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Ollama Ebook Summary
Ollama Ebook Summary
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。
#长文本摘要#自动化#要点笔记#PDF处理#EPUB处理#LLM普通产品开源
总访问量： 474,564,576
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
网站流量
简介
ollama-ebook-summary 是一个利用大型语言模型（LLM）为长文本创建要点笔记摘要的项目。该项目特别适用于epub和pdf格式的书籍，能够自动化提取章节并将其分割成约2000个token的小块，以提高响应的粒度。产品背景是创建者希望快速总结一系列书籍，以整合心理学理论和实践，并基于此信息构建连贯的论点。该工具的主要优点包括提高内容梳理效率、支持自定义问题查询、以及生成每个文本部分的详细摘要。
截图
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
1. 确保已安装Python 3.11.9环境。
2. 安装项目依赖，通过命令`pip install -r requirements.txt`。
3. 下载并设置所需的模型，使用Ollama或HuggingFace。
4. 更新配置文件`_config.yaml`，设置默认的prompt和模型。
5. 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。
6. 运行`python3 sum.py -c ebook-name_processed.csv`生成摘要。
7. 查看生成的Markdown或CSV文件，获取书籍的要点笔记摘要。
流量来源
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