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LandPPT: Open-Source- und kostenlose AIPPT-Generierungsplattform auf Basis großer Sprachmodelle
LandPPT: Open-Source- und kostenlose AIPPT-Generierungsplattform auf Basis großer SprachmodelleEinführung
Landppt ist eine auf einem großen Sprachmodell basierende AIPPT-Generierungsplattform, die die automatische Umwandlung von Dokumentinhalten in professionelle PPTs unterstützt. Sie bietet Funktionen wie Unterstützung mehrerer AI-Modelle, intelligente Dokumentverarbeitung, intelligente Bildzuordnung und Deep Research. Der Arbeitsablauf folgt dem Schema „Bedarfsbestätigung – Gliederungserstellung – PPT-Generierung“ und ermöglicht den Export in den Formaten PDF/HTML/PPTX. Der Tech-Stack umfasst Backend und KI-Integration und unterstützt sowohl die lokale Installation als auch den Docker-Start.
Kernfunktionen von LandPPT
Unterstützung mehrerer KI-Modelle: Integriert führende Modelle wie OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude-3.5 und Google Gemini-1.5 sowie lokales Deployment mit Ollama. Nutzer können je nach Bedarf wählen.
Intelligente Dokumentverarbeitung: Unterstützt das Hochladen von Dateien in den Formaten PDF, Word, Markdown, Excel usw., extrahiert Inhalte über MinerU und MarkItDown, erkennt automatisch die Struktur und wandelt sie in Präsentationsinhalte um.
Intelligentes Bildsystem: Bietet eine dreifache Lösung aus lokaler Bildbibliotheksverwaltung, Online-Bildersuche (Pixabay, Unsplash) und KI-Bildgenerierung (DALL-E, SiliconFlow) und ordnet passende Bilder automatisch zu.
Deep-Recherche-Funktion: Integriert die beiden Suchmaschinen Tavily und SearXNG, ruft Echtzeitinformationen aus dem Netz ab, extrahiert und strukturiert Inhalte und liefert so Datengrundlagen für die PPT.
Szenariobasierte Vorlagen: Bietet professionelle Vorlagen für Szenarien wie Business, Bildung und Reisen, unterstützt den Import benutzerdefinierter Vorlagen und die KI erzeugt automatisch kreative Layouts.
Export in mehrere Formate: Unterstützt den Export in den Formaten PDF, HTML und PPTX und ist somit für verschiedene Präsentationsszenarien geeignet.
Highlights der LandPPT-Funktionen
Ein-Klick-Generierung: Vollautomatischer Ablauf vom Thema bis zur fertigen PPT.
Intelligente Bildzuordnung: Ordnet automatisch Bilder aus mehreren Quellen zu.
Deep Research: Integriert mehrere Suchmaschinen, um aktuelle Informationen zu beschaffen.
Erstellung von Redemanuskripten: Erstellt automatisch passende Redemanuskripte und unterstützt den Export in mehrere Formate.
Upload mehrerer Dateien: Unterstützt Stapelverarbeitung für höhere Effizienz.
Stapelerzeugung: Beschleunigt die Erzeugung von PPT-Seiten.
Modellanpassung: Modelle nach Bedarf auswählen, um Kosten zu steuern.
So erstellt LandPPT eine PPT
Bedarfsbestätigung: Thema eingeben, Zielgruppe und Seitenanzahl festlegen, Szenariovorlage auswählen – die KI versteht die Anforderungen.
Gliederungserstellung: Die KI analysiert die Anforderungen und erstellt eine strukturierte Gliederung, die visuell bearbeitet und in Echtzeit in der Vorschau angepasst werden kann.
PPT-Generierung: Basierend auf der Gliederung wird per Ein-Klick eine vollständige PPT erstellt, inklusive Design, Bildzuordnung und professionellen Inhalten.
LandPPT Tech-Stack
Backend: FastAPI (asynchrones Framework), SQLAlchemy (Datenbank), Pydantic (Datenvalidierung), Uvicorn (Server).
KI-Integration: OpenAI GPT-Serie, Anthropic Claude, Google Gemini, LangChain-Framework.
Dokumentenverarbeitung: MinerU (PDF-Parsing), MarkItDown (Formatkonvertierung), BeautifulSoup4 (HTML-Parsing), Playwright (Web-Extraktion).
