自动小说生成工具（AI_NovelGenerator）

在 AI 创作日益普及的今天，从短文本到长篇内容，生成式模型正在改变内容生产的边界。

AI_NovelGenerator 就是一款专为中文写作者设计的全流程自动化小说生成系统，结合 LLM（大语言模型）与向量检索技术，帮助用户高效创作逻辑严谨、设定统一、剧情连贯的长篇故事。

它不仅是一个“自动写文”工具，更是一套完整的AI 辅助写作工作流，覆盖世界观构建、角色设定、章节生成、状态追踪与一致性审校。

• GitHub：https://github.com/YILING0013/AI_NovelGenerator
• 网盘下载：https://pan.quark.cn/s/dae691ab377e?pwd=wfGW

核心功能一览

该工具特别适合：

• 网络小说创作者
• 游戏剧本开发者
• AI 写作研究者
• 需要批量生成叙事内容的内容团队

技术架构概览

项目采用模块化设计，各组件职责清晰，便于扩展与调试：

AI_NovelGenerator/
├── main.py                      # 主入口，启动 GUI
├── config_manager.py            # 配置管理（API 密钥、模型参数）
├── prompt_definitions.py        # 所有提示词模板定义
├── utils.py                     # 工具函数（文件读写、日志等）
├── consistency_checker.py       # 剧情一致性检测模块
├── chapter_directory_parser.py  # 章节目录解析器
├── llm_adapters.py              # 统一封装 OpenAI / Ollama 等 LLM 接口
├── embedding_adapters.py        # 向量化接口适配层
├── novel_generator/             # 章节生成核心逻辑
├── ui/                          # PyQt5 构建的图形界面
└── vectorstore/                 # 本地向量数据库存储（可选）

所有生成过程均通过提示工程驱动，并结合外部记忆机制（vectorstore）实现跨章节信息同步。

环境准备

✅ 系统要求

• Python 版本：3.9+（推荐使用 3.10–3.12）
• 包管理工具：pip
• 外部依赖：
  • 若使用云端模型（如 GPT-4、DeepSeek），需提供有效 API Key
  • 若使用本地模型（如 Ollama），需提前安装并运行服务

💡 推荐环境配置

# 使用 conda 创建独立环境（可选但推荐）
conda create -n novelgen python=3.11
conda activate novelgen

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/YILING0013/AI_NovelGenerator
cd AI_NovelGenerator

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

⚠️ Windows 用户注意：若遇到 C++ 编译错误，请安装 Visual Studio Build Tools，并在安装时勾选「C++ 桌面开发」组件。

3. （可选）打包为可执行文件

如需在无 Python 环境的电脑上运行，可使用 PyInstaller 打包：

pip install pyinstaller
pyinstaller main.spec

完成后将在 dist/ 目录生成 main.exe（Windows）或对应平台的可执行程序。

配置说明（config.json）

项目支持通过 config.json 文件预设参数，简化重复设置。

{
    "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"
}

参数详解

生成模型配置

Embedding 模型配置

小说参数配置

使用流程（GUI 操作指南）

启动主程序后，进入图形化界面，按以下五步完成小说创作：

Step 1：填写基础配置

在 GUI 中输入或确认以下信息：

• API Key 和 Base URL
• 模型名称（支持任意兼容 OpenAI 接口的模型）
• Temperature（建议 0.7–0.8）
• 主题（Topic）与类型（Genre）
• 章节数、每章字数
• 本地输出路径（建议新建专用文件夹）

点击「保存配置」以持久化设置。

Step 2：生成小说设定（Novel Setting）

点击「Step1. 生成设定」

系统将调用 LLM 生成：

• 世界观架构（地理、势力、规则）
• 主要角色档案（姓名、性格、动机）
• 核心剧情蓝图（开端、发展、高潮、结局）
• 雷点与禁忌设定（避免后续冲突）

输出文件：Novel_setting.txt
✅ 支持手动修改后再进入下一步

Step 3：生成章节目录（Directory）

点击「Step2. 生成目录」

系统根据 Novel_setting.txt 自动生成全书章节结构：

• 每章标题
• 简要剧情提示（prompt for generation）

输出文件：Novel_directory.txt
✅ 可编辑调整顺序或补充细节

Step 4：生成章节草稿

点击「Step3. 生成章节草稿」

输入目标章节号（如第 5 章），并可选择性填写：

• 「本章指导」：添加特定剧情期望（如“本章必须出现反派登场”）

系统会自动执行以下流程：

1. 读取前期设定文件
2. 从 vectorstore 中检索相关上下文（角色状态、前情提要）
3. 调用 LLM 生成本章大纲（outline_X.txt）
4. 基于大纲生成正文初稿（chapter_X.txt）

左侧文本框将实时显示生成结果，支持查看与编辑。

Step 5：定稿当前章节

点击「Step4. 定稿当前章节」

系统将：

• 更新全局摘要（global_summary.txt）
• 记录角色最新状态（character_state.txt）
• 将本章内容存入向量数据库（用于后续检索）
• 更新剧情弧线与伏笔列表（plot_arcs.txt）

✅ 至此，该章节正式纳入“已定稿”体系，成为后续章节的上下文依据。

（可选）一致性审校

点击「[可选] 一致性审校」

系统会对最新章节进行逻辑扫描，检测：

• 角色行为是否违背其设定
• 时间线是否错乱
• 地点切换是否合理
• 是否遗漏重要伏笔回收

发现问题将在日志区高亮提示，辅助人工修正。

向量检索配置提示

为了保证长篇小说的上下文一致性，本工具引入了基于向量的语义检索机制：

使用方式

1. 在配置中指定 Embedding 模型和服务地址
2. 第一次运行时自动生成 vectorstore/ 目录
3. 每次“定稿”后，系统自动将章节内容编码并存入数据库

不同场景配置建议

常见问题解答（FAQ）

❓ Q1: 报错 Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

原因：API 请求未正常返回 JSON，可能收到 HTML 错误页或其他非预期响应。
解决：

• 检查 API Key 是否正确
• 确认 base_url 格式无多余空格
• 查看网络连接是否稳定

❓ Q2: 出现 HTTP/1.1 504 Gateway Timeout

原因：请求超时，常见于服务器响应慢或网络延迟高。
解决：

• 切换更稳定的 API 服务节点
• 降低单章字数以减少生成耗时
• 检查本地防火墙或代理设置

❓ Q3: 如何切换不同的 Embedding 提供商？

在 GUI 界面中直接修改以下字段：

• Embedding API Key
• Embedding URL
• Embedding Model Name

例如：

• OpenAI：text-embedding-ada-002
• Ollama：nomic-embed-text
• 百度千帆：bge-large-en

切换后建议删除 vectorstore/ 文件夹重新初始化。

设计理念与优势总结

注意事项

• 本工具生成内容为 AI 辅助产出，不代表最终作品质量，仍需人工润色与把关。
• 长篇小说生成对算力要求较高，建议使用高性能模型（如 GPT-4、Claude 3）以获得最佳效果。
• 若使用免费或低配模型，可能出现情节跳跃、逻辑断裂等问题，属正常现象。