长篇小说生成：用 AI_NovelGenerator 跑通「设定→目录→章节→定稿」全流程-尧图网站建设

长篇小说生成：用 AI_NovelGenerator 跑通「设定→目录→章节→定稿」全流程

【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 是一个基于大语言模型的多章节长篇小说生成工具，核心能力是自动衔接上下文、管理伏笔，并提供一键一致性审校。它面向想用云端 API 或本地 Ollama 模型写长文、但又不想手写提示词的创作者，全流程用图形界面完成。

这个项目适合谁

先说结论：它适合"会填表、会点按钮"的人，把最容易失控的多章节连载问题工程化了。

卖点	用户收益	对应模块/路径
四步式连载生成	设定、目录、草稿、定稿各有独立按钮与输出文件，断点处可人工修改再继续	ui/generation_handlers.py、novel_generator/chapter.py
向量检索保持长程一致	每章生成前自动召回前文相关段落，几十章后角色不"失忆"	novel_generator/vectorstore_utils.py
一致性审校	定稿后扫描角色逻辑、剧情矛盾，结果直接打到日志区	consistency_checker.py

快速开始

只需要一个能联网的 LLM API Key，或者本地跑好的 Ollama。两步安装，一条命令启动：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator cd AI_NovelGenerator && pip install -r requirements.txt

python main.py

第一行把仓库拉到本地并装好依赖（要求 Python 3.9+，推荐 3.10~3.12）；第二条命令启动图形界面。跑起来后你会看到一个分标签工作台：左侧是"本章内容"编辑框、四个 Step 按钮和输出日志，右侧是主题、类型、章节数、每章字数、保存路径等参数区，上方还有模型配置、设定、目录、角色、摘要等标签页。

完成一次真实任务：从一句主题到第一章定稿

以写一部 10 章、每章 3000 字的科幻小说为例，完整流程走一遍。

填参数。在右侧参数区填主题（例如"废土世界的 AI 叛乱"）、类型（科幻）、章节数 10、每章字数 3000，再用"浏览"指定一个空的保存路径；在配置标签页确认模型与 API Key。
点「Step1. 生成设定」。结果：路径下多出一个Novel_setting.txt，包含世界观、角色信息与伏笔线索，可在"设定"标签页里查看并修改。
点「Step2. 生成目录」。系统基于设定生成Novel_directory.txt，即全部章节标题加简要提示，改完再保存。
点「Step3. 生成章节草稿」。填章节号1，可选在"本章指导"里写剧情要求；系统在左侧编辑框返回正文，同时在输出目录生成outline_1.txt和chapter_1.txt。此时它已经用向量检索回看过设定与前文，所以第一章就能接住你埋的伏笔。
点「Step4. 定稿当前章节」。这一步更新全局摘要global_summary.txt、角色状态character_state.txt、向量库和剧情要点plot_arcs.txt——后续章节的"记忆"就来自这些文件。
点「[可选] 一致性审校」。日志区会列出本章与设定、角色状态的冲突；没有冲突则显示"无明显冲突"。
对 2~6 步换章节号重复，直到 10 章全部定稿。

参数速查

常用参数集中在config.json（模板见 config.example.json），改完保存即可，多数也能在界面上直接填。

参数	作用	建议值	适用场景
temperature	文本随机性，越高越跳跃	0.7	草稿阶段可升到 0.8，定稿类任务降到 0.3~0.5
max_tokens	单次响应上限	8192 起步，长模型给 32768	单章字数目标越大越要给足
num_chapters	全书总章数	按篇幅定，如 10	影响目录拆分粒度
word_number	单章目标字数	2500~3000	连载平台常见规格
retrieval_k	向量检索召回条数	4	章距拉长、伏笔变多时调大到 6~8
timeout	单次请求超时（秒）	600	本地慢模型容易卡住时适当加大

不同任务也可以路由给不同模型，在配置的choose_configs里指定：

"choose_configs": { "prompt_draft_llm": "DeepSeek V4 Flash", "final_chapter_llm": "DeepSeek V4 Pro" }

意思是：草稿用便宜的快模型，定稿用质量更好的模型，兼顾成本和成稿质量。

常见问题

报错Expecting value: line 1 column 1？API 返回的不是 JSON（常见于把 HTML 错误页当结果），检查 base_url 是否带对了版本后缀、Key 是否有效。
HTTP/1.1 504 Gateway Timeout？接口或网络不稳定，先测连通性再重试，必要时调大 timeout。
怎么换 Embedding 提供商？在配置标签页的 Embedding 区填接口、地址和模型名即可，无需改代码。
换了 Embedding 模型后检索效果不对？清空输出目录下的 vectorstore 再重新初始化，新旧向量不能混用。
完全不想用云端？把 LLM 和 Embedding 都指向 Ollama 的 OpenAI 兼容接口，先ollama serve再ollama pull nomic-embed-text。
写到后面章节质量下降？先人工检查global_summary.txt和plot_arcs.txt是否准确，摘要失真会让检索召回跑偏，改完再继续定稿。

拓展与贡献

一个现成的拓展方向：项目已预留 WebDAV 上传/下载入口（ui/other_settings.py），配置账号后可以把整本在写的书同步到网盘，换设备接着写。

官方文档：README_zh-CN.md（含完整使用教程）、README.md（英文）
生成核心逻辑：novel_generator/（设定、目录、章节、定稿、知识库）
界面代码：ui/；模型与向量接口封装：llm_adapters.py、embedding_adapters.py
想提问题或提 PR：直接在仓库 Issues / Pull Requests 里发起即可，界面优化和新增模型适配是被欢迎的方向。

跑完一遍四步流程，你手里就是一本设定、目录、章节正文和审校记录齐全的小说工程文件，下一章随时可以接着写。

【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

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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