ollama-ebook-summary
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Ollama Ebook Summary
簡介 :
ollama-ebook-summary 是一個利用大型語言模型(LLM)為長文本創建要點筆記摘要的項目。該項目特別適用於epub和pdf格式的書籍,能夠自動化提取章節並將其分割成約2000個token的小塊,以提高響應的粒度。產品背景是創建者希望快速總結一系列書籍,以整合心理學理論和實踐,並基於此信息構建連貫的論點。該工具的主要優點包括提高內容梳理效率、支持自定義問題查詢、以及生成每個文本部分的詳細摘要。
需求人群 :
目標受眾為需要處理大量文本信息的用戶,如作家、研究人員、學生或任何需要從長文本中快速提取信息的專業人士。該工具適合他們,因為它可以大幅減少手動總結書籍和長文本的時間,提高工作效率。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 65.4K
使用場景
研究人員使用該工具快速總結心理學書籍,整合不同書籍中的理論和實驗結果。
學生利用該工具從長篇歷史文檔中提取關鍵事件和日期,準備考試。
作家使用該工具從自己的長篇作品中提取核心思想,構建書籍大綱。
產品特色
自動化提取書籍章節並分割成小塊:能夠處理epub和pdf格式,自動提取章節並分割成易於處理的小塊。
生成要點筆記摘要:對每個文本塊生成要點筆記,包括加粗的標題和術語。
支持自定義問題查詢:用戶可以對文本的每個部分提出問題,獲得更具體的信息。
支持多種模型使用:包括Ollama和HuggingFace提供的模型,用戶可以根據需要選擇合適的模型。
輸出格式化文本:支持輸出為CSV或Markdown格式,方便用戶進一步處理和查看。
支持長文本處理:特別適用於長文本,如電子書,能夠處理大量文本並生成摘要。
自定義配置文件:用戶可以根據需要更新配置文件,以適應不同的摘要需求。
使用教程
1. 確保已安裝Python 3.11.9環境。
2. 安裝項目依賴,通過命令`pip install -r requirements.txt`。
3. 下載並設置所需的模型,使用Ollama或HuggingFace。
4. 更新配置文件`_config.yaml`,設置默認的prompt和模型。
5. 使用腳本`python3 book2text.py ebook-name.epub`將電子書轉換為分塊的CSV或TXT文件。
6. 運行`python3 sum.py -c ebook-name_processed.csv`生成摘要。
7. 查看生成的Markdown或CSV文件,獲取書籍的要點筆記摘要。
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