PPTAgent：一款开源免费生成和评估幻灯片的项目

这篇文章介绍一下PPTAgent，一个从文档自动生成演示文稿的创新系统。该系统从人类的展示创作方法中汲取灵感，采用两步流程来确保卓越的整体质量。此外，本文还介绍了PPTEval，这是一个综合评估框架，可以跨多个维度评估演示文稿。

ppt agengt

部署使用

为了快速测试，可以使用resource/test/test_（pdf|template）中的示例来节省预处理时间。

建议及要求

类别	详情
LLM推荐语言模型	语言模型：70B+非推理模型（Qwen2.5-72B-Instruct），用于生成任务。视觉模型：7B+参数（Qwen2-VL-7B-Instruct），用于字幕任务。
系统需求	在Linux和macOS上测试，不支持Windows。至少8GB RAM，建议使用CUDA或MPS支持以获得更好的性能。所需依赖项：LibreOffice、poppler-utils （conda: poppler）和NodeJS。

Docker部署

使用远程服务器时，请确保8088和9297两个端口都被转发。

bash 复制代码

docker pull forceless/pptagent
docker run -dt --gpus all --ipc=host --name pptagent \
  -e OPENAI_API_KEY='your_key' \
  -p 9297:9297 \
  -p 8088:8088 \
  -v $HOME:/root \
  forceless/pptagent

在本地运行

安装指南

bash 复制代码

pip install git+https://github.com/icip-cas/PPTAgent.git
pip install git+https://github.com/Force1ess/python-pptx

服务端

在pptagent_ui/backend.py中初始化你的模型：

python 复制代码

llms.language_model = LLM(
    model="Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4",
    api_base="http://124.16.138.143:7812/v1"
)
llms.vision = LLM(model="gpt-4o-2024-08-06")

启动前端

注意：后端API端点在src/main.js中配置为axios.defaults.baseURL

bash 复制代码

cd pptagent_ui
npm install
npm run serve

有关程序化生成的详细信息，请参阅pptagent_ui/backend.py:ppt_gen和test/test_pptgen.py。

项目结构📂

bash 复制代码

PPTAgent/
├── pptagent/
│   ├── apis.py                     # API and CodeExecutor
│   ├── llms.py                     # LLM services initialization
│   ├── presentation.py & shapes.py # Parse PowerPoint files
│   ├── induct.py                   # Presentation analysis (Stage Ⅰ)
│   ├── pptgen.py                   # Presentation generation (Stage Ⅱ)
│   ├── layout.py                   # Definition of the layout in pptxs
│   ├── document.py                 # Parse and organize markdown document
├── pptagent_ui/                    # UI for PPTAgent
|   ├── src/                        # Frontend source code
│   ├── backend.py                  # Backend server
├── roles/                          # Role definitions in PPTAgent
├── prompts/                        # Project prompts

特点✨

动态内容生成：创建无缝集成文本和图像的幻灯片
智能参考学习：利用现有的演示文稿，而不需要手动注释
综合质量评估：通过多个质量指标评估演示文稿

案例研究💡

Iphone 16 Pro
Build Effective Agents

PTAgent🤖

PPTAgent遵循两个阶段的方法：

分析阶段：从参考报告中的模式中提取和学习
生成阶段 ：开发有结构的轮廓并制作视觉上有凝聚力的幻灯片
我们系统的工作流程如下图所示：

github 仓库地址：https://github.com/icip-cas/PPTAgent