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Python
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# tooltips.py
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# -*- coding: utf-8 -*-
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tooltips = {
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"api_key": "在这里填写你的API Key。如果使用OpenAI官方接口，请在 https://platform.openai.com/account/api-keys 获取。",
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"base_url": "模型的接口地址。若使用OpenAI官方：https://api.openai.com/v1。若使用Ollama本地部署，则类似 http://localhost:11434/v1。调用Gemini模型则无需填写。",
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"interface_format": "指定LLM接口兼容格式，可选DeepSeek、OpenAI、Ollama、ML Studio、Gemini等。\n\n注意："+
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"OpenAI 兼容是指的可以通过该标准请求的任何接口，不是只允许使用api.openai.com接口\n"+
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"例如Ollama接口格式也兼容OpenAI，可以无需修改直接使用\n"+
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"ML Studio接口格式与OpenAI接口格式也一致。",
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"model_name": "要使用的模型名称，例如deepseek-reasoner、gpt-4o等。如果是Ollama等，请填写你下载好的本地模型名。",
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"temperature": "生成文本的随机度。数值越大越具有发散性，越小越严谨。",
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"max_tokens": "限制单次生成的最大Token数。范围1~100000，请根据模型上下文及需求填写合适值。\n"+
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"以下是一些常见模型的最大值：\n"+
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"o1：100,000\n"+
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"o1-mini：65,536\n"+
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"gpt-4o：16384\n"+
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"gpt-4o-mini：16384\n"+
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"deepseek-reasoner：8192\n"+
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"deepseek-chat：4096\n",
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"embedding_api_key": "调用Embedding模型时所需的API Key。",
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"embedding_interface_format": "Embedding模型接口风格，比如OpenAI或Ollama。",
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"embedding_url": "Embedding模型接口地址。",
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"embedding_model_name": "Embedding模型名称，如text-embedding-ada-002。",
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"embedding_retrieval_k": "向量检索时返回的Top-K结果数量。",
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"topic": "小说的大致主题或主要故事背景描述。",
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"genre": "小说的题材类型，如玄幻、都市、科幻等。",
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"num_chapters": "小说期望的章节总数。",
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"word_number": "每章的目标字数。",
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"filepath": "生成文件存储的根目录路径。所有txt文件、向量库等放在该目录下。",
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"chapter_num": "当前正在处理的章节号，用于生成草稿或定稿操作。",
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"user_guidance": "为本章提供的一些额外指令或写作引导。",
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"characters_involved": "本章需要重点描写或影响剧情的角色名单。",
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"key_items": "在本章中出现的重要道具、线索或物品。",
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"scene_location": "本章主要发生的地点或场景描述。",
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"time_constraint": "本章剧情中涉及的时间压力或时限设置。",
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"interface_config": "选择你要使用的AI接口配置。"
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}
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