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easegen将教材批量生成可控ppt课件方案设计

news 来源：原创 2025/5/15 12:39:36

之前客户提出过一个需求，就是希望可以将一本教材，快速的转换为教学ppt，虽然通过人工+程序脚本的方式，已经实现了该功能，但是因为没有做到通用，每次都需要修改脚本，无法让客户自行完成所有流程，所以决定重新设计一下这个功能，最终目标就是用户自行上传一本书，可以自动生成所有的ppt。 首先，我们设计一下方案。先与gpt聊聊，看看他的想法。

产品方案

一、产品目标

目标：

  • 用户上传一本 Word/PDF 电子书，我们的程序将其 自动化地转成 PPT。
  • 整个流程尽量减少用户手动干预，通过 大模型和 接口服务的配合，实现自动化和规范化处理。

核心需求：

  1. 将电子文档（Word/PDF）内容提取，并 准确保留层级结构。
  2. 自动拆分文档到合适的粒度（如：章/节）。
  3. 基于大模型，规范化并生成 适合 PPT 展示的标题和段落内容。
  4. 通过 AIPPT 服务（如「文多多easegen.docmee.cn」）选择/应用模板，一键生成 PPT。

二、整体流程设计

为了更好地拆解每一步的逻辑，下面给出一个从输入到输出的可能流程。可以视为 MVP（最小可行产品）的流程，也可以在此基础上扩展更多的功能。

1. 上传电子文档

  1. 用户上传：用户在前端界面上传 Word 或 PDF 文件。
  2. 文档接收：后端服务器接收文件，进行排队/存储。
  3. 格式识别：如果是 PDF，则需要做 OCR 或基于 PDF 解析工具（如 PyPDF2、pdfplumber 等）提取文本及结构；如果是 Word，利用 Python-docx 或者其他库来读取段落、标题信息。

注意点：

  • PDF 的解析准确性和对“标题层级”的捕捉需要仔细处理；Word 相对更容易获取结构。
  • 大批量页数的文档，可能需要异步处理或者任务队列提高效率。

2. 转换为 Markdown

  1. 提取文本 + 结构：识别文档中的标题、段落、列表、图片等内容，按照 层级做一个内部数据结构存储（如树形结构：章 -> 节 -> 小节）。
  2. 生成 Markdown：将文档中每个标题、段落转换为相应的 Markdown 语法。
    • 例如“第一章”用 # 第一章，如果有节则用 ## 标记，依此类推。
    • 对段落使用普通文本行表示，对列表、引用等可以使用 Markdown 语法进行标记。

注意点：

  • 标题的级别需要先简单做规则匹配（如大纲级别或者正则）或通过自然语言模型判断（如 GPT、BERT），以尽量保证结构准确。
  • 如果有插图（如 PDF 中插画或 Word 中的图片），需要决定是否保留在 Markdown 中（可以用 ![图片说明](图片链接) 标记），或暂时忽略。

3. 拆分 Markdown

  1. 按规则拆分：如按照 章或者 节进行拆分，拆分成多个独立的 Markdown 文件（或内存对象），以方便后续处理。
  2. 存储管理：将拆分后的文档保存到数据库或对象存储中，记录各自的标题、文本内容、层级信息等元数据。
  3. 处理顺序：可并行或顺序对每个部分进行后续处理。

4. 标题和内容的规范化

  1. 调用大模型：对于每个拆分单元，调用大模型（如 GPT-4 / ChatGPT）对标题进行重新整理或概括。
    • 例如，若标题写法不统一：有些写了“第一章”，有些只写了“1.1”，或标题过长；则让大模型输出一个“最合适、最简洁/最贴切的标题”。
    • 同时可以让大模型对段落做简要摘要，或者做对 PPT 友好的精简。
  2. 保证一致性：可能需要一些 prompt 工程，给大模型输入“当前已有标题”和“整体风格”，告诉它要以何种风格输出标题（如“统一中文，尽量简洁”）。
  3. 可选：内容精炼：如果需要做 PPT，就需要精炼文字；也可以让大模型输出要点式、分点式的内容。

注意点：

  • 标题太长或不符合 PPT 场景时，需要做裁剪或优化。
  • 有些用户可能想保留章节编号等信息，需要在设计 prompt 时设置“保留”或“移除”等。

5. 生成 PPT

  1. 选择 PPT 模板：
    • 后端可以直接调用 AIPPT 服务（如「文多多」）的 API，传递模板 ID 或者让用户自己上传模板 PPT 文件（需要解析或兼容该模板）。
  2. 组装 PPT：
    • 通过 AIPPT 的接口把每个拆分单元的标题、段落、图片等按照一定的版式规则填充到 PPT 中的占位符。
    • 如果要有更多炫酷效果，需要先在模板里定义布局，然后通过接口插入对应的文字和图片。
  3. 生成下载链接：
    • 生成好的 PPT 存储在后端或第三方对象存储中，返回下载链接或在前端直接预览。

