【python】自动小说生成工具源码＋成品-烤鸭资源网

✨ 核心功能 ✨

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	多阶段生成保障剧情连贯性
🧠 状态追踪系统	角色发展轨迹 / 伏笔管理系统
🔍 语义检索引擎	基于向量的长程上下文一致性维护
📚 知识库集成	支持本地文档参考
✅ 自动审校机制	检测剧情矛盾与逻辑冲突
🖥 可视化工作台	全流程GUI操作，配置/生成/审校一体化

环境准备

确保满足以下运行条件：

Python 3.9+ 运行环境（推荐3.10-3.12之间）
pip 包管理工具
有效API密钥：
- 云端服务：OpenAI / DeepSeek 等
- 本地服务：Ollama 等兼容 OpenAI 的接口

如果缺失部分依赖，后续手动执行
pip install XXX
进行安装即可

🗂 项目架构

novel-generator/
├── main.py                      # 入口文件, 运行 GUI
├── ui.py                        # 图形界面
├── novel_generator.py           # 章节生成核心逻辑
├── consistency_checker.py       # 一致性检查, 防止剧情冲突
|—— chapter_directory_parser.py  # 目录解析
|—— embedding_adapters.py        # Embedding 接口封装
|—— llm_adapters.py              # LLM 接口封装
├── prompt_definitions.py        # 定义 AI 提示词
├── utils.py                     # 常用工具函数, 文件操作
├── config_manager.py            # 管理配置 (API Key, Base URL)
├── config.json                  # 用户配置文件 (可选)
└── vectorstore/                 # (可选) 本地向量数据库存储

⚙️ 配置指南

📌 基础配置（config.json）

{
    "api_key": "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "interface_format": "OpenAI",
    "model_name": "gpt-4o-mini",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 4096,
    "embedding_api_key": "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
    "embedding_interface_format": "OpenAI",
    "embedding_url": "https://api.openai.com/v1",
    "embedding_model_name": "text-embedding-ada-002",
    "embedding_retrieval_k": 4,
    "topic": "星穹铁道主角星穿越到原神提瓦特大陆，拯救提瓦特大陆，并与其中的角色展开爱恨情仇的小说",
    "genre": "玄幻",
    "num_chapters": 120,
    "word_number": 4000,
    "filepath": "D:/AI_NovelGenerator/filepath"
}

🔧 配置说明

生成模型配置
- api_key: 大模型服务的API密钥
- base_url: API终端地址（本地服务填Ollama等地址）
- interface_format: 接口模式
- model_name: 主生成模型名称（如gpt-4, claude-3等）
- temperature: 创意度参数（0-1，越高越有创造性）
- max_tokens: 模型最大回复长度
Embedding模型配置
- embedding_model_name: 模型名称（如Ollama的nomic-embed-text）
- embedding_url: 服务地址
- embedding_retrieval_k:
小说参数配置
- topic: 核心故事主题
- genre: 作品类型
- num_chapters: 总章节数
- word_number: 单章目标字数
- filepath: 生成文件存储路径

🚀 运行说明

方式 1：使用 Python 解释器

python main.py

执行后，GUI 将会启动，你可以在图形界面中进行各项操作。

方式 2：打包为可执行文件

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

pip install pyinstaller
pyinstaller main.spec

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

📘 使用教程

启动后，先完成基本参数设置：
- API Key & Base URL（如 https://api.openai.com/v1）
- 模型名称（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4o 等）
- Temperature (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）
点击「Step1. 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、角色信息、雷点暗线等。
- 可以在生成后的 Novel_setting.txt 中查看或修改设定内容。
点击「Step2. 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。
点击「Step3. 生成章节草稿」
- 在生成章节之前，你可以：
  - 设置章节号（如写第 1 章，就填 1）
  - 在“本章指导”输入框中提供对本章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、以及已定稿章节
  - 调用向量检索回顾剧情，保证上下文连贯
  - 生成本章大纲 (outline_X.txt) 及正文 (chapter_X.txt)
- 生成完成后，你可在左侧的文本框查看、编辑本章草稿内容。
点击「Step4. 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）
  - 更新向量检索库（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，你可以在 chapter_X.txt 中看到定稿后的文本。
一致性检查（可选）
- 点击「[可选] 一致性审校」按钮，对最新章节进行冲突检测，如角色逻辑、剧情前后矛盾等。
- 若有冲突，会在日志区输出详细提示。
重复第 4-6 步 直到所有章节生成并定稿！

向量检索配置提示

embedding模型需要显示指定接口和模型名称；

使用本地Ollama的Embedding时需提前启动Ollama服务：ollama serve # 启动服务 ollama pull nomic-embed-text # 下载/启用模型

切换不同Embedding模型后建议清空vectorstore目录

云端Embedding需确保对应API权限已开通