📖 AI 小说创作系统

技术方案与路线设计 · 三层知识架构 + 微调 Qwen

一个小说创作助手的知识，分三层

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│                 🖥️ 前端创作台                       │
│   在线编辑器 · 实时预览 · 大纲管理 · 角色管理       │
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│   🧠 Agent 调度层    │  │   📊 创作辅助工具         │
│                     │  │                          │
│  ・理解创作意图      │  │  ・灵感生成器             │
│  ・决定调哪层知识    │  │  ・人物关系图             │
│  ・编排多步写作流    │  │  ・情节推进建议           │
│  ・保持风格一致      │  │  ・写作风格分析           │
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           │                        │
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│              🔌 MCP 工具接口层                      │
│                                                     │
│  [检索知识库]  [写入小说内容]  [查询角色信息]        │
│  [生成章节]    [检查一致性]    [建议改写]            │
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           │          │          │
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│                🗄️ 数据层                           │
│                                                     │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────────┐  │
│  │ 模型服务  │  │ 通用KB   │  │ 每本小说专用库   │  │
│  │ (Qwen FT) │  │ (Chroma) │  │ (FAISS/Chroma)   │  │
│  │  vLLM 部署│  │ 写作方法 │  │ 角色/世界观/情节 │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────────┘  │
│                                                     │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  MySQL / SQLite（小说元数据、章节内容、用户）  │   │
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目标：让模型学会"小说家的思维方式"，而不是"回答问题的机器人"。

💡 训练数据构造思路：

指令类型 1：续写
用户："这是一段都市小说的开头：[...]，请续写下一段"

指令类型 2：按大纲写章节
用户："大纲：第三章主角发现真相。请根据前三章的风格写这一章"

指令类型 3：改写/润色
用户："这段对话太平淡了，改得更有冲突感：[原文]"

指令类型 4：设定生成
用户："帮我设计一个修仙世界的力量体系，包含五个境界"

目标：存储小说写作的"方法论"——让 AI 能"查资料"来指导写作。

💡 实施：将上述内容整理成纯文本文档 → 用 Embedding 模型向量化 → 存入 Chroma/FAISS。
每次创作时 AI 根据当前任务自动检索相关技巧。
例如用户写悬疑章节时，Agent 自动去知识库里查"悬念设置技巧"。

目标：每本小说独立一个知识库，存放这本小说特有的内容，确保一致性。

💡 关键设计：每次写新章节前，Agent 自动从本小说知识库中检索
→ 角色当前状态（"主角现在在第几层修为？"）
→ 上一章结尾（"上一章停在哪个悬念？"）
→ 世界观约束（"这个世界里魔法能用几次？"）
然后才生成新内容，保证不出现"上一章主角受伤，下一章活蹦乱跳"这种 bug。

🟢 第一阶段：MVP（2~4 周）

目标：先跑通最核心的流程

🔵 第二阶段：微调 + 增强（4~6 周）

🟣 第三阶段：成熟产品（长期迭代）

🎯 推荐起步方案：
先用 阿里云百炼的 Qwen API + 提示词工程做 MVP，0 显卡投入。
验证方向可行后，再用 AutoDL / 矩池云 租一台 RTX 3090（约 2 元/小时）做微调。
微调完用 vLLM 部署到服务器（你的服务器有 16GB 显存的话就能跑 7B）。

📌 一句话总结

微调 Qwen 学会"怎么写"
通用知识库提供"怎么写得好"
每本小说库记住"写到哪里了"
Agent 把三层串起来干活

🔗 补：LangChain 如何优化这个架构

有四个核心环节可以引入 LangChain / LangGraph，让系统更灵活、更可控。

1️⃣ LangGraph 编排创作 Agent 工作流

用 LangGraph 替代手写 if-else 流程。把每步创作定义成图的"节点"：

from langgraph.graph import StateGraph, END

# 定义创作流程的节点
graph = StateGraph(NovelState)
graph.add_node("parse_request",  解析用户指令)
graph.add_node("retrieve_kb",    并行查通用库+小说库)
graph.add_node("compose",        构造 Prompt)
graph.add_node("generate",       调用 Qwen 生成)
graph.add_node("check_consistency", 一致性检查)
graph.add_node("update_kb",      自动更新角色/世界观)

# 定义流转逻辑
graph.set_entry_point("parse_request")
graph.add_edge("parse_request", "retrieve_kb")
graph.add_edge("retrieve_kb", "compose")
graph.add_edge("compose", "generate")
graph.add_conditional_edges(
    "generate",
    检查是否通过 → 通过则 update_kb, 否则回到 compose
)
graph.add_edge("update_kb", END)

2️⃣ LangChain RAG 统一管理两层知识库

LangChain 的 Document Loaders / Text Splitters / Retrievers 可以直接对接：

3️⃣ LangChain Memory 管理写作会话

写小说不是一次请求搞定，而是持续的"创作会话"。LangChain 的 Memory 模块可以直接用：

具体场景：

• SummaryBufferMemory：记住本章"刚才生成了什么"，避免重复
• VectorStoreMemory：记住前几章的关键事件，写新章时自动引用
• EntityMemory：记录角色关键信息（"主角在第3章获得了金手指"）

4️⃣ LangChain Tool 集成 MCP 工具

通过 LangChain 的 Tool 抽象层，可以把外部工具统一接入：