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LandPPT : plateforme open-source gratuite de génération AIPPT basée sur les LLM
LandPPT : plateforme open-source gratuite de génération AIPPT basée sur les LLMIntroduction
Landppt est une plateforme de génération d'AIPPT basée sur un grand modèle de langage, qui prend en charge la conversion automatique du contenu de documents en présentations PPT professionnelles. Elle offre plusieurs fonctionnalités : prise en charge de plusieurs modèles d'IA, traitement intelligent des documents, illustration intelligente, recherche approfondie, etc. Le flux d'utilisation suit le processus « Confirmation des besoins - Génération du plan - Génération du PPT », et permet l'exportation aux formats PDF/HTML/PPTX. La pile technique comprend le backend et l'intégration IA, et prend en charge deux méthodes de démarrage : installation locale et déploiement Docker.
Fonctionnalités principales de LandPPT
Prise en charge de plusieurs modèles d'IA : intégration des principaux modèles tels qu'OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude-3.5, Google Gemini-1.5, tout en supportant le déploiement local d'Ollama, permettant aux utilisateurs de choisir selon leurs besoins.
Traitement intelligent des documents : prise en charge du téléchargement de fichiers aux formats PDF, Word, Markdown, Excel, etc., extraction du contenu via MinerU et MarkItDown, identification automatique de la structure et conversion en contenu de présentation.
Système d'images intelligent : offre une solution trois-en-un combinant gestion de bibliothèque d'images locale, recherche d'images en ligne (Pixabay, Unsplash) et génération d'images par IA (DALL-E, SiliconFlow), avec correspondance automatique des illustrations adaptées.
Fonctionnalité de recherche approfondie : intègre les deux moteurs Tavily et SearXNG, récupère en temps réel les informations du web, extrait et structure le contenu pour fournir un soutien en données au PPT.
Modèles contextualisés : fournit des modèles professionnels pour des scénarios tels que business, éducation, tourisme, prend en charge l'importation de modèles personnalisés, et l'IA génère automatiquement des mises en page créatives.
Exportation multi-formats : prend en charge l'exportation aux formats PDF, HTML, PPTX, adaptés à tous types de scénarios de présentation.
Points forts de LandPPT
Génération en un clic : automatisation complète du thème au PPT fini.
Illustration intelligente : correspondance automatique d'images provenant de sources multiples.
Recherche approfondie : intégration de plusieurs moteurs de recherche pour obtenir les informations les plus récentes.
Génération de discours : génération automatique de discours d'accompagnement, prise en charge de l'exportation multi-formats.
Téléchargement multi-fichiers : prise en charge du traitement par lots pour améliorer l'efficacité.
Génération par lots : accélération de la génération des pages PPT.
Personnalisation des modèles : choix du modèle selon les besoins pour contrôler les coûts.
Comment LandPPT génère un PPT
Confirmation des besoins : saisissez le sujet, choisissez le public cible et la plage de nombre de pages, sélectionnez un modèle de scénario ; l'IA comprend les besoins.
Génération du plan : l'IA analyse les besoins et génère un plan structuré, avec édition visuelle et aperçu en temps réel pour ajustements.
Génération du PPT : génération en un clic d'un PPT complet à partir du plan, incluant design, illustrations et contenu professionnel.
Stack technique de LandPPT
Backend : FastAPI (framework asynchrone), SQLAlchemy (base de données), Pydantic (validation des données), Uvicorn (serveur).
Intégration IA : séries OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, framework LangChain.
Traitement de documents : MinerU (analyse PDF), MarkItDown (conversion de formats), BeautifulSoup4 (analyse HTML), Playwright (extraction web).
Traitement d'images : DALL-E (génération par IA), Pillow (traitement d'images), SiliconFlow (IA nationale), Pollinations (IA open source).
Installation de LandPPT
Installation locale (recommandée) :
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
Déploiement Docker :
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
Accédez à http://localhost:8000, compte initial admin, mot de passe admin123.
FAQ
Question : quels modèles d'IA sont pris en charge ? Y a-t-il des différences dans les méthodes de déploiement ?
Quatre modèles sont pris en charge : OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude-3.5, Google Gemini-1.5 et Ollama. Les trois premiers nécessitent la configuration des clés API des fournisseurs correspondants (via le fichier .env) et dépendent de services externes ; Ollama prend en charge le déploiement local, sans API externe requise, et convient aux scénarios avec des exigences élevées en matière de confidentialité des données (comme au sein d'une entreprise).
Question : quelles sont les étapes pour générer un PPT de « présentation technique produit » ? Comment intégrer des données de paramètres techniques depuis Excel ?
Étapes de génération :
Confirmation des besoins : saisissez le sujet « présentation technique produit », choisissez le public cible (par exemple clients, équipe technique), définissez la plage de pages (par exemple 8-15 pages), sélectionnez un modèle de type « technologie scientifique ».
Génération du plan : l'IA génère un plan structuré (incluant des chapitres tels que aperçu du produit, technologies clés), éditable et ajustable avec aperçu.
Génération du PPT : après validation du plan, génération en un clic, avec correspondance automatique d'un design technologique et d'illustrations liées à la technologie, et remplissage de contenu professionnel.
Intégration de données Excel : lors des étapes « Confirmation des besoins » ou « Génération du plan », importez le fichier Excel via « Traitement intelligent des documents » ; la plateforme extrait les données de paramètres techniques (comme tableaux, valeurs) et les convertit automatiquement en graphiques ou texte dans le PPT, sans copie manuelle ; après la génération, le format peut être ajusté dans l'interface d'aperçu.
Question : quelles sont les différences de scénarios d'application entre l'installation locale et le déploiement Docker ? À quoi faire attention lors de la première utilisation ?
Différences de scénarios d'application :
Installation locale : convient aux particuliers ou petites équipes familiarisés avec la technologie, nécessitant un développement secondaire ou des fonctionnalités personnalisées ; nécessite la configuration manuelle de l'environnement Python, barrière technique relativement élevée.
Déploiement Docker : convient aux entreprises ou utilisateurs non techniques recherchant un déploiement rapide ; aucune configuration d'environnement requise, démarrage en un clic via conteneur, mais la flexibilité de modification du code source est moindre.
Points à vérifier lors de la première utilisation :
Adresse d'accès : http://localhost:8000.
Connexion : compte initial admin, mot de passe admin123 ; il est recommandé de modifier le mot de passe après la première connexion.
Configuration : vérifiez que les clés API des modèles d'IA dans le fichier .env sont valides (non configurées ou invalides, les modèles comme GPT ne pourront pas être utilisés) ; pour utiliser les modèles locaux Ollama, assurez-vous qu'ils sont déployés et associés à la plateforme.
Github :https://github.com/sligter/LandPPT
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