我要投稿

用 AI 重塑阅读体验，将任何书籍转化为可交互的知识图谱

发布日期：2025-10-13 06:40:33 浏览次数： 1533

作者：几乎满级

微信搜一搜，关注“几乎满级”

DeepRead 是一个利用 AI 技术将书籍内容自动转化为可交互知识图谱的开源工具，目的是打破线性阅读限制，让读者能快速理解书中关键概念、人物、事件之间的关系，并支持可视化浏览、主题聚类与多维探索。

功能速览

•

智能解析引擎：项目使用大语言模型（LLM）来智能分析书籍文本。它能够自动识别并提取出关键元素，如人物、事件、概念、地点等，并深挖它们之间复杂的关联关系。

•

可视化知识图谱：解析完成后，DeepRead 会生成一个交互式的知识图谱。这个图谱以可视化的方式呈现书籍的内容结构，支持用户通过点击节点进行快速跳转，从而在知识点之间自由穿梭，打破了传统阅读的局限。

•

多维度探索：生成的知识图谱支持从不同维度（例如人物关系、事件脉络、概念演变等）对书籍内容进行探索，极大地提升了用户的理解、记忆和关联能力。

•

实例丰富：项目已经成功构建了多个经典文学作品的知识图谱作为演示，例如《三体》、《红楼梦》、《西游记》、《百年孤独》等20+经典样例，这些实例直观地展示了该工具的强大能力。

•

工作流自动化：一键格式转换（EPUB/PDF/TXT → Markdown），AI 任务列表生成，批量填充节点，支持中断恢复。

•

输出与分享：生成 Markdown 知识库文件夹，便于 Obsidian/Obsidian-like 工具导入；在线发布为 wiki 页面。

安装与部署

环境准备（推荐本地自建）

•

工具安装：

•

MinerU：克隆 https://github.com/opendatalab/MinerU，pip install 依赖（Python 3+）；

•

BookTools：npm install -g booktools（Node.js 18+）；

•

Gemini CLI：克隆 https://github.com/google-gemini/gemini-cli，配置 API Key。

•

验证：booktools --version、gemini --help。

在线 demo（零安装）

•

访问 https://deepread.aizhi.site/，浏览26本书图谱；每个链接如https://deepread.aizhi.site/三体/三体-宏观蓝图（静态可视化）。

自建知识库

•

克隆仓库：git clone https://github.com/liujuntao123/DeepRead.git；

•

跟随 GUIDE.md 执行工作流；输出 wiki 文件夹导入 Obsidian 或部署为静态站点（Vercel/Netlify）。

•

要求：API Key（Gemini 免费额度），~8GB RAM 处理大书。

使用流程

准备书籍：下载 EPUB/PDF/TXT，创建 <book_name>/wiki 目录。

格式转换：

•

EPUB：booktools process <book_name>.epub（生成 wiki/<book_name>.md + GEMINI.md）。

•

PDF：MinerU 解析 → cp output/<book_name>.md wiki/ → booktools template。

•

TXT：cp <book_name>.txt wiki/<book_name>.md → booktools template。

启动 AI 解析：cd wiki; gemini，执行 开始【初始构建】任务（生成宏观蓝图 + todo.md）。

节点填充：开始批量完成前30个【节点填充】任务（AI 自动生成节点 MD）；迭代 继续批量完成接下来的30个【节点填充】任务 至 todo.md 清空。

组织输出：booktools organize <book_name>（分类实体/事件等文件夹）。

探索与分享：导入 Obsidian 查看图谱，或上传 GitHub Pages 发布 wiki；在线 demo 类似预览。

恢复中断：重启 Gemini，执行续接提示。

项目信息速览

•

项目地址：https://github.com/liujuntao123/DeepRead

•

开发者：liujuntao123（AI Web 工具开发者）

•

Stars / Forks：90 ⭐ / 8 Forks

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-09-29

Spring AI Alibaba Graph升级至1.0.0.4，流式输出演进说明

2025-09-20

AI赋能—大模型搭建知识库

2025-09-17

怎么使用Graph Maker 将文本转换为知识图谱

2025-09-03

向量检索快比LLM还贵？不支持S3的向量数据库，迟早要淘汰！

2025-09-02

知识图谱常用的8款可视化提效神器

2025-09-02

DoorDash如何利用知识图谱增强大模型提升搜索召回精度

2025-09-01

知识图谱在高级媒体搜索中的作用

2025-08-30

知识管理与 RAG 框架全景：从 LlamaIndex 到多框架集成

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

大模型与知识图谱结合的几种方式

2025-07-16

AI 驱动的知识图谱：将任意文本转变为交互式地图

2025-08-26

知识图谱常用的8款可视化提效神器

2025-09-02

使用Coze搭建你的知识图谱，GraphRAG原理及实战讲解（一）

2025-08-28

浅谈大模型知识图谱的构建过程

2025-08-24

Graph Maker轻松创建知识图谱

2025-07-27

大模型知识图谱融合的三大应用场景

2025-08-10

企业图谱解决方案：知识图谱、元数据图谱与分析图谱的区别与应用

2025-07-18

知识管理与 RAG 框架全景：从 LlamaIndex 到多框架集成

2025-08-30

文档知识图谱构建：AI代理如何简化复杂流程？

2025-07-29

大家都在问

文档知识图谱构建：AI代理如何简化复杂流程？

2025-07-29

如何搭建Agent的知识库底座？

2025-07-14

如何为客户数据构建语义视图？

2025-06-14

Agent Infra 图谱：哪些组件值得为 Agent 重做一遍？

2025-05-23

Graph-RAG全面综述：如何用知识图谱+大模型解决信息检索难题？

2025-05-23

无需代码！MCP + Neo4j 如何颠覆知识图谱构建？

2025-05-22

AI搜索与向量数据-模型是如何将信息和数据编码成知识的？

2025-05-20

LLM如何将杂乱文本变为可视化知识图谱？

2025-04-20

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB