Kreativtechnik: Intelligente Buchzerlegung

Nach FeelFish Version 2.10.0 unterstützen wir die intelligente Buchzerlegungsfunktion. Sie können den vollständigen TXT-Inhalt eines Romans hochladen, und das System hilft Ihnen dabei, Kapitel zu teilen und wichtige Informationen basierend auf dem Kapitelinhalt zu extrahieren, um Ihnen beim Lernen und Referenzieren zu helfen.

Schritt 1: Roman basierend auf dem Intelligent Book Breakdown Template-Projekt erstellen

Klicken Sie auf die Schaltfläche zum Wechseln des Projekts links neben dem Romannamen, klicken Sie dann auf "Neues Kreativprojekt", wählen Sie "Intelligent Book Breakdown Template" aus, geben Sie den Namen des Buches ein, das Sie zerlegen möchten, und erstellen Sie es.

Schritt 2: Vollständigen TXT-Text importieren

Im Popup-Fenster können Sie den vollständigen TXT-Text importieren. Oder wenn der Kapitelinhalt leer ist, können Sie auch die Import-Schaltfläche in der Kapitelinhaltsliste finden.

Nach dem Import werden die Kapitelnummern im Roman erkannt und die gesamte TXT in unabhängige Kapitel aufgeteilt. Dieser Prozess kann Fehler bei der Zuordnung haben, z. B. können einzelne Zahlen im Inhalt als Kapitelnummern erkannt werden. Sie müssen falsche Zuordnungen manuell überprüfen und löschen.

Wenn es Probleme bei der Zuordnung gibt, geben Sie uns bitte Feedback. Wir werden prüfen, ob es ein Textformat ist, das wir nicht erkannt haben.

Schritt 3: Romaninhalt basierend auf der Intelligent Context-Funktion extrahieren

Das Prinzip der intelligenten Buchzerlegung basiert tatsächlich auf der Intelligent Context-Funktion von FeelFish. Im Wesentlichen werden Roman-Kapitel in Chargen identifiziert und auf KI angewiesen, um Romaninhalte zu extrahieren.

Sie können mehrere intelligente Kontexte erstellen und je nach Bedarf verschiedene Informationen extrahieren. Jeder intelligente Kontext kann sein eigenes Prompt haben, und FeelFish extrahiert Romaninformationen basierend auf dem entsprechenden Prompt des intelligenten Kontexts.

Über Kreditverbrauch

Der Kreditverbrauch ist derselbe wie bei der Intelligent Context-Funktion von FeelFish und wird basierend auf der Anzahl der KI-Anfrage-Tokens berechnet. Sie können das Modell auswählen, das Sie für die Buchzerlegung verwenden möchten. Wenn wir basierend auf DeepSeek V3.2 berechnen (28 Credits pro Eingabe-Token), entsprechen ungefähr zwei chinesische Zeichen einem Token. Eine Million Zeichen entsprechen 500K Tokens. Wenn nur der Romaninhalt-Eingabe berücksichtigt wird, werden 14 Millionen Credits benötigt. Hinzufügen der finalen Ausgabe und der Ergebnisse des intelligenten Kontexts aus dem vorherigen Batch jedes Mal, sollte der Gesamtverbrauch bei etwa 20 Millionen Credits liegen.

Wenn Sie mehrere intelligente Kontexte erstellen, wird der wiederholt gelesene Romaninhalt innerhalb eines bestimmten Zeitraums gecacht und benötigt nur ein Zehntel der Credits. Insgesamt sollte der Kreditverbrauch beim Erstellen von drei oder vier intelligenten Kontexten innerhalb von 50 Millionen liegen (entspricht einem Sechstel einer Premium-Mitgliedschaft, der tatsächliche Verbrauch kann variieren). Wir empfehlen, zuerst einige Kapitel zu analysieren, um zu sehen, wie effektiv es ist, dann Ihre Prompts anzupassen, bevor Sie den vollständigen Batch ausführen.

Zusätzlich können Sie in intelligenten Agenten KI verwenden, um basierend auf vorhandenem Kapitelinhalt einzelne Kapitel analysieren zu lassen.

Zusammenfassend ist die intelligente Buchzerlegungsfunktion von FeelFish sehr flexibel und leistungsstark. Sie können sie gut erkunden~