AI长篇小说生成快速入门:三步让AI_NovelGenerator跑起来
【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是一款图形界面的长篇小说生成工具:输入一个主题,它自动生成世界观、章节目录和章节正文,并自动衔接前文上下文与伏笔。适合想写长篇、又苦于剧情记不住写不下去的新手作者。核心价值一句话:把"记得住设定"这件事交给程序,你只管写故事。
📖 一分钟看懂:使用前 vs 使用后
使用前:你写到第10章,角色名字和人设开始漂移;第2章埋的伏笔到第30章忘了回收;每开新章都要重读一遍前文找衔接点。
使用后:每次生成章节前,工具自动读取设定、目录和已定稿章节,再通过向量检索调出本章相关上下文,新章节天然"记得"之前发生过什么。
- 设定、目录、正文、定稿全流程在GUI完成,不用写代码
- 向量库保存长程上下文,几十章前的伏笔也能被找回
- 多模型可混用:架构和正文环节分别指定不同模型
- 定稿后自动更新全局摘要和角色状态库,支持一致性审校
🚀 三步跑起来:安装与首次配置
先确认Python版本,要求3.9以上(3.10~3.12推荐)。然后克隆项目并安装依赖:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator cd AI_NovelGenerator && pip install -r requirements.txt接着把模板配置复制成配置文件并填写。配置分三组:llm_configs是模型预设组,每组里api_key是服务密钥、base_url是接口地址、model_name是模型名、temperature是创意度(0~1,越高越发散)、max_tokens是单次回复长度上限;embedding_configs配向量检索,retrieval_k控制每次召回几条上下文;choose_configs负责给每个任务环节选模型。小说的主题、类型、章节数、单章字数不用手改配置,界面里直接填。配好后启动:
cp config.example.json config.json python main.py界面打开后填主题和章节数,点「生成设定」就算跑通了第一次完整流程。字段细节可对照 config.example.json,完整教程见 README_zh-CN.md。
🧩 核心功能与适用场景
小说设定一键生成
输入一个主题和类型,自动产出世界观体系、角色设定和剧情蓝图,写入Novel_setting.txt。解决"一句话点子不知道怎么展开"的问题,生成后可以直接在文件里手动改,改完再生成目录。
章节生成与上下文衔接
生成某章前自动读取全部前文设定、章节目录和已定稿章节,再经向量检索调出相关剧情与角色状态,然后产出本章大纲和正文。相隔很远的章节之间,剧情能保持连贯。
角色状态与伏笔追踪
每个角色的成长轨迹、关系变化都记录在角色状态库中,伏笔有埋设、回收的状态管理。长篇写到中后段,不会再出现"忘了主角在哪、忘了谁欠着一条命"的情况。
一致性审校与定稿
章节完成后点审校,检测剧情矛盾和角色行为逻辑冲突,结果输出在日志区;点定稿后自动更新全局摘要、角色状态和向量库,把最新上下文交给下一章。核心生成逻辑在 novel_generator/ 目录里。
💡 3个实用技巧
- 分环节配模型:在choose_configs里给不同任务指定不同模型,架构和大纲用能力强的大模型,正文写作用便宜快速的模型,成本和耗时都降下来。
- 调召回数量:感觉剧情衔接偏题时,把retrieval_k从默认的4调到6~8,模型拿到的上下文更多,跑偏概率更低。
- 切换embedding模型后清库:更换向量模型后先清空vectorstore目录再重新生成,避免新旧向量混在一起导致检索质量变差。
❓ 常见问题速查
问:生成时报"Expecting value"错误?答:通常是接口返回了非JSON内容,先检查api_key和base_url是否填对。
问:出现HTTP 504超时?答:接口不稳定,把timeout调大,或换一个更稳定的服务商。
问:章节之间剧情脱节、上下文召回不准?答:确认embedding检索已配置,并把retrieval_k调大获取更多上下文。
问:能用本地模型吗?答:可以,base_url填Ollama等OpenAI兼容地址,model_name填本地模型名即可。
AI_NovelGenerator把"记设定、接上下文、查矛盾"这三件最耗精力的事自动化了,创作决策仍然在你手里;完整流程就是设定、目录、草稿、定稿四个按钮的循环。现在把项目收藏下来,选一个你真正想写的主题,用3章小体量试跑一遍完整流程。
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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