

Ollama Ebook Summary
紹介 :
ollama-ebook-summaryは、大規模言語モデル(LLM)を利用して長文の要点ノートを作成するプロジェクトです。特にepubとpdf形式の書籍に適しており、自動的に章を抽出し、約2000トークン程度の小さな塊に分割することで、より詳細な要約を生成します。このプロジェクトは、心理学の理論と実践を統合し、一貫性のある議論を構築するために、複数の書籍を迅速に要約したいというニーズから生まれました。主な利点としては、内容整理の効率化、カスタムクエリによる詳細な情報取得、各テキストセクションの詳細な要約生成などが挙げられます。
ターゲットユーザー :
大量のテキスト情報を処理する必要があるユーザー、例えば作家、研究者、学生、または長文から迅速に情報を抽出する必要がある専門家などを対象としています。このツールは、書籍や長文を手動で要約する時間を大幅に削減し、作業効率を向上させるため、非常に役立ちます。
使用シナリオ
研究者がこのツールを使用して心理学の書籍を迅速に要約し、様々な書籍の理論と実験結果を統合する。
学生がこのツールを使用して長編の歴史文書から重要な出来事や日付を抽出し、試験の準備をする。
作家がこのツールを使用して自身の長編作品から中心となる考えを抽出し、書籍のアウトラインを作成する。
製品特徴
書籍の章を自動的に抽出し、小分けにする:epubとpdf形式に対応し、章を自動的に抽出して処理しやすいサイズに分割します。
要点ノートの要約を生成する:各テキストブロックに対して、太字のタイトルと専門用語を含む要点ノートを生成します。
カスタムクエリに対応:各テキストセクションに対して質問を行い、より具体的な情報を取得できます。
複数のモデルの使用に対応:OllamaとHuggingFaceで提供されるモデルに対応し、必要に応じて適切なモデルを選択できます。
フォーマットされたテキストを出力:CSVまたはMarkdown形式で出力し、ユーザーによる更なる処理や閲覧を容易にします。
長文処理に対応:電子書籍などの長文に特に適しており、大量のテキストを処理して要約を生成できます。
設定ファイルのカスタマイズ:ユーザーは必要に応じて設定ファイルを更新し、様々な要約ニーズに対応できます。
使用チュートリアル
1. Python 3.11.9環境がインストールされていることを確認してください。
2. `pip install -r requirements.txt`コマンドでプロジェクトの依存関係をインストールします。
3. OllamaまたはHuggingFaceを使用して、必要なモデルをダウンロードして設定します。
4. 設定ファイル`_config.yaml`を更新し、デフォルトのプロンプトとモデルを設定します。
5. スクリプト`python3 book2text.py ebook-name.epub`を使用して、電子書籍を分割されたCSVまたはTXTファイルに変換します。
6. `python3 sum.py -c ebook-name_processed.csv`を実行して要約を生成します。
7. 生成されたMarkdownまたはCSVファイルを参照して、書籍の要点ノート要約を取得します。
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