From 95a87d668038ac246bdcc5bef51ec052a38f3df3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xiamuceer Date: Thu, 30 Oct 2025 22:06:10 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E7=A7=BB=E9=99=A4doc?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/outline_batch_generation.md | 149 ------------------------------- 1 file changed, 149 deletions(-) delete mode 100644 docs/outline_batch_generation.md diff --git a/docs/outline_batch_generation.md b/docs/outline_batch_generation.md deleted file mode 100644 index b05a92d..0000000 --- a/docs/outline_batch_generation.md +++ /dev/null @@ -1,149 +0,0 @@ -# 大纲分批续写功能说明 - -## 概述 - -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： - -## 优势 - -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 -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 -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 -4. **渐进式反馈**：用户可以看到分批次的进度，体验更好 -5. **容错性强**：单个批次失败不影响已生成的内容 - -## 技术实现 - -### 核心逻辑 - -```python -# 分批配置 -batch_size = 5 # 每批生成5章 -total_batches = (total_chapters_to_generate + batch_size - 1) // batch_size - -# 批次循环 -for batch_num in range(total_batches): - # 计算当前批次章节数 - current_batch_size = min(batch_size, remaining_chapters) - - # 获取最新大纲列表（包括之前批次生成的） - latest_outlines = await db.execute(...) - - # 基于最新上下文生成 - prompt = prompt_service.get_outline_continue_prompt( - chapter_count=current_batch_size, # 当前批次数量 - ... - ) - - # 保存并提交当前批次 - await db.commit() -``` - -### 关键特性 - -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 -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） -3. **历史记录**：每个批次都会记录到 `GenerationHistory` 表，便于追溯 -4. **事务安全**：每批次独立提交，确保已生成内容不会丢失 - -## 使用示例 - -### API 调用 - -```bash -POST /api/outlines/generate -Content-Type: application/json - -{ - "project_id": "project-uuid", - "mode": "continue", - "chapter_count": 15, # 将分3批生成（5+5+5） - "theme": "科幻冒险", - "narrative_perspective": "第三人称", - "plot_stage": "development", - "story_direction": "主角开始探索新世界" -} -``` - -### 生成过程 - -``` -续写15章的执行流程： - -批次1: 生成第11-15章 (5章) - ├─ 获取已有1-10章 - ├─ 基于最近2章剧情 - └─ 提交并保存 - -批次2: 生成第16-20章 (5章) - ├─ 获取已有1-15章（包括批次1生成的） - ├─ 基于最近2章剧情（第14-15章） - └─ 提交并保存 - -批次3: 生成第21-25章 (5章) - ├─ 获取已有1-20章（包括批次1-2生成的） - ├─ 基于最近2章剧情（第19-20章） - └─ 提交并保存 - -结果: 总计新增15章，分3批完成 -``` - -## 日志示例 - -``` -[INFO] 续写大纲 - 项目: abc-123, 已有: 10 章 -[INFO] 分批生成计划: 总共15章，分3批，每批5章 -[INFO] 开始生成第1/3批，章节范围: 11-15 -[INFO] 正在调用AI生成第1批... -[INFO] 第1批生成完成，本批生成5章 -[INFO] 开始生成第2/3批，章节范围: 16-20 -[INFO] 正在调用AI生成第2批... -[INFO] 第2批生成完成，本批生成5章 -[INFO] 开始生成第3/3批，章节范围: 21-25 -[INFO] 正在调用AI生成第3批... -[INFO] 第3批生成完成，本批生成5章 -[INFO] 续写完成 - 共3批，新增 15 章，总计 25 章 -``` - -## 配置说明 - -### 批次大小 - -当前固定为 **5章/批次**，在 `_continue_outline` 函数中定义： - -```python -batch_size = 5 # 每批生成5章 -``` - -如需调整，修改此值即可。建议值： -- 3-5章：最佳平衡点，稳定性高 -- 6-8章：适合长篇小说，需要更强的AI模型 -- 1-2章：超稳定模式，但会增加API调用次数 - -### 提示词优化 - -提示词已自动适配分批生成： -- `chapter_count`: 动态调整为当前批次的章节数 -- `start_chapter`: 当前批次的起始章节号 -- `current_chapter_count`: 实时更新已有章节总数 -- `recent_plot`: 基于最新的2章剧情 - -## 注意事项 - -1. **API费用**：分批生成会增加API调用次数，但单次token消耗更少 -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） -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 -4. **中断恢复**：如果某批次失败，已生成的批次内容会保留 - -## 未来优化方向 - -1. **可配置批次大小**：允许用户通过API参数自定义批次大小 -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） -3. **进度推送**：通过WebSocket或SSE实时推送生成进度 -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 - -## 相关文件 - -- **实现文件**: `backend/app/api/outlines.py` - `_continue_outline()` 函数 -- **提示词模板**: `backend/app/services/prompt_service.py` - `OUTLINE_CONTINUE_GENERATION` -- **Schema定义**: `backend/app/schemas/outline.py` - `OutlineGenerateRequest` \ No newline at end of file