DeepRead是一个利用 AI 技术将书籍内容自动转化为可交互知识图谱的开源工具，目的是打破线性阅读限制，让读者能快速理解书中关键概念、人物、事件之间的关系，并支持可视化浏览、主题聚类与多维探索。
功能速览
智能解析引擎：项目使用大语言模型（LLM）来智能分析书籍文本。它能够自动识别并提取出关键元素，如人物、事件、概念、地点等，并深挖它们之间复杂的关联关系。
可视化知识图谱：解析完成后，DeepRead 会生成一个交互式的知识图谱。这个图谱以可视化的方式呈现书籍的内容结构，支持用户通过点击节点进行快速跳转，从而在知识点之间自由穿梭，打破了传统阅读的局限。
多维度探索：生成的知识图谱支持从不同维度（例如人物关系、事件脉络、概念演变等）对书籍内容进行探索，极大地提升了用户的理解、记忆和关联能力。
实例丰富：项目已经成功构建了多个经典文学作品的知识图谱作为演示，例如《三体》、《红楼梦》、《西游记》、《百年孤独》等20+经典样例，这些实例直观地展示了该工具的强大能力。
工作流自动化：一键格式转换（EPUB/PDF/TXT → Markdown），AI 任务列表生成，批量填充节点，支持中断恢复。
输出与分享：生成 Markdown 知识库文件夹，便于 Obsidian/Obsidian-like 工具导入；在线发布为 wiki 页面。
安装与部署
环境准备（推荐本地自建）
npm install -g booktools（Node.js 18+）；booktools --version、gemini --help。在线 demo（零安装）
自建知识库
git clone https://github.com/liujuntao123/DeepRead.git；使用流程
<book_name>/wiki目录。booktools process <book_name>.epub（生成 wiki/<book_name>.md + GEMINI.md）。cp output/<book_name>.md wiki/→booktools template。cp <book_name>.txt wiki/<book_name>.md→booktools template。cd wiki; gemini，执行开始【初始构建】任务（生成宏观蓝图 + todo.md）。开始批量完成前30个【节点填充】任务（AI 自动生成节点 MD）；迭代继续批量完成接下来的30个【节点填充】任务至 todo.md 清空。booktools organize <book_name>（分类实体/事件等文件夹）。