Film Theory RAG Knowledge Base

电影理论RAG知识库 - AI辅助电影创作系统的理论基础与实现

作者: Marlin阿杰 理论基础: 三篇工作论文 (Working Papers) 当前版本: v0.1.0

项目概述

本项目是一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的电影理论知识库，旨在为AI辅助电影创作提供理论支持和实现框架。

核心理论基础

1. Working Paper 01: 马尔可夫电影创作状态理论

   • 三状态模型（原型/当前/投射）
   • 导演核心张力的压缩表示（α系数）
   • ACE框架的马尔可夫实现

2. Working Paper 02: 认知共振理论与五阶段创作流

   • AI与人类的对称共振关系
   • 五阶段创作流（明确→聚焦→发散→收束→整理）
   • 按智分配的协作哲学
   • 多模态激发理论

3. Working Paper 03: 动态充分性与三维创作导航系统

   • 动态充分性原则（关系性而非绝对）
   • 三维创作空间导航（结构×阶段×进度）
   • 三重触发机制（主动/卡点/停滞）
   • 慢协商设计哲学

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 启动API服务

python backend/api/query_interface.py

服务将在 http://localhost:8000 启动

3. 查看API文档

访问 http://localhost:8000/docs 查看交互式API文档

4. 运行测试

# 确保API服务已启动
python tests/test_api.py

核心功能

三大知识库模块

1. 理论状态库: 导演核心张力、三结构理论、理论概念
2. 作品记忆库: 多媒体片段、张力关联、多维检索
3. 创作者状态库: 三维位置追踪、激发偏好、状态管理

三重触发机制

1. 创作者主动请求
2. AI卡点检测（≥3次）
3. 操作停滞检测（≥120秒）

动态充分性计算

基于创作者画像动态判断激发是否充分（关系性而非绝对）

已收录数据

• 导演: 侯孝贤、诺兰（含核心张力与代表作分析）
• 理论: 三结构理论、五阶段创作流
• 作品: 7部代表作的三结构分析

文档

• 知识库详细文档
• API文档
• 工作论文

技术栈

Python 3.8+ · FastAPI · Pydantic · YAML · ChromaDB(计划)

许可证

MIT License

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