# 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`