深度学习实战30-AIGC项目：自动生成思维导图文件，解放双手

news2024/10/6 20:34:50

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战30-AIGC项目：自动生成思维导图文件，解放双手，思维导图是一种常见的工具，用于将复杂的信息和概念以图形化方式展示出来。AIGC项目旨在将这种思维导图的创建过程自动化，并通过使用ChatGPT作为生成器，使其变得更智能化和动态化。AIGC项目的核心是ChatGPT模型。这是一个基于Transformer架构的神经网络，经过预训练的模型可用于生成自然语言文本。基于ChatGPT的模型可以接收用户提供的短语，然后自动生成一幅与之相关的概念地图，使用户可以更好地理解相关的概念和关系。

一、自动生成思维导图背景

人们在处理大量文本信息和知识时，需要将这些信息以图形化方式表示出来，以便更好地组织、理解和记忆它们。传统上，人们需要手动创建思维导图，这需要花费大量时间和精力，并存在主观性和局限性。因此，使用自动化技术来生成思维导图是一个具有潜在价值的研究方向。

自动生成思维导图的目的是通过使用ChatGPT技术来更好地组织和表现复杂的知识和信息。自动生成思维导图可以极大提高效率和准确性，减少了手动制作思维导图的时间和精力开销，并可以帮助用户更好地理解和掌握相关知识。例如，在教育和培训领域，自动生成思维导图可以帮助学生快速了解与课程相关的重要概念和知识结构，同时解放教师手工制作思维导图的工作量，专注于教学内容的讲解。在商业和科学领域，自动化的思维导图生成可以帮助制定者更好地组织和分类信息，快速地形成结构化的思路并提炼出关键信息。

二、思维导图的作用

辅助记忆：思维导图通过视觉图形化的形式展示信息，可以更易于被人脑感知、理解，从而帮助人们更好地记忆、掌握知识。

整理思路：思维导图可以帮助人们将零散、复杂的信息或概念整理成结构清晰、逻辑严密的框架，便于理解和应用。

提高效率：思维导图可以帮助用户在更短的时间内获取信息、分析信息、提出问题、解决问题等，带来更高的工作和学习效率。

可视化输出：思维导图在视觉上更直观、美观，可以帮助用户更好地展示和传达自己的想法、方案或者思路。

三、自动生成思维导图代码实战

现实步骤：我们需要码定义了一个名为chatnew的函数。该函数使用OpenAI的API，利用GPT-3.5-turbo模型对给定文本进行自然语言生成。该函数的输出是GPT-3.5生成文本的字符串。接下来，该代码将生成的JSON格式的字符串用Python的replace()方法替换掉其中的一些特殊字符串（比如代码块的开始结束标记），并将其写入一个名为mindmap.md的文件中。

def chatnew(text):
    import requests

    url = 'https://openai.com/v1/chat/completions'
    headers = {
        'Authorization': 'Bearer 你的openai key',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    data = {"model": "gpt-3.5-turbo",
            "messages": [{"role": "user", "content": text}]
            }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])
    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

text = "写出知识图谱系统功能的思维导图。"

requirements = "输出为markdown代码,只要markdown代码，不用其他文字说明"
josnlist = chatnew(text+requirements)
josnlist=josnlist.replace('```','')
with open('mindmap.md','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(josnlist)
    f.close()

运行完成后，打开mindmap.md文件，直接看到已经生成好的思维导图了。