# 互动式故事生成器 - 开发规范文档 (使用Meta Llama)

## 1. 项目概述
创建一个基于AI的互动式故事生成器,使用Meta Llama模型,允许用户提供初始场景或角色,然后与AI进行对话式交互来发展故事情节。该项目将部署在Hugging Face Space上。

## 2. 技术栈
- Python 3.8+
- Gradio (用于创建Web界面)
- Hugging Face Transformers (用于访问和使用Llama模型)
- PyTorch (作为Transformers的后端)

## 3. 开发阶段

### 阶段1: 基本功能实现

#### 1.1 设置项目环境
- 创建`requirements.txt`文件,包含必要的依赖
- 设置虚拟环境

#### 1.2 配置Llama模型
- 使用Hugging Face Transformers库加载Llama模型
- 设置适当的模型参数(如温度、top-k等)

#### 1.3 实现基本的故事生成
- 创建`app.py`文件
- 导入必要的库和Llama模型
- 实现使用Llama的文本生成函数

#### 1.4 创建基本的Gradio界面
- 设计输入框供用户输入初始场景
- 添加"生成故事"按钮
- 创建输出区域显示生成的故事

#### 1.5 整合模型和界面
- 将Llama文本生成函数与Gradio界面连接
- 测试基本功能

### 阶段2: 增强交互性

#### 2.1 实现对话式交互
- 修改Llama生成函数,支持接收用户的后续输入
- 更新Gradio界面,添加对话历史显示
- 实现回合制的故事发展机制

#### 2.2 添加故事风格选择
- 创建预定义的故事风格列表(如科幻、奇幻、悬疑等)
- 在界面中添加风格选择下拉菜单
- 修改Llama生成函数,考虑所选风格

#### 2.3 角色管理
- 添加角色创建功能
- 在故事生成过程中整合角色信息到Llama输入

### 阶段3: 高级功能

#### 3.1 故事分支
- 使用Llama生成多个可能的故事发展方向
- 允许用户选择喜欢的方向继续发展

#### 3.2 保存和加载功能
- 实现将生成的故事保存为文件的功能
- 添加加载已保存故事的选项

#### 3.3 上下文管理
- 实现有效的上下文管理,确保Llama模型能够理解长期上下文

## 4. 优化Llama模型使用
- 实现高效的模型缓存机制
- 优化推理速度,考虑使用量化技术
- 实现批处理以提高效率

## 5. Hugging Face Space部署准备
- 确保`requirements.txt`包含所有必要的依赖
- 创建`README.md`文件,提供项目描述和使用说明
- 配置Hugging Face Space的环境变量(如需要)

## 6. 测试
- 为每个主要功能编写单元测试
- 进行用户体验测试,收集反馈
- 测试在Hugging Face Space环境中的性能

## 7. 部署
- 在Hugging Face Space上部署应用
- 确保模型和所有必要文件都正确上传
- 测试部署后的应用功能

## 8. 后续优化
- 基于用户反馈进行界面优化
- 探索使用Llama模型的最新版本或变体
- 考虑添加多语言支持
- 优化模型响应时间和资源使用

## 9. 文档和用户指南
- 编写详细的项目文档,包括技术细节和架构说明
- 创建用户指南,解释如何使用互动式故事生成器
- 在Hugging Face Space项目页面上提供清晰的使用说明

注意: 
1. 在开发过程中,请确保遵循Python的PEP 8编码规范,并为函数和类添加适当的文档字符串。
2. 使用Llama模型时,请确保遵守相关的使用条款和许可协议。
3. 考虑到Hugging Face Space的资源限制,可能需要对模型进行优化或选择较小的Llama变体。