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本地 AI 小说生成 10 分钟跑起来：AI_NovelGenerator 部署与配置速查

【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

写长篇最难的不是开篇，而是写到第三十章时不跟第一十章打架。AI_NovelGenerator 是一款开源的本地 AI 小说生成工具，接入大语言模型后自动产出多章节长篇，上下文和伏笔自动衔接，每章定稿前还能做一次一致性检查。

一句话定位：基于大语言模型的开源 AI 写作助手，全程本地运行，给写长篇的人用，解决手动维护设定一致性的问题，直接产出多章节初稿。

🛠 环境与安装：三条命令完成本地 AI 小说生成准备

环境自查：确认 Python 版本

在终端执行，要求 3.9 及以上，推荐 3.10–3.12：

python --version

另外准备一个模型 API Key，云端服务（OpenAI、DeepSeek 等）和本地 Ollama 都行。

获取代码：克隆仓库

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

安装依赖：安装命令速查

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果提示某个包编译失败，先装 C++ 构建环境（Windows 用 Visual Studio Build Tools，勾选“C++ 桌面开发”），再重新执行安装。

📖 上手走一遍：从空界面到第一章初稿

安装完成后启动：

python main.py

几秒后弹出 GUI 窗口，分参数、设定、目录、章节、角色管理等标签页，各页用途在 中文 README 里有更细的说明。

先在设置页填好 api_key、base_url、模型名称和温度值；再到小说参数页填主题、类型、总章数、每章字数、保存路径，比如 10 章、每章 3000 字。然后点“Step1. 生成设定”，产出 Novel_setting.txt，包含世界观和角色设定，可以直接打开改；接着点“Step2. 生成目录”，得到 Novel_directory.txt，含每章标题和简要提示。

到 Step3 开始写正文：填章节号（第一章填 1），也可以在“本章指导”里给提示，比如“主角与对手初遇，隐瞒身份”。点击后日志区实时滚动调用状态，生成结束，左侧文本框直接显示本章初稿，可边看边改。后台会自动读取设定、目录和已定稿章节，并用向量检索回顾前文剧情，保证衔接。

草稿满意后点“Step4. 定稿当前章节”，全局摘要、角色状态自动更新并写入向量库，下一章节循环 Step3 和 Step4 即可；“[可选] 一致性审校”按钮用于检测最新章节的人物逻辑与设定冲突，冲突项会输出在日志区。

⚙️ 参数速查：本地小说生成器配置常改项

完整示例在 config.example.json，复制一份命名为 config.json 即可使用，真正需要动的不多：

• api_key：模型服务的密钥，用本地 Ollama 可留空
• base_url：服务端点，接本地模型就填 Ollama 地址
• model_name：生成用的模型，如 gpt-4o-mini
• temperature：0–1，0.7 均衡，0.9 更发散，0.5 更稳
• max_tokens：单次回复长度上限，长章节建议 4096 以上
• word_number与num_chapters：每章目标字数、总章数
• retrieval_k：向量库检索的剧情片段条数，默认 4
• choose_configs：设定、大纲、草稿、定稿、审校五类任务可各分一个模型，草稿用便宜模型、定稿用强模型

🔧 排错速查：常见报错与处理

• pip install报编译失败 → 安装 C++ 构建环境（Windows 选“C++ 桌面开发”）后重装
• 提示Expecting value: line 1 column 1 (char 0)→ API 返回了非 JSON 内容，检查 api_key、base_url、接口模式是否填对
• 出现504 Gateway Timeout→ 模型服务不稳定，重试或换一个模型预设
• 长时间无输出或请求超时 → 检查网络，走代理时在 config.json 的proxy_setting里设置地址和端口
• Ollama 本地 embedding 无响应 → 先执行ollama serve并ollama pull nomic-embed-text
• 切换 embedding 模型后检索结果异常 → 清空 vectorstore 目录重新生成

下一步就一件事：打开界面，填一个一句话主题，把“生成设定”到“章节草稿”跑完，先看前两章衔接得怎么样，再决定要不要铺全文。

【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