視覺化書籍中複雜的角色關係一直是讀者面臨的挑戰。一款名為 Austen 的新工具旨在透過 AI 生成角色關係圖來解決這個問題。然而，社群測試揭示了當前 AI 模型用於文學分析的潛力和侷限性。
Austen 是一款基於 Angular 的 AI 驅動應用程式，使用 Mermaidjs 圖表建立書籍角色之間的視覺關係圖。該工具允許使用者從 Open Library 搜尋任何書籍並生成角色關係圖，這些圖可以儲存、下載，並可以公開共享或保持私密。
準確性挑戰
測試該應用程式的使用者報告了不同書籍的各種準確性結果。當針對複雜敘事如 Patrick Rothfuss 的《智者的恐懼》（The Wise Man's Fear）進行測試時，該工具識別了許多角色，但主要顯示了他們與主角的關係，而非所有角色之間的複雜網路。一位使用者指出，基準測試表明準確率最高只有約 60%。
「最好的情況下，你能得到的準確率大約是 60%」
該工具有時會產生有趣的錯誤，正如一位使用者測試《地下城爬行者卡爾》（Dungeon Crawler Carl）時所發現的，角色關係部分或完全不正確。例如，AI 錯誤地將某些盟友識別為敵人，並且錯過了關鍵的關係動態。當用戶測試《百年孤獨》（One Hundred Years of Solitude）等經典作品時，也出現了類似問題，AI 未能捕捉到小說中複雜的家庭關係。
技術實現
Austen 利用多種技術，包括 Angular、Analog、TypeScript 和 Supabase 作為其後端基礎設施。對於 AI 功能，開發者最初嘗試了 Gemini 的免費層級，但發現結果令人失望，最終轉向 DeepSeek 以獲得更好的輸出質量。指導 AI 分析的系統提示在 GitHub 上公開可用，提供了該工具如何處理文學資訊的透明度。
一些使用者提出了潛在的改進建議，例如透過故事中實際角色列表來引導 AI 以提高準確性，或者透過檢索增強生成（RAG）系統使工具能夠直接處理 EPUB 檔案。這可能允許更準確的關係對映，而無需 AI 閱讀整本書。
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| Austen 的 GitHub 倉庫展示了構建角色關係工具所使用的後端技術 |
實際應用
儘管存在準確性限制，使用者仍然發現了該工具的創造性應用。一些人將其用於參考書籍，以獲取技術內容的概覽，一位使用者指出資料庫事務可以被視覺化為具有關係的角色。其他人提到將類似的基於 MermaidJS 的視覺化技術與 LLM 一起用於業務邏輯流程圖，幫助識別設計中的邊緣情況。
該工具還顯示出幫助讀者在閱讀複雜敘事時跟蹤角色的潛力。一位使用者特別提到這解決了他們經常需要回頭記住故事中某些角色是誰的困擾。
Austen 技術棧
- 前端： Angular 、 Angular Material 、 TypeScript
- 後端： Analog 、 Supabase
- 部署： Cloudflare Pages
- 視覺化： Mermaidjs
- API 整合： Open Library 、 DeepSeek 、 OpenAI
主要功能
- 從 Open Library 搜尋和分析書籍
- AI 驅動的角色關係分析
- 生成、儲存和下載（SVG、PNG）Mermaid 圖表
- 公共/私人分享選項
- 社群圖表發現
未來潛力
社群反饋指出了幾個可能使工具更有價值的潛在增強點。這些包括透過允許使用者指定他們在書中讀到哪裡來處理劇透問題，考慮隨時間變化的關係（如敵人變成朋友或反之），以及透過更好的 AI 模型或補充資料來提高準確性。
雖然 Austen 可能尚未提供完美的角色關係圖，但它代表了 AI、文學和視覺化技術的有趣交叉點。隨著 LLM 能力的不斷提高以及基於使用者反饋的進一步開發，像這樣的工具最終可能成為讀者應對複雜敘事的有價值伴侶。
參考：Austen