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使用教程
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环境要求
- Linux 环境(README 使用 apt-get 安装系统依赖,需 sudo 权限)
- 已安装 Conda(用于 conda env create 创建环境)
- Python 环境由仓库内的 environment.yml 定义
- 需自备模型与服务凭证(通过环境变量、.env 或私有 YAML 提供)
- Docker 方式需已安装 Docker 与 docker compose
安装与启动步骤
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1安装系统依赖
安装 LibreOffice、字体、CJK 字体与 poppler 工具,供幻灯片渲染与转换使用;仅适用于 Debian/Ubuntu 系。
sudo apt-get update sudo apt-get install -y libreoffice fontconfig fonts-noto-cjk poppler-utils -
2创建 Conda 环境
在仓库根目录根据 environment.yml 创建名为 memslides 的环境,需先克隆仓库并进入目录。
conda env create -f environment.yml -
3激活并安装项目
激活环境后以可编辑模式安装项目,并附带 research 可选依赖组。
conda activate memslides pip install -e ".[research]" -
4安装浏览器依赖
安装 Playwright 的 chromium 浏览器与 ffmpeg,供生成流程调用。
python -m playwright install chromium ffmpeg -
5查看命令帮助
确认包已正确安装,并查看 experiment 子命令支持的参数。
python -m memslides.experiment --help -
6配置凭证
把模型与服务凭证放在环境变量、.env 或私有 YAML 中,用 MEMSLIDES_CONFIG_FILE 指向私有配置文件。
export MEMSLIDES_CONFIG_FILE=/your/path/private.yaml -
7运行冒烟测试
运行内置的 smoke_minimal 小型验证套件,输出写入指定目录,并行度设为 1。
python -m memslides.experiment run smoke_minimal --output-base .memslides/experiments --parallel 1 -
8Docker 方式运行
先用 compose 构建镜像,再在容器中执行同一套 smoke_minimal 验证。
docker compose build docker compose run --rm memslides python -m memslides.experiment run smoke_minimal --output-base /app/.cache/memslides/experiments --parallel 1
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
MEMSLIDES_CONFIG_FILE | 否 | 指向私有 YAML 配置文件,用于提供模型与服务凭证 | /your/path/private.yaml |
--config | 否 | 命令行参数方式指定私有 YAML 配置文件 | --config /your/path/private.yaml |
src/memslides/memslides.yaml | 是 | 仓库内置公开配置,其占位符在加载时从当前进程环境变量展开 | src/memslides/memslides.yaml |
如何确认成功
python -m memslides.experiment --help 能正常输出帮助信息;运行 smoke_minimal 无报错并在输出目录生成结果。
常见问题
Q:memslides.org 是官方网站吗?
A:不是。memslides.com 才是官方试用网站,memslides.org 是仿冒站点,与本项目及仓库无关。
Q:smoke_minimal 能测出全部能力吗?
A:不能。它只是一个很小的验证套件,用于确认环境与流程可跑通。
Q:怎么运行自己的实验套件?
A:把本地套件 YAML 路径或仓库内置套件名传给 python -m memslides.experiment run 即可。
Q:凭证可以写在代码里吗?
A:不可以。请通过环境变量、.env 或私有 YAML 提供,不要把凭证或私有配置提交到 git。
注意事项
- 生成的输出、缓存、私有 YAML 文件与凭证都不应提交到仓库。
- 真实生成实验必须自行提供模型和服务凭证。
- Docker 按 Docker Hub 上的 huohua325/memslides 镜像与本地 docker compose 配置使用。
- apt 安装步骤针对 Debian/Ubuntu,其它发行版需自行等价替换。
核心亮点
- 分层记忆设计把用户偏好、项目上下文和草稿反馈分开管理,避免信息混杂
- 提供在线体验站点,上手门槛低,可直接验证个性化演示效果
- 与 LLM 工具链和智能体流程结合,能跨会话延续风格,减少重复沟通
不足之处
- 项目较新、星标数不高,长期维护和生态成熟度待观察
- 记忆检索与更新的效果依赖具体 LLM 配置,缺少大规模评测数据
适用场景
- 需要反复制作周报或路演材料的职场人士,希望 AI 记住模板和表达习惯
- 产品经理为不同客户定制演示稿,需要复用历史项目背景和风格
- 教育或培训场景中,讲师让 AI 根据过往课件持续生成风格统一的讲义
替代项目
Gamma、Slidev
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