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)。项目信息速览 |