ChatPPT：自动化PPT文本生成的秘密武器，一键生成专业演讲，试试能否驾驭ChatGLM6B的
文章主题：ChatPPT, 自动PPT文本生成, 生成流程, openai
本文介绍了文档智能如何能够利用大模型，比如chatgpt进行反向生成，做解析的逆操作，实现PPT自动生成的demo。
一、ChatPPT的实现思路
ChatPPT，旨在解决的问题是，自动地生成PPT文本。
1、先看有哪些生成场景
那么会有哪些场景？如果以输入输出来分：
输入的可以是一个用户的主题，例如输入“北京的旅游攻略”，直接输出一份PPT；
输入的可以是一个用户的主题以及主题的大纲，大纲可粗可细，粗则直接放一级标题，细则给出每个章节的层级标题目录。
这两个是发散性生成的范畴，以点扩面。另外一种是总结式，即输入的是一堆文档，提取其中的要点以及要点的内容，逐步地形成一级标题，二级标题，三级标题等。
2、再看实现这套需要哪些组件
无论是上面说的那种，都不在乎包括三个要素：
一组或者多组生成内容的prompt提示。用于指引大模型围绕给定主题、大纲、文章内容生成相关PPT章节的填充内容，这个一般需要我们进行人工设定，并且不同的prompt提示对文本生成质量影响较大。
一个足够好的生成模型。生成模型需要能够准确地理解指令，产生正确的内容，也能准确地按照特定格式地输出内容，以方便快速地获取相应内容。例如，根据主题生成大纲时，需要按照1、2、3等方式生成，如果生成每个章节的一级标题。二级标题时通常会要求使用json格式或者特殊符号作为分割来返回。这些都是要生成模型对结果形式指令有较好的遵循能力。比如ChatGPT、GPT4，或者经过这类技能特殊微调的大模型。
一个可以与PPT文档进行交互的程序组件。这个组件可以执行PPT文档生成过程中所需要的各种操作，包括文档创建、页面的新增、页面内容的编排（例如标题、一级一级、二级标题），页面图片的插入等。以python为例，可以使用python-pptx来实现，该组件提供了许多基础的操作接口。
3、有哪些可以注意的点
🌟 当你拥有这三个核心要素时，🎉 实现目标的那一刻触手可及！但对于想要达到卓越，💡 我们可以遵循这样的策略：首先，深入理解每个组件背后的原理， detalize the mechanics 🕵️♂️，确保每个环节都精确无误。其次，实践是检验真理的唯一标准，apply the knowledge in real-world scenarios 🛠️。不断试验和调整，以优化效果。最后，持续学习和改进，never stop growing 🌱，时刻保持对新知识的好奇心，这样才能与时俱进。记住，成功并非一蹴而就，而是稳健前行的旅程。🚀SEO优化词汇：核心要素、实现目标、卓越策略、深入理解、实践检验、持续学习、优化效果、成功之旅
🌟在创作旅程中，别把宝全押在单一的生成模型上哦！要想产出优质内容，不妨采用逐步迭代的方法。首先，引导模型生成文章的大纲框架，就像指挥交响乐的序章。然后，逐步填充细节，从一级标题到二级，每一步都精准严谨。最后，让这些标题引领你写出具体的内容，这样产出的就是结构完整、逻辑清晰的文章了。🚀这是产品化的智慧，先流程化，再交给技术去实现，确保内容的深度与质量。记得，多步骤才是王道！🏆
这种方式的好处在于，好处在于给到生成模型的压力降低，尤其是对其输出格式的容错率较高。
这种做法存在很大的问题就是，拆成多步会引来生成的次数倍增，是一种时间换质量的做法。
另一个，就是单纯使用python–pptx生成的文档很干瘪，很粗糙。
二、一个开源Demo级PPT生成案例
项目地址：https://github.com/HuiMi24/chatppt
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robot_print(“Hi, I am your PPT assistant.”
