update:新增用户API配置提示 优化大纲全新/续写的分批生成
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xiamuceer
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# 大纲分批续写功能说明
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## 概述
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优化后的大纲续写功能实现了**分批生成**机制，每批次生成5章大纲。这种方式相比一次性生成所有章节具有以下优势：
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## 优势
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1. **降低API压力**：分批次调用AI接口，避免单次请求过大导致超时
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2. **提高成功率**：小批量生成更稳定，减少因token限制导致的失败
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3. **更好的连贯性**：每批次基于最新生成的内容继续，确保剧情连贯
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4. **渐进式反馈**：用户可以看到分批次的进度，体验更好
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5. **容错性强**：单个批次失败不影响已生成的内容
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## 技术实现
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### 核心逻辑
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```python
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# 分批配置
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batch_size = 5 # 每批生成5章
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total_batches = (total_chapters_to_generate + batch_size - 1) // batch_size
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# 批次循环
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for batch_num in range(total_batches):
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# 计算当前批次章节数
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current_batch_size = min(batch_size, remaining_chapters)
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# 获取最新大纲列表（包括之前批次生成的）
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latest_outlines = await db.execute(...)
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# 基于最新上下文生成
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prompt = prompt_service.get_outline_continue_prompt(
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chapter_count=current_batch_size, # 当前批次数量
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...
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)
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# 保存并提交当前批次
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await db.commit()
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### 关键特性
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1. **动态上下文更新**：每个批次都会获取最新的大纲列表，包括之前批次生成的内容
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2. **智能章节数计算**：最后一批会自动调整为剩余章节数（不一定是5章）
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3. **历史记录**：每个批次都会记录到 `GenerationHistory` 表，便于追溯
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4. **事务安全**：每批次独立提交，确保已生成内容不会丢失
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## 使用示例
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### API 调用
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```bash
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POST /api/outlines/generate
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Content-Type: application/json
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{
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"project_id": "project-uuid",
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"mode": "continue",
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"chapter_count": 15, # 将分3批生成（5+5+5）
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"theme": "科幻冒险",
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"narrative_perspective": "第三人称",
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"plot_stage": "development",
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"story_direction": "主角开始探索新世界"
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}
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```
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### 生成过程
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```
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续写15章的执行流程：
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批次1: 生成第11-15章 (5章)
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├─ 获取已有1-10章
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├─ 基于最近2章剧情
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└─ 提交并保存
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批次2: 生成第16-20章 (5章)
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├─ 获取已有1-15章（包括批次1生成的）
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├─ 基于最近2章剧情（第14-15章）
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└─ 提交并保存
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批次3: 生成第21-25章 (5章)
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├─ 获取已有1-20章（包括批次1-2生成的）
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├─ 基于最近2章剧情（第19-20章）
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└─ 提交并保存
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结果: 总计新增15章，分3批完成
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```
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## 日志示例
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```
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[INFO] 续写大纲 - 项目: abc-123, 已有: 10 章
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[INFO] 分批生成计划: 总共15章，分3批，每批5章
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[INFO] 开始生成第1/3批，章节范围: 11-15
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[INFO] 正在调用AI生成第1批...
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[INFO] 第1批生成完成，本批生成5章
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[INFO] 开始生成第2/3批，章节范围: 16-20
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[INFO] 正在调用AI生成第2批...
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[INFO] 第2批生成完成，本批生成5章
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[INFO] 开始生成第3/3批，章节范围: 21-25
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[INFO] 正在调用AI生成第3批...
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[INFO] 第3批生成完成，本批生成5章
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[INFO] 续写完成 - 共3批，新增 15 章，总计 25 章
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```
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## 配置说明
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### 批次大小
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当前固定为 **5章/批次**，在 `_continue_outline` 函数中定义：
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```python
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batch_size = 5 # 每批生成5章
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```
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如需调整，修改此值即可。建议值：
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- 3-5章：最佳平衡点，稳定性高
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- 6-8章：适合长篇小说，需要更强的AI模型
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- 1-2章：超稳定模式，但会增加API调用次数
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### 提示词优化
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提示词已自动适配分批生成：
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- `chapter_count`: 动态调整为当前批次的章节数
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- `start_chapter`: 当前批次的起始章节号
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- `current_chapter_count`: 实时更新已有章节总数
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- `recent_plot`: 基于最新的2章剧情
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## 注意事项
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1. **API费用**：分批生成会增加API调用次数，但单次token消耗更少
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2. **生成时间**：总时间会略长于一次性生成（因为有多次网络请求）
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3. **连贯性**：通过获取最新上下文确保连贯性，实际效果可能优于一次性生成
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4. **中断恢复**：如果某批次失败，已生成的批次内容会保留
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## 未来优化方向
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1. **可配置批次大小**：允许用户通过API参数自定义批次大小
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2. **并行生成**：对于独立的批次可以考虑并行生成（需要仔细设计）
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3. **进度推送**：通过WebSocket或SSE实时推送生成进度
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4. **智能批次调整**：根据已有章节数和剩余章节数智能调整批次大小
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## 相关文件
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- **实现文件**: `backend/app/api/outlines.py` - `_continue_outline()` 函数
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- **提示词模板**: `backend/app/services/prompt_service.py` - `OUTLINE_CONTINUE_GENERATION`
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- **Schema定义**: `backend/app/schemas/outline.py` - `OutlineGenerateRequest`
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