AI NovelGenerator v1.4.4 AI 自动小说生成工具「支持多个大模型」

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软件介绍

一个 AI 小说生成工具,能够自动从设定生成、章节目录到逐章写作、剧情一致性校验,实现完整的 AI 小说创作流程。它支持调用 OpenAI、DeepSeek、Ollama 等多种大模型,通过本地向量数据库进行上下文检索,确保故事连贯、人物行为一致。

软件截图

图片[1]-AI NovelGenerator v1.4.4 AI 自动小说生成工具「支持多个大模型」-大海资源库

软件特点

如果你具备使用部署源码并运行成功的能力,不是完全无能力的小白,都不建议使用预算项目,当前pyinstall预算的项目提示肿胀且遇到问题难以维护,任何情况下都不推荐使用预算版本;

由于技术和知识基础,目前暂时不知道如何更轻量化的资源项目。

功能模块关键能力
🎨小说设定工坊世界观架构 / 角色设定 / 剧情蓝图
📖 智能章节生成多阶段生成剧情连贯性
🧠状态追踪系统角色发展趋势 / 伏笔管理系统
🔍 语义搜索引擎基于支持的长程内在一致性维护
📚 知识库集成支持本地文档参考
✅ 自动校校机制检测剧情矛盾与逻辑冲突
🖥可视化工作台全GUI流程操作,配置/生成/校校一体化

运行说明

方式一:使用Python解释器

python main.py

执行后,GUI将会启动,您可以在图形界面中进行各项操作。

方式2:备份为执行文件

如果你想在无Python环境的机器上使用本工具,可以使用PyInstaller进行压缩:

pip install pyinstaller
pyinstaller main.spec

文件夹完成后,会在dist/目录下生成可执行文件(如Windows下的main.exe)。

使用教程

  1. 启动后,先完成基本参数设置:
    • API 密钥和基本 URL(如https://api.openai.com/v1
    • 模型名称(如gpt-3.5-turbogpt-4o等)
    • 温度(0~1,决定文字创意程度)
    • 主题(Topic)(如“废土世界的AI叛乱”)
    • 类型(Genre)(如“科幻”/“魔幻”/“都市幻想”)
    • 章节数每章字数(如10章,每章约3000字)
    • 保存路径(建议创建一个新的输出文件夹)
  2. 点击「步骤1。 生成设定」
    • 系统将基于主题、类型、章节数等信息,生成:
      • Novel_setting.txt:包含世界观、信息角色、雷点暗线等。
    • 可以在生成后的中Novel_setting.txt查看或修改设置内容。
  3. 点击「步骤2. 生成目录」
    • 系统会根据已完成的Novel_setting.txt内容,为全部章节生成:
      • Novel_directory.txt:包括每章标题和简要提示。
    • 可以在生成后的文件中查看、修改或补充章节标题和描述。
  4. 点击「步骤3. 生成章节草稿》
    • 在生成章节之前,您可以:
      • 设置章节号(如写第1章,就填1
      • 在“最先进的指导”中输入框中提供对最先进的剧情的任何期望或提示
    • 点击按钮后,系统将:
      • 自动读取前文设定、Novel_directory.txt、以及已设定章节稿
      • 调用支撑检索回顾剧情,保证上下文连贯
      • 生成完善大纲 ( outline_X.txt) 及正文 ( chapter_X.txt)
    • 生成完成后,您可以在左侧的文本框查看、编辑草稿内容。
  5. 点击「第四步。 定稿当前章节」
    • 系统将:
      • 更新全局摘要(写入global_summary.txt
      • 更新角色状态(写入character_state.txt
      • 更新检索搜索库(保证后续章节可以调用最新信息)
      • 更新剧情要点(如plot_arcs.txt
    • 定稿完成后,您可以在chapter_X.txt中定稿后的文本。
  6. 一致性检查(可选)
    • 点击「[任选]一致性审校」按钮,对最新章节进行冲突检测,如角色逻辑、剧情反转矛盾等。
    • 若有冲突,会在日志区输出详细提示。
  7. 重复第4-6步直到所有章节生成并定稿!
  8. 支持搜索配置提示
    • 嵌入模型需要显示指定接口和模型名称;
    • 使用本地OllamaEmbedding时需要提前启动Ollama服务:
      • ollama serve # 启动服务
      • ollama pull nomic-embed-text # 下载/启用模型
    • 切换不同的嵌入模型后建议清空vectorstore目录
    • 云端Embedding需确保对应API权限已开通

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