✍️ 写作

ollama-ebook-summary

ollama-ebook-summary 是一个利用大型语言模型(LLM)为长文本创建要点笔记摘要的项目。该项目特别适用于epub和pdf格式的书籍,能够自动化提取章节并将其分割成约2000个token的小块,以提高响应的粒度。产品背景是创建者希望快速总结一系列书籍,以整合心理学理论和实践,并基于此信息构建连贯的论点。该工具的主要优点包括提高内容梳理效率、支持自定义问题查询、以及生成每个文本部分的详细摘要。

#自动化
#LLM
#PDF处理
#长文本摘要
#要点笔记
#EPUB处理
定价: 免费
ollama-ebook-summary

产品详情

长文本摘要工具,将书籍和文档自动转换成要点笔记。

主要功能

1
自动化提取书籍章节并分割成小块:能够处理epub和pdf格式,自动提取章节并分割成易于处理的小块。
2
生成要点笔记摘要:对每个文本块生成要点笔记,包括加粗的标题和术语。
3
支持自定义问题查询:用户可以对文本的每个部分提出问题,获得更具体的信息。
4
支持多种模型使用:包括Ollama和HuggingFace提供的模型,用户可以根据需要选择合适的模型。
5
输出格式化文本:支持输出为CSV或Markdown格式,方便用户进一步处理和查看。
6
支持长文本处理:特别适用于长文本,如电子书,能够处理大量文本并生成摘要。
7
自定义配置文件:用户可以根据需要更新配置文件,以适应不同的摘要需求。

使用教程

1
1. 确保已安装Python 3.11.9环境。
2
2. 安装项目依赖,通过命令`pip install -r requirements.txt`。
3
3. 下载并设置所需的模型,使用Ollama或HuggingFace。
4
4. 更新配置文件`_config.yaml`,设置默认的prompt和模型。
5
5. 使用脚本`python3 book2text.py ebook-name.epub`将电子书转换为分块的CSV或TXT文件。
6
6. 运行`python3 sum.py -c ebook-name_processed.csv`生成摘要。
7
7. 查看生成的Markdown或CSV文件,获取书籍的要点笔记摘要。

使用示例

研究人员使用该工具快速总结心理学书籍,整合不同书籍中的理论和实验结果。

学生利用该工具从长篇历史文档中提取关键事件和日期,准备考试。

作家使用该工具从自己的长篇作品中提取核心思想,构建书籍大纲。

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