取当前章节内容 chapters_dir = os.path.join(filepath, "chapters") @@ -458,6 +473,7 @@ def finalize_chapter( if not response: logging.warning("update_global_summary: No response.") return old_summary + debug_log(prompt, response.content) return response.content.strip() new_global_summary = update_global_summary(chapter_text, old_global_summary) @@ -472,6 +488,7 @@ def finalize_chapter( if not response: logging.warning("update_character_state: No response.") return old_state + debug_log(prompt, response.content) return response.content.strip() new_char_state = update_character_state(chapter_text, old_char_state) @@ -516,6 +533,7 @@ def enrich_chapter_text( if not response: logging.warning("enrich_chapter_text: No response.") return chapter_text # 无响应时就返回原文 + debug_log(prompt, response.content) return response.content.strip() # ============ 导入外部知识文本 ============ diff --git a/prompt_definitions.py b/prompt_definitions.py index cd48375..f9ee96b 100644 --- a/prompt_definitions.py +++ b/prompt_definitions.py @@ -27,7 +27,7 @@ character_prompt = """\ 请你完善以下内容，帮助我们更好地维持人物形象和成长轨迹： 1. 列出核心角色（至少3个），并对每个角色进行详细性格特征描述。 2. 强调每个角色的潜在内心冲突、目标与动机。 -3. 为每个角色添加至少一个“暗线”或隐藏秘密，以及在故事进行中如何可能被揭示的思路。 +3. 为每个角色添加至少一个“暗线”或隐藏秘密，以及在故事进行中可能如何被揭示。 4. 指出主要角色之间的关键关系和冲突点，为后续情节埋下伏笔。 """ @@ -66,7 +66,9 @@ novel_directory_prompt = """\ ... 第{number_of_chapters}章 ：< text > -请严格按照上述格式输出每一章的名称，且勿使用Markdown语法。 +请严格按照上述格式输出每一章的名称，最好在重要情节标题后增加提示性简述， +若要加更详细的简述，用“ - ”分隔，如“第2章 ：阴影浮现 - 主要角色冲突爆发”。 +请直接输出，不要使用Markdown语法。 """ # =============== 提示词：章节+角色状态流程 =================== @@ -78,7 +80,7 @@ summary_prompt = """\ 这是当前的全局摘要(可能为空): {global_summary} -请在不超过1000字的前提下，基于当前全局摘要和本章新增剧情，更新全局摘要。 +请在不超过3000字的前提下，基于当前全局摘要和本章新增剧情，更新全局摘要。 保留原有重要信息，并融入本章的新内容。 不要透露结局，不要过度展开未来剧情。 """ @@ -100,20 +102,25 @@ update_character_state_prompt = """\ 使用简洁、易读的方式描述，可用条目或段落表示。保持与旧文档风格一致。 """ +# ------------------ 新增占位符：chapter_title, chapter_brief ------------------ + chapter_outline_prompt = """\ 以下是当前小说设定与角色状态信息： - 小说设定：{novel_setting} - 角色状态：{character_state} - 全局摘要：{global_summary} -- 本章节编号：第 {novel_number} 章 -请为即将写作的 第{novel_number}章 设计一个简要大纲： -1. 本章的主要冲突或事件？ -2. 哪些角色会出现？情感与目标变化？ -3. 如何进一步暗示或推动暗线和角色冲突？ -4. 如何结尾留下悬念？ +现在要为第 {novel_number} 章进行大纲构思。 +本章标题：{chapter_title} +简述（若有）：{chapter_brief} -直接用1、2、3、4分点说明即可。 +请围绕本章标题与简述，设计一个详细大纲： +1. 本章的主要冲突或事件？如何与标题呼应？ +2. 哪些角色会出现？他们在此章的目标与动机是否有所变化？ +3. 如何推动或暗示已存在的暗线、角色冲突或新的悬念？ +4. 在结尾留下什么悬念或转折？（与本章标题或简述形成呼应或对比） + +请直接用 1、2、3、4 分点说明大纲要点即可。 """ chapter_write_prompt = """\ @@ -123,10 +130,14 @@ chapter_write_prompt = """\ 3. 全局摘要：{global_summary} 4. 本章大纲：{chapter_outline} +本章标题：{chapter_title} +简述：{chapter_brief} + 请写出本章节的完整正文： 1. 确保本章字数不少于 {word_number} 字。 -2. 不要使用分节标题，直接整体输出正文。 -3. 可以着重描写人物心理、环境氛围等，以保证足够长度。 -4. 在结尾部分保留一定悬念或剧情转折，为下一章做铺垫。 +2. 内容需与标题“{chapter_title}”相呼应，并尽量呼应简述中的核心要点。 +3. 不要使用分节标题，直接整体输出正文。 +4. 可以着重描写人物心理、环境氛围，以保证足够长度。 +5. 在结尾部分保留一定悬念或剧情转折，为下一章做铺垫。 """ diff --git a/ui.py b/ui.py index aa8199c..1abef20 100644 --- a/ui.py +++ b/ui.py @@ -21,7 +21,7 @@ from consistency_checker import check_consistency class NovelGeneratorGUI: def __init__(self, master): self.master = master - self.master.title("Novel Generator GUI - Advanced") + self.master.title("Novel Generator GUI") # 配置持久化 self.config_file = "config.json" @@ -93,7 +93,7 @@ class NovelGeneratorGUI: self.temperature_var = tk.DoubleVar(value=self.loaded_config.get("temperature", 0.7)) self.temp_value_label = ttk.Label(self.right_frame, text=f"{self.temperature_var.get():.2f}") self.temp_value_label.grid(row=3, column=2, padx=5, pady=5, sticky="w") - + temp_scale = ttk.Scale(self.right_frame, from_=0.0, to=1.0, orient=tk.HORIZONTAL, variable=self.temperature_var) temp_scale.grid(row=3, column=1, padx=5, pady=5, sticky="we") def update_temp_label(*args): @@ -299,6 +299,7 @@ class NovelGeneratorGUI: # 获取最近3章文本，生成短期摘要 chapters_dir = os.path.join(filepath, "chapters") recent_3_texts = get_last_n_chapters_text(chapters_dir, chap_num, n=3) + # 用当前模型生成一个较为详细的最近剧情摘要 model_obj = self.get_llm_model(model_name, api_key, base_url, temperature) recent_chapters_summary = summarize_recent_chapters(model_obj, recent_3_texts) @@ -457,7 +458,6 @@ class NovelGeneratorGUI: 清空向量库按钮：弹出二次确认，若确认则执行 clear_vector_store()。 """ def confirmed_clear(): - # 再次确认 second_confirm = messagebox.askyesno("二次确认", "你确定真的要删除所有向量数据吗？此操作不可恢复！") if second_confirm: clear_vector_store()