注意点：

  • 不同章节可以采用不同的版式（如大标题页 vs 内容页 vs 图片页），需要在产品设计中给用户更多自定义或自动判断的选项。
  • 需要接口配合，不同 AIPPT 平台的对接方式略有差异。

三、技术架构概述

从整体上看，可以考虑分为前端、后端和第三方服务三个模块：

  1. 前端

    • 提供上传文件界面、进度条或任务队列状态展示。
    • 设置 PPT 模板选择/管理界面，或可自定义一些基础参数（字号、配色、页眉页脚等）。
    • 提供生成完成后的 PPT 预览和下载。

  2. 后端

    • 文件解析模块：用相应的 Python 库或第三方服务进行 Word/PDF 解析，输出结构化数据。
    • Markdown 生成和拆分模块：将结构化数据转换为 Markdown，按章/节拆分。
    • 大模型调用模块：对接 GPT 系列或其他大模型 API，对标题和内容做规范化处理。
    • PPT 生成模块：对接「文多多」等 AIPPT 接口，通过 API 创建 PPT 并填充内容。
    • 数据库与存储：存储解析后的文本和生成后的 PPT 文件。

  3. 第三方服务（AIPPT 等）

    • 与 AIPPT 平台（如「文多多」）的接口对接：上传内容、选择模板、生成 PPT、返回 PPT 链接。

可选的扩展：

  • 如果用户对 PPT 排版有较高要求，后端可以自建一个 PPT 生成服务，基于 python-pptx 等库进行灵活的版面布局。
  • 还可以接入更多大模型能力，如自动插入合适的图片/图标、自动生成演讲者备注等。

四、产品形态与交互

MVP 版交互

  1. 用户进入页面，上传电子书（Word/PDF）。
  2. 等待文档解析完成（队列/异步）。
  3. 系统展示检测到的 章节结构（可视化大纲），让用户有机会手动微调（如删除某些章节，或修正某些标题）。
  4. 用户点击“生成 PPT”按钮；选择或上传模板；设置一些偏好（如字号、主题色等）。
  5. 系统调用大模型对标题和内容进行精简/规范化；调用 AIPPT 接口生成 PPT；生成下载地址。
  6. 用户可以预览并下载 PPT。

增强版交互思路

  • 模板市场：用户可浏览各种不同风格的 PPT 模板，一键套用。
  • 可视化编辑：生成 PPT 之前，前端展示“预览”页，允许用户拖拽/编辑页面布局、文字样式、背景等。
  • 大模型再编辑：用户对某些页面不满意，可点一下“重新生成文案”按钮，实时调用大模型给出新的文字排版。
  • 协同：多用户协同编辑同一本书，最后同步生成 PPT。

五、可能的难点与挑战

  1. PDF 结构化：如果书是 PDF 格式，可能存在 PDF 制作不规范、文字排版混乱等问题，标题与正文区分不明显，需要一定的 NLP 或启发式算法来识别。
  2. 章节层级准确：若原文档标题标注不规范，需要大模型/NLP 进行多轮判断，可能存在一定的错误率。
  3. 标题/内容的自动化生成质量：大模型能够简化标题，但有可能失去用户想要保留的信息，需要在产品上提供“是否保持原文”/“简化改写”/“翻译”等选项。
  4. PPT 生成接口的灵活度：如果第三方 AIPPT 平台的接口不够灵活，可能无法做更精细的排版，需要自己实现或与更多平台做兼容。
  5. 效率和成本：长文档调用大模型会带来较高的 API 成本，也需要考虑速度和并发问题。

六、后续可扩展方向

  1. 支持多语言：不仅限于中文书，英文或其他语言同样可以自动生成相应 PPT。
  2. 支持更多输出形式：不仅是 PPT，也可以生成 PDF 报告、HTML 网页等。
  3. 知识库和搜索：把拆分后的文档内容建立知识库，用户可以在生成 PPT 前后进行搜索/问答。
  4. 多种总结粒度：PPT 只是一种表达方式，或许可以同时生成“精华版”和“详细版”，根据用户需求选择不同程度的精简。
  5. 数据分析：如果是教材或商业文档，可以自动分析文档结构、关键词、知识点分布，形成更多增值服务。