)
robot_print(“I am powered by ChatGPT”
)
# robot_print(“If you have any issue, please contact hui_mi@dell.com”)
当然可以，以下是根据您的需求改写后的内容：🌟【高效创作】🎨 通过顶尖PPT工具，只需几步！📈 使用`chatppt(topic, pages, api_secret)`，打造专业级演示文稿。🌍 支持多种语言选项，满足全球化的沟通需要。💻 快速访问API密钥，开启您的创新之旅！🌐欲了解更多详情？👉 点击链接或搜索”chatppt API教程”，让技术赋能你的演讲，提升影响力！💪记得优化关键词：`PPT制作`, `api使用指南`, `语言支持`，以利于搜索引擎SEO。同时，保留主要信息，删减具体API密钥和联系方式，确保内容的吸引力和实用性。
generate_ppt(ppt_content)
1、引入相关组件
相关组件包括pptx，用于操作ppt；openai，用于文本内容生成；
import openai
import json
import argparse
import time
import random
from pptx import Presentation
2、使用openai根据指定的主题topic来生成指定pages页数和language语言的ppt文档
🌟生成的JSON输出格式是关键所在，它确保了数据的精确性和一致性，但这同时也是最具挑战性的一环。在本地测试过程中，我们注意到使用ChatGLM6B模型时，数据解析问题尤为突出，往往导致无法顺利解析和处理。
此外，对于prompt，设计的也很简单；
messages = [
{
“role”: “user”
,
“content”: f“Im going to prepare a presentation about {topic}, please help to outline detailed about this topic, output with JSON language with follow in format {output_format}, please help to generate {pages} pages, the bullet for each as much as possible, please only return JSON format and use double quotes, please return the content in {language}”
,
},
]
该部分完整的内容如下：
def chatppt(topic: str, pages: int, api_key: str, language: str):
language_map = {“cn”: “Chinese”, “en”: “English”
}
language = language_map[language]
## 输出的格式，对大模型要求较高
output_format = {
“title”: “example title”
,
“pages”
: [
{
“title”: “title for page 1”
,
# “subtitle”: “subtitle for page 1”, “content”
: [
{
“title”: “title for bullet 1”
,
“desctription”: “detail for bullet 1”
,
},
{
“title”: “title for bullet 2”
,
“desctription”: “detail for bullet 2”
,
},
],
},
{
“title”: “title for page 2”
,
# “subtitle”: “subtitle for page 2”, “content”
: [
{
“title”: “title for bullet 1”
,
“desctription”: “detail for bullet 1”
,
},
{
“title”: “title for bullet 2”
,
“desctription”: “detail for bullet 2”
,
},
],
},
],
}
## 构造使用的prompt，这里用的是一步生成答案；
messages = [
{
“role”: “user”
,
“content”: f“Im going to prepare a presentation about {topic}, please help to outline detailed about this topic, output with JSON language with follow in format {output_format}, please help to generate {pages} pages, the bullet for each as much as possible, please only return JSON format and use double quotes, please return the content in {language}”
,
},
]
robot_print(f“Im working hard to generate your PPT about {topic}.”
)
robot_print(“It may takes about a few minutes.”
)
robot_print(f“Your PPT will be generated in {language}”
)
openai.api_key = api_key
completion = openai.ChatCompletion.create(model=“gpt-3.5-turbo”
, messages=messages)
try:
content = completion.choices[0].message.content
# just replace to ” is not a good soluation # print(content)
content = json.loads(content.strip())
return
content
except Exception as e:
print(“Im a PPT assistant, your PPT generate failed, please retry later..”
)
exit
(1)
# raise Exception(“Im PPT generate assistant, some error happened, please retry”)
3、多模型生成的结果进行解析，生成ppt
利用python-pptx进行逐页内容的生成，对于每一页slide，有包括title and subtitle、Pic with caption等不同位置的内容，根据实现得到的页面内容进行解析即可。
def generate_ppt(content: str, template=None):
ppt = Presentation()
if
template:
ppt = Presentation(template)
# Creating slide layout
first_slide_layout = ppt.slide_layouts[0]
# “”” Ref for slide types: # 0 -> title and subtitle # 1 -> title and content # 2 -> section header # 3 -> two content # 4 -> Comparison # 5 -> Title only # 6 -> Blank # 7 -> Content with caption # 8 -> Pic with caption # “””
slide = ppt.slides.add_slide(first_slide_layout)
slide.shapes.title.text = content.get(“title”, “”
)
slide.placeholders[1].text = “Generate by ChatPPT” pages = content.get(“pages”
, [])
robot_print(f“Your PPT have {len(pages)} pages.”
)
for i, page in
enumerate(pages):
page_title = page.get(“title”, “”
)
robot_print(f“page {i+1}: {page_title}”
)
bullet_layout = ppt.slide_layouts[1]
bullet_slide = ppt.slides.add_slide(bullet_layout)
bullet_spahe = bullet_slide.shapes
bullet_slide.shapes.title.text = page_title
body_shape = bullet_spahe.placeholders[1]
for bullet in page.get(“content”
, []):
paragraph = body_shape.text_frame.add_paragraph()
paragraph.text = bullet.get(“title”, “”
)
paragraph.level = 1
paragraph = body_shape.text_frame.add_paragraph()
paragraph.text = bullet.get(“description”, “”
)
paragraph.level = 2
ppt_name = content.get(“title”, “”
)
ppt_name = f“{ppt_name}.pptx”
ppt.save(ppt_name)
robot_print(“Generate done, enjoy!”
)
robot_print(f“Your PPT: {ppt_name}”
)
4、生成效果
该项目中给出了以“What is ChatPPT”、“AWS”是什么为例生成的ppt效果：
该方式提供了一个很简单的例子，基本可以串通流程，但效果有限，可以从prompt构造方式等多个方面进行优化，感兴趣的可以在此基础上进一步开发。
总结
本文主要介绍了chatppt实现的技术原理、三个必备要素以及一个开源的demo级项目，从中我们可以看到，决定最终效果的，是文本内容的生成，这个受限于prompt构造的方式以及生成模型的生成能力。
参考文献
1、https://github.com/HuiMi24/chatppt
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