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# 📖 自动小说生成工具
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## 2025/2/5说明
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>当前**dev-2**分支采用了**雪花写作法、角色弧光理论、悬念三要素模型**的预设，尚在完善中，但就测试质量来说，小说质量会高于当前main分支效果。
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<div align="center">
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✨ **核心功能** ✨
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| 功能模块 | 关键能力 |
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| 🎨 小说设定工坊 | 世界观架构 / 角色设定 / 剧情蓝图 |
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| 📖 智能章节生成 | 多阶段生成保障剧情连贯性 |
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| 🧠 状态追踪系统 | 角色发展轨迹 / 伏笔管理系统 |
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| 🔍 语义检索引擎 | 基于向量的长程上下文一致性维护 |
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| 📚 知识库集成 | 支持本地文档参考 |
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| ✅ 自动审校机制 | 检测剧情矛盾与逻辑冲突 |
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| 🖥 可视化工作台 | 全流程GUI操作，配置/生成/审校一体化 |
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</div>
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> 一款基于大语言模型的多功能小说生成器，助您高效创作逻辑严谨、设定统一的长篇故事
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## 📑 目录导航
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1. [环境准备](#-环境准备)
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2. [项目架构](#-项目架构)
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3. [配置指南](#⚙️-配置指南)
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4. [运行说明](#🚀-运行说明)
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5. [使用教程](#📘-使用教程)
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6. [疑难解答](#❓-疑难解答)
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## 🛠 环境准备
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确保满足以下运行条件：
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- **Python 3.10+** 运行环境
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- **pip** 包管理工具
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- 有效API密钥：
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- 云端服务：OpenAI / DeepSeek 等
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- 本地服务：Ollama 等兼容 OpenAI 的接口
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## 📥 安装说明
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1. **下载项目**
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- 通过 [GitHub](https://github.com) 下载项目 ZIP 文件，或使用以下命令克隆本项目：
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```bash
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git clone https://github.com/your-repo/project-name.git](https://github.com/YILING0013/AI_NovelGenerator
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```
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2. **安装编译工具**
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- 访问 [Visual Studio Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/) 下载并安装编译工具。
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- 安装时，默认只包含 MSBuild 工具，需手动勾选左上角列表栏中的 **C++ 桌面开发** 选项。
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3. **安装依赖并运行**
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- 打开终端，进入项目源文件目录：
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```bash
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cd AI_NovelGenerator
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```
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- 安装项目依赖：
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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- 安装完成后，运行主程序：
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```bash
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python main.py
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```
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## 🗂 项目架构
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```
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novel-generator/
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├── main.py # 入口文件, 运行 GUI
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├── ui.py # 图形界面
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├── novel_generator.py # 章节生成核心逻辑
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├── consistency_checker.py # 一致性检查, 防止剧情冲突
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|—— chapter_directory_parser.py # 目录解析
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|—— embedding_ollama.py # Ollama 本地服务的 Embedding 接口
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├── prompt_definitions.py # 定义 AI 提示词
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├── utils.py # 常用工具函数, 文件操作
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├── config_manager.py # 管理配置 (API Key, Base URL)
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├── config.json # 用户配置文件 (可选)
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└── vectorstore/ # (可选) 本地向量数据库存储
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```
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## ⚙️ 配置指南
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### 📌 基础配置（config.json）
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```json
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{
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"api_key": "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
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"base_url": "https://api.openai.com/v1",
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"interface_format": "OpenAI",
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"model_name": "gpt-4o-mini",
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"embedding_url": "https://api.openai.com/v1",
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"embedding_model_name": "text-embedding-ada-002",
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"temperature": 0.70,
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"topic": "星穹铁道主角星穿越到原神提瓦特大陆，拯救提瓦特大陆，并与其中的角色展开爱恨情仇的小说",
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"genre": "玄幻",
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"num_chapters": 10,
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"word_number": 2000,
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"filepath": "C:/Users/Documents/test"
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}
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```
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### 🔧 配置说明
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1. **生成模型配置**
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- `api_key`: 大模型服务的API密钥
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- `base_url`: API终端地址（本地服务填Ollama等地址）
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- `interface_format`: 接口模式
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- `model_name`: 主生成模型名称（如gpt-4, claude-3等）