七、总结

这套方案的关键是：

  1. 精确保留并提取文档层级结构；
  2. 通过大模型进行标题/内容的统一和精简；
  3. 对接可定制的 PPT 生成接口，实现“所见即所得”或者“一键生成”。

在产品的早期阶段，先实现基础流程（上传->解析->拆分->生成->下载），后续逐步增强可视化交互、模板管理、多语言支持等功能。

在实际落地时，还要注意性能、API 成本、错误率等现实问题。但如果能在技术和产品设计上规划合理，这将是一个有相当使用价值、也具备差异化竞争力的应用。

可以看到，gpt帮助生成了一份非常详细的产品方案，并且还给出了MVP的落地思路，真的非常棒，接下来，我们使用https://diagrammingai.com/生成一个流程图，可以看的更清晰

流程图

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将gpt的方案输入以后，快速的生成了一个流程图，可以更清晰的了解整体方案

动手

接下来我们就要开始动手实现了，因为已经有了一定的基础，所以我采用逆向的方式进行开发实现，方便每实现一个功能即可快速验证。

  • 第一步先实现标准格式markdown文本生成ppt；
  • 第二步实现markdown文本格式的校验和自动标准化
  • 第三步实现markdown文本的拆分
  • 第四步实现pdf转markdown
  • 然后实现前端页面部分的文件上传、转换、拆分、标准化、生成ppt
  • 最后针对某些难点如自定义规则拆分、格式标准化场景，通过agent的方式尽量实现自动化
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自我介绍 😎

我是一个AGI时代超级个体践行者，喜欢AI技术并且希望使用AI技术让我们的生活更加美好，欢迎有相同目标的朋友加好友我们一起前行。🤝

我可以提供AI大模型业务技术咨询、产品设计、产品落地。同时拥有数字人课程、在线教育、智慧知识库等产品。欢迎来撩。✉️✨

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vue2和vue3跨域解决方案 Vue 2 (基于 Webpack) 的跨域解决方案 1. 创建或编辑 vue.config.js 文件 Vue CLI为Webpack项目提供了简单的代理配置方式。你可以通过创建或编辑项目的根目录下的 vue.config.js 文件来设置开发服务器的代理规则&#xff1a; // vue.config.js mod…...

编程日记 2025/5/12 14:50:03

TestMAX/DFT Compiler：时序单元的类型、连接顺序和后DFT优化

相关阅读 TestMAX/DFT Compilerhttps://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12865937.html?spm1001.2014.3001.5482 时序单元的状态 未映射的时序单元(Unmapped Sequential Cell) 在Design Compiler读取了一个RTL设计后&#xff0c;Design Compiler内置的HDL Compiler工…...

编程日记 2025/5/6 20:02:12

Elasticsearch：analyzer（分析器）

一、概述 可用于将字符串字段转换为单独的术语&#xff1a; 添加到倒排索引中&#xff0c;以便文档可搜索。级查询&#xff08;如 生成搜索词的 match查询&#xff09;使用。 分析器分为内置分析器和自定义的分析器&#xff0c;它们都是由若干个字符过滤器&#xff08;chara…...

编程日记 2025/5/13 15:04:28

蓝桥杯——异或森林

问题描述 在一个神秘的世界中&#xff0c;存在着一个称为"异或森林"的地方。异或森林中的每个树木都拥有独特的力量。肖恩进入了这片森林&#xff0c;他得到了一个任务&#xff1a;找出数组中满足条件的连续子数组&#xff0c;使得连续子数组中所有元素异或运算结果…...

编程日记 2025/5/11 13:22:04

第一个C++程序 - Hello World, 编译与运行

引言 编写并运行你的第一个 C 程序是学习这门语言的第一步。通过这个简单的例子&#xff0c;你将了解如何创建、编译和运行一个基本的 C 程序。本文将详细介绍每个步骤&#xff0c;并确保初学者能够顺利上手。 一、编写 "Hello World" 程序 1. 创建源代码文件 首先…...

编程日记 2025/5/11 8:33:28

学习threejs，PerspectiveCamera透视相机和OrthographicCamera正交相机对比

&#x1f468;‍⚕️ 主页&#xff1a; gis分享者 &#x1f468;‍⚕️ 感谢各位大佬 点赞&#x1f44d; 收藏⭐ 留言&#x1f4dd; 加关注✅! &#x1f468;‍⚕️ 收录于专栏&#xff1a;threejs gis工程师 文章目录 一、&#x1f340;前言1.1 ☘️THREE.PerspectiveCamera透…...

编程日记 2025/5/12 15:16:21