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get_markdown.py

@@ -28,7 +28,7 @@ def get_markdown(text, api_key=None):
 
         # 我们定义一个模板字符串，用于提示 GPT-3.5 总结原始文本并生成汉语总结。
         template_str = """我希望你是一名专业的视频内容编辑，。
-        请根据内容生成兼容脑图的Markdown格式，包含一级内容，不要超过10条，必要时添加分级目录。
+        请根据内容生成兼容脑图的Markdown格式，包含一级内容，不要超过6条
         （字幕中可能有错别字，如果你发现了错别字请改正），
         记得不要重复句子，确保所有的句子都足够精简，清晰完整，祝你好运！
         下面是内容:

gpt_analyze.py

@@ -29,7 +29,7 @@ def summary_text(text, api_key=None):
     try:
 
         # 初始化文本分割器，指定每个块的大小为2000。
-        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000, chunk_overlap=0)
+        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=8000, chunk_overlap=0)
         # 切分文本
         texts = text_splitter.split_text(text)
         # 使用 Document 类创建文档对象
@@ -57,7 +57,7 @@ def summary_text(text, api_key=None):
             openai_api_key = api_key
         else:
             openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
-        llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=openai_api_key)
+        llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-16k", openai_api_key=openai_api_key)
 
         # 加载总结和完善模型链，并向其提供刚才定义的两个模板字符串作为问题和细化问题的提示。
         chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", return_intermediate_steps=True,