Bildverarbeitung: DALL-E (KI-Generierung), Pillow (Bildverarbeitung), SiliconFlow (chinesische KI), Pollinations (Open-Source-KI).
LandPPT-Installation
Lokale Installation (empfohlen):
git clone https://github.com/sligter/LandPPT.git cd LandPPT curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh uv sync cp .env.example .env # 编辑.env配置API密钥 uv run python run.py
Docker-Deployment:
docker pull bradleylzh/landppt:latest cp .env.example .env # 编辑.env配置API密钥 docker run -d \ --name landppt \ -p 8000:8000 \ -v $(pwd)/.env:/app/.env \ bradleylzh/landppt:latest
Greifen Sie auf http://localhost:8000 zu, das initiale Konto lautet admin, das Passwort admin123.
FAQ
Welche KI-Modelle werden unterstützt? Gibt es Unterschiede bei den Deployment-Methoden?
Unterstützt werden vier Modelltypen: OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude-3.5, Google Gemini-1.5 und Ollama. Die ersten drei erfordern die Konfiguration der entsprechenden Anbieter-API-Schlüssel (über die .env-Datei) und sind auf externe Dienste angewiesen; Ollama unterstützt lokales Deployment ohne externe API und eignet sich für Szenarien mit hohen Datenschutzanforderungen (z. B. in Unternehmen).
Frage: Welche Schritte sind erforderlich, um eine PPT zur „Vorstellung eines Produkts/einer Technologie“ zu erstellen? Wie bindet man Excel-Daten mit technischen Parametern ein?
Erstellungsschritte:
Bedarfsbestätigung: Thema „Produkt-Technologie-Vorstellung“ eingeben, Zielgruppe auswählen (z. B. Kunden, technisches Team), Seitenanzahl festlegen (z. B. 8–15 Seiten), Vorlage der Klasse „Technologie“ wählen.
Gliederungserstellung: Die KI erzeugt eine gegliederte Struktur (mit Kapiteln wie Produktübersicht, Kerntechnologien usw.), die bearbeitet, angepasst und in der Vorschau angesehen werden kann.
PPT-Generierung: Nach Bestätigung der Gliederung mit einem Klick erzeugen – die Plattform ordnet automatisch ein Technologie-Design und passende technische Bilder zu und füllt professionelle Inhalte ein.
Excel-Daten einbinden: In der Phase „Bedarfsbestätigung“ oder „Gliederungserstellung“ über die „Intelligente Dokumentverarbeitung“ eine Excel-Datei importieren. Die Plattform extrahiert die technischen Parameter (z. B. Tabellen, Werte) und wandelt sie automatisch in Diagramme oder Text in der PPT um – ohne manuelles Kopieren; nach der Erstellung kann das Format in der Vorschau nachjustiert werden.
Frage: Welche Unterschiede gibt es zwischen lokaler Installation und Docker-Deployment hinsichtlich der Einsatzszenarien? Was ist bei der erstmaligen Nutzung zu beachten?
Unterschiede bei den Einsatzszenarien:
Lokale Installation: Geeignet für technisch versierte Einzelpersonen oder kleine Teams, die eine Weiterentwicklung oder individuelle Funktionen benötigen; manuelle Einrichtung der Python-Umgebung erforderlich, höhere technische Einstiegshürde.
Docker-Deployment: Geeignet für Unternehmen oder nicht-technische Nutzer, die eine schnelle Bereitstellung wünschen; keine Auseinandersetzung mit der Umgebungskonfiguration nötig, One-Click-Start per Container, dafür geringere Flexibilität bei Quellcode-Anpassungen.
Bei der erstmaligen Nutzung ist Folgendes zu beachten:
Zugriffsadresse: http://localhost:8000.
Anmeldung: Initiales Konto admin, Passwort admin123 – Passwort sollte nach der ersten Anmeldung geändert werden.
Konfiguration: Prüfen, ob die API-Schlüssel der KI-Modelle in der .env-Datei gültig sind (ohne oder mit ungültiger Konfiguration funktionieren z. B. GPT-Modelle nicht); bei Nutzung lokaler Ollama-Modelle sicherstellen, dass diese deployed und mit der Plattform verknüpft sind.
Github:https://github.com/sligter/LandPPT
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