ollama-ebook-summary
需求人群
目标受众为需要处理大量文本信息的用户，如作家、研究人员、学生或任何需要从长文本中快速提取信息的专业人士。该工具适合他们，因为它可以大幅减少手动总结书籍和长文本的时间，提高工作效率。使用场景
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。产品特色
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。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。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。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。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。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。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
- 11. 确保已安装Python 3.11.9环境。
- 22. 安装项目依赖，通过命令`pip install -r requirements.txt`。
- 33. 下载并设置所需的模型，使用Ollama或HuggingFace。
- 44. 更新配置文件`_config.yaml`，设置默认的prompt和模型。
- 55. 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。
- 66. 运行`python3 sum.py -c ebook-name_processed.csv`生成摘要。
- 77. 查看生成的Markdown或CSV文件，获取书籍的要点笔记摘要。
团队介绍
了解 ollama-ebook-summary 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
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