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AI_NovelGenerator:10 分钟跑通本地长篇小说生成流程
2026/9/26 3:04:30 网站建设 项目流程

AI_NovelGenerator:10 分钟跑通本地长篇小说生成流程

【免费下载链接】AI_NovelGenerator使用ai生成多章节的长篇小说,自动衔接上下文、伏笔项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator

AI_NovelGenerator 是一款基于大语言模型的多章节长篇小说生成工具,能够自动衔接上下文、管理跨章伏笔。跑通后你会得到一个本地小说工作台:输入主题,即可得到设定文档、章节目录、定稿正文文件的完整产出链。

能力速览

  • 小说设定生成:根据主题与类型产出世界观、角色画像与剧情暗线
  • 目录自动规划:一次性输出全部章节的标题与剧情发展提示
  • 章节正文生成:自动引用前文设定、目录与已定稿章节,保持上下文连贯
  • 向量语义检索:回溯伏笔与前期情节,维护全书前后一致
  • 自动一致性审校:检测剧情矛盾与角色逻辑冲突

前置条件

  1. Python 3.9+(推荐 3.10–3.12),并可用 pip
  2. 大模型 API 密钥:OpenAI / DeepSeek / Gemini,或本地 Ollama 等兼容 OpenAI 接口的服务
  3. 可访问对应 API 的网络;使用本地模型时需先启动 Ollama 服务

安装与首次启动

第 1 步,克隆仓库:

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator

第 2 步,安装依赖:

pip install -r requirements.txt

如有包编译失败,先安装 C++ 构建工具链再重试。

第 3 步,启动主程序:

python main.py

预期:弹出小说工作台 GUI 窗口

项目为纯 Python 实现,运行不需要 GPU,模型调用均走 API 服务。启动后界面包含模型配置、小说参数、章节列表与生成流程四个区域,下面的步骤全部在窗口内完成。

关键配置说明

配置可以直接在 GUI 的配置页签中填写,应用会将其保存为 config.json 以便下次复用。完整字段参考根目录下的 config.example.json 示例。

参数作用推荐值
api_key大模型服务认证凭证自己获取的密钥
base_urlAPI 服务地址对应服务商官方地址
model_name主生成模型名称deepseek-v4-flash 等
temperature文字创意度(0–1)0.7

前 3 项构成可用模型配置的最小集合,密钥留空时生成按钮无法调用服务。temperature 首次运行建议 0.7,跑通后可调到 0.9 让文风更多变。若使用本地 Ollama,base_url 填本地服务地址,向量检索(embedding)部分需显式指定接口格式与模型名称。

跑通一个最小场景

Step 1:在小说参数区填写主题(如“废土世界的 AI 叛乱”)、类型、章节数、每章字数,并选择保存路径。预期:参数就绪,供后续生成步骤使用。

Step 2:点击「Step1. 生成设定」。预期:生成包含世界观与角色信息的设定文件 Novel_setting.txt,可直接在编辑器中修改。

Step 3:点击「Step2. 生成目录」。预期:生成包含每章标题与剧情提示的目录文件 Novel_directory.txt。

Step 4:填写章节号与“本章指导”提示,点击「Step3. 生成章节草稿」。预期:本章正文生成并显示在左侧文本框中,确认后可点击「Step4. 定稿当前章节」更新全局摘要与角色状态,文件保存到输出目录。

进阶调优

  • retrieval_k:向量检索返回条数,调大后章节生成会引用更多前期情节
  • choose_configs:为设定、目录、草稿、定稿等任务分别指定不同模型,快慢搭配
  • timeout:API 响应慢时调大到 600,避免网关超时

章节生成流程位于 novel_generator/,提示词模板在 prompt_definitions.py,调整这两处比在 GUI 里改参数更直接。

常见问题速查

现象可能原因处理方式
Expecting value: line 1 column 1API 返回了非 JSON 内容核对 api_key 与 base_url,确认网络可达
HTTP 504 Gateway Timeout服务繁忙或响应过慢调大 timeout 参数,或更换更快的模型
部分依赖安装失败缺少 C++ 编译环境安装 C++ 构建工具链后重试
切换 embedding 模型后检索异常旧向量库与新模型不兼容清空向量库后重建

这是一个本地运行的长篇小说生成工作台,几章短篇幅即可验证完整流程。下一步建议试一下一致性审校功能。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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