AIが本を読む：AIがPDFの本を1ページずつ読み、知識の要点を自動的に抽出し、要約を生成する。

はじめに

AI-reads-books-page-by-pageは、Pythonに基づいて開発されたインテリジェントなPDFブック分析ツールであり、PDFブックのページごとの分析を自動化し、重要な知識ポイントを抽出し、指定されたページ間隔の後に段階ごとの要約を生成することができます。このプロジェクトでは、AI技術を利用してインテリジェントな内容理解と要約生成を実現し、ユーザーが書籍の核心的な内容を素早く把握できるよう支援する。システムにはインテリジェントなフィルタリング機能があり、カタログや索引ページを自動的にスキップすることができる。また、ブレークポイントの継続をサポートしており、最後の分析位置から処理を継続することができる。プロジェクト出力は、読みやすく共有しやすいMarkdown形式を採用し、分析結果が失われないように知識ベースの永続的な保存をサポートしています。

機能一覧

• PDFブック分析と知識抽出の自動化
• AIによるコンテンツ理解と要約生成
• インターバル・ベースのマイルストーン進捗サマリー
• 永続的知識ベースリポジトリシステム
• Markdown形式のサマリー出力
• 視認性を高めるカラー端子出力
• 既存の知識ベースのブレークポイント読み込みをサポート
• 設定可能な分析間隔とテストモード
• インテリジェント・コンテンツ・フィルタリング（目次や索引ページなどを自動的にスキップ）
• 規定出力カタログ構造管理
• JSON形式の知識ベース・ストレージ
• カスタムAIモデルの選択をサポート

ヘルプの使用

1.環境準備

1. まず、システムにPython環境がインストールされていることを確認する。
2. プロジェクトをローカルにクローンする：

   git clone https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
   cd AI-reads-books-page-by-page
   

3. 依存パッケージをインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

2.基本構成

使用する前に、以下の主要パラメータを設定する必要があります：

1. プ ロ ジ ェ ク ト のルー ト デ ィ レ ク ト リ に、 解析す る PDF フ ァ イ ルを配置 し ます。
2. 見せるread_books.pyファイルで、以下のコンフィギュレーションを変更する：
   • PDF_NAMEPDFファイルの名前を設定します。
   • 分析間隔解析間隔（ページ数）の設定
   • テストページテストページ数の設定（オプション）
   • モデルページ処理のためのAIモデルの選択
   • 分析モデル分析生成のためのAIモデルの選択

3.カタログ構造の説明

プログラムは自動的に以下のようなディレクトリ構造を作成する：

• book_analysis/knowledge_bases/書籍の分析JSON形式でのナレッジベースファイルの保存
• book_analysis/summaries/（ブック・アナリシス/サマリー/サマリー要約ファイルをMarkdown形式で保存
• ブック_アナリシス/pdfs/PDFファイルのコピーの保存

4.プログラムの運営

python read_books.py

5.高度な機能の使用説明

1. インターバル分析コントロール
   • セットアップANALYSIS_INTERVAL = なしクローズ可能なインターバルの概要
   • 特定の値（例：20）を設定すると、処理された20ページごとに要約が生成される。
2. テストパターン
   • セットアップTEST_PAGES = なし書籍全体の取り扱い
   • 特定のページ数を設定することで、部分的なテストが可能
3. 休み明け
   • プログラムは自動的に処理の進捗状況を保存します。
   • プログラムを再開する場合は、最後に処理した位置から続行します。
4. 出力ファイルの管理
   • ナレッジポイントはJSONファイルに保存される
   • 要約文書はMarkdown形式
   • ファイル名にはバージョン管理のためのタイムスタンプが含まれる
5. カスタム分析
   • 調整可能なAIモデル・パラメーター
   • 分析の深さと方法を設定するためのサポート
   • カスタマイズ可能な出力フォーマットと保存場所

6.注意事項

1. PDFファイルが暗号化や破損を避けるために正しくフォーマットされていることを確認します。
2. 大きなPDFを処理する場合は、小規模なテストをお勧めします。
3. ナレッジベース文書の定期的なバックアップ
4. 分析間隔を実際のニーズに合わせる
5. システムリソースの使用状況を監視する