AI 小说生成器本地部署：三步跑起来，从主题到成文的完整新手教程
【免费下载链接】AI_NovelGenerator使用ai生成多章节的长篇小说，自动衔接上下文、伏笔项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator
AI_NovelGenerator 是本地部署的长篇小说生成器，自动衔接上下文、管理伏笔，带 GUI 工作台，从设定到定稿全流程覆盖。适合想搭建专属 AI 写作助手、批量产出章节的创作者。
上手之前，先确认这 3 件事
- ✅ 运行环境：Python 3.10-3.12（3.9 以上可用），pip 可用
- 📦 项目代码：一台能跑 git 的机器，依赖装完大约占 1-2GB 磁盘
- 🔑 API 密钥：云端服务（OpenAI、DeepSeek 等）或本地 Ollama 等兼容 OpenAI 接口的服务；向量检索还需一个 embedding 服务，来源相同
三步跑起来
第 1 步：拿到代码
克隆仓库到本地，命令会创建一个 AI_NovelGenerator 目录：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator进入目录，看到 main.py 和 requirements.txt 就说明代码完整。
第 2 步：安装依赖
一条命令装完 langchain、chromadb、customtkinter 等全部依赖，普通网络约 5-10 分钟：
cd AI_NovelGenerator pip install -r requirements.txtWindows 上有包编译失败时，先装 Visual Studio Build Tools 并勾选 "C++ 桌面开发" workload 再重试。
第 3 步：配置并启动
先复制一份示例配置填入密钥（Windows 用 copy 命令），然后启动程序：
cp config.example.json config.json python main.py弹出 GUI 窗口即部署成功。配置由 config_manager.py 统一管理，生成核心逻辑在 novel_generator/，界面代码在 ui/，改参数前建议先翻一遍 README_zh-CN.md。
参数怎么调
配置文件按"模型预设 + 任务路由"分组，完整字段见 config.example.json，最常动的是这几个：
| 参数 | 作用 | 建议值 | 影响 |
|---|---|---|---|
| temperature | 生成随机度 | 0.7 | 低于 0.5 文本稳定但重复感强，高于 0.9 容易人设漂移 |
| max_tokens | 单次响应长度上限 | 8192 | 太小章节正文被截断，定稿环节尤其注意 |
| num_chapters | 总章节数 | 试跑 10 章，正式 100+ | 章数越多，设定与剧情蓝图越复杂 |
| word_number | 单章目标字数 | 3000 | 字数越高单章越慢，token 消耗线性增长 |
| retrieval_k | 向量检索取回的上下文条数 | 4 | 越大越连贯，但 prompt 膨胀、成本上升 |
两条最省事的经验：choose_configs给"设定、目录、草稿、定稿、审校"五个任务分别指定模型，草稿用便宜模型、定稿用强模型，成本差距最大；embedding 必须显式指定接口和模型名，配错不会报错，只是检索悄悄失效。
第一次使用流程
- GUI 里填 API Key、Base URL、模型名，再填主题（如"星际探险家穿越到魔法世界"）、类型、章节数、单章字数和保存路径。
- 点「Step1. 生成设定」，产出 Novel_setting.txt（世界观、角色、伏笔）。先人工修订这份文件再继续，设定质量决定全书下限。
- 点「Step2. 生成目录」，产出 Novel_directory.txt，含各章标题与简要提示，可改标题、补备注。
- 逐章循环：「Step3. 生成章节草稿」生成 outline_X.txt 和 chapter_X.txt，「Step4. 定稿当前章节」更新全局摘要、角色状态与向量库；长篇建议每章定稿后点「一致性审校」，提前抓剧情矛盾，逻辑在 consistency_checker.py。
踩坑记录
- 现象：报错
Expecting value: line 1 column 1 (char 0)。原因：API 返回了 HTML 错误页等非 JSON 内容，通常是密钥错误或余额不足。解决：先用其他工具直连 base_url 验证能拿到正常响应，再排查密钥。 - 现象：HTTP/1.1 504 Gateway Timeout。原因：网络不稳定或 API 网关自身超时。解决：换一个更稳定的接入点；需要走代理时在 config.json 的 proxy_setting 里开启。
- 现象：Windows 下部分 pip 包安装失败。原因：本机缺 C++ 编译环境，涉及源码编译的包装不上。解决：安装 Visual Studio Build Tools，勾选 "C++ 桌面开发"，重新执行 pip install。
- 现象：切换 embedding 模型后检索混乱、章节跑偏。原因：旧 vectorstore 目录里的向量由上一个模型生成，不兼容。解决：清空 vectorstore 目录，让程序用新模型重建索引。
还能这样玩
- 全离线运行：把 base_url 指向 Ollama，embedding 用 nomic-embed-text（先执行
ollama serve和ollama pull nomic-embed-text），生成与检索全部本地完成，不产生 API 费用。 - 打包成独立程序：
pip install pyinstaller后执行pyinstaller main.spec，dist/ 里会生成可直接运行的可执行文件。打包前把 main.spec 里的 customtkinter_dir 改为你自己的项目目录。
先建一个 5 章 × 3000 字的小主题试跑全流程，确认 chapter_1.txt 和审校日志正常后，再启动 100 章的正式项目。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