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- `temperature`: 创意度参数（0-1，越高越有创造性）
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2. **Embedding模型配置**
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- `embedding_model_name`: 模型名称（如Ollama的nomic-embed-text）
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- `embedding_url`: 服务地址
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3. **小说参数配置**
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- `topic`: 核心故事主题
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- `genre`: 作品类型
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- `num_chapters`: 总章节数
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- `word_number`: 单章目标字数
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- `filepath`: 生成文件存储路径
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## 🚀 运行说明
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### **方式 1：使用 Python 解释器**
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```bash
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python main.py
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```
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执行后，GUI 将会启动，你可以在图形界面中进行各项操作。
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### **方式 2：打包为可执行文件**
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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
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pip install pyinstaller
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pyinstaller main.spec
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```
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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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## 📘 使用教程
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1. **启动后，先完成基本参数设置：**
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- **API Key & Base URL**（如 `https://api.openai.com/v1`）
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- **模型名称**（如 `gpt-3.5-turbo`、`gpt-4o` 等）
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- **Temperature** (0~1，决定文字创意程度)
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- **主题(Topic)**（如 “废土世界的 AI 叛乱”）
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- **类型(Genre)**（如 “科幻”/“魔幻”/“都市幻想”）
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- **章节数**、**每章字数**（如 10 章，每章约 3000 字）
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- **保存路径**（建议创建一个新的输出文件夹）
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2. **点击「Step1. 生成设定」**
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- 系统将基于主题、类型、章节数等信息，生成：
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- `Novel_setting.txt`：包含世界观、角色信息、雷点暗线等。
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- 可以在生成后的 `Novel_setting.txt` 中查看或修改设定内容。
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3. **点击「Step2. 生成目录」**
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- 系统会根据已完成的 `Novel_setting.txt` 内容，为全部章节生成：
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- `Novel_directory.txt`：包括每章标题和简要提示。
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- 可以在生成后的文件中查看、修改或补充章节标题和描述。
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4. **点击「Step3. 生成章节草稿」**
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- 在生成章节之前，你可以：
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- **设置章节号**（如写第 1 章，就填 `1`）
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- **在“本章指导”输入框**中提供对本章剧情的任何期望或提示
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- 点击按钮后，系统将：
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- 自动读取前文设定、`Novel_directory.txt`、以及已定稿章节
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- 调用向量检索回顾剧情，保证上下文连贯
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- 生成本章大纲 (`outline_X.txt`) 及正文 (`chapter_X.txt`)
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- 生成完成后，你可在左侧的文本框查看、编辑本章草稿内容。
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5. **点击「Step4. 定稿当前章节」**
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- 系统将：
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- **更新全局摘要**（写入 `global_summary.txt`）
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- **更新角色状态**（写入 `character_state.txt`）
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- **更新向量检索库**（保证后续章节可以调用最新信息）
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- **更新剧情要点**（如 `plot_arcs.txt`）
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- 定稿完成后，你可以在 `chapter_X.txt` 中看到定稿后的文本。
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6. **一致性检查（可选）**
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- 点击「[可选] 一致性审校」按钮，对最新章节进行冲突检测，如角色逻辑、剧情前后矛盾等。
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- 若有冲突，会在日志区输出详细提示。
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7. **重复第 4-6 步** 直到所有章节生成并定稿！
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> **向量检索配置提示**
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> 1. embedding模型需要显示指定接口和模型名称；
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> 2. 使用**本地Ollama**的**Embedding**时需提前启动Ollama服务：
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> ```bash
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> ollama serve # 启动服务
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> ollama pull nomic-embed-text # 下载/启用模型
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> ```
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> 3. 切换不同Embedding模型后建议清空vectorstore目录
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> 4. 云端Embedding需确保对应API权限已开通
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## ❓ 疑难解答
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### Q1: 如何验证Embedding服务是否正常？
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```python
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# 测试脚本 test_embedding.py
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from core.embedding import get_embedder
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embedder = get_embedder()
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test_text = "这是一个测试句子"
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vector = embedder.embed_query(test_text)
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print(f"向量维度: {len(vector)}") # 正常应输出预设维度数
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```
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### Q2: 本地Embedding响应缓慢怎么办？
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- 检查模型是否已下载到本地
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- 尝试较小尺寸的Embedding模型
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- 增加Ollama服务的运行内存
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### Q3: 如何切换不同的Embedding提供商？
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在GUI界面中对应输入即可。
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如有更多问题或需求，欢迎在**项目 Issues** 中提出。
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