模型選型 + pipeline 設計 + 自動化生成流程。整理一個在 Ubuntu 24.04 上實用、穩定、可擴展的架構。

🧠 一、整體架構概念（建議分層）

系統可以拆成 5 個模組：

[OpenClaw / Orchestrator]
        ↓
[LLM（文字生成）]
        ↓
[Story Pipeline（分級 + 單字控制）]
        ↓
[Image Generator（插圖）]
        ↓
[排版輸出（PDF / EPUB / 網頁）]

⚙️ 二、核心組件建議

1️⃣ Orchestrator（控制流程）

你說的 openclaw（應該是類似 agent / workflow 工具）建議角色：

任務拆解（生成故事 → 抽單字 → 生成圖片 → 排版）
批次生產（一次 100 本）
版本控制（level 1–5）

👉 建議搭配：

Python + FastAPI（當 backend）
或 LangChain / LlamaIndex 做流程串接

2️⃣ LLM（文字生成核心）

✅ 推薦方案（RTX 4060 8GB）

選項 A（最穩定）

Ollama
模型：
- Qwen2.5 7B (Q4_K_M)
- Mistral 7B (量化版)

👉 優點：

安裝簡單
GPU 支援好
API 好串

選項 B（更進階控制）

vLLM（但 4060 VRAM 可能偏緊）
或 llama.cpp + GGUF

💡 建議結論

👉 用 Ollama + Qwen 7B 量化版是最穩解

3️⃣ Story Pipeline（關鍵設計🔥）

這是成敗關鍵，不是模型本身。

你要控制三件事：

✳️ (1) 分級（Level）

例如：

Level	CEFR	特徵
L1	A1	單字 300內、句子短
L2	A1-A2	簡單句
L3	A2	小故事
L4	B1	有情節
L5	B2	完整敘事

✳️ (2) 單字控制（超重要）

👉 方法：

建立 vocabulary list（每個 level 一份）
prompt 強制限制

Prompt 範例：

Use only words from this vocabulary list:
[cat, dog, run, happy...]

Write a short story for children (Level 1).
Max sentence length: 6 words.

✳️ (3) 輸出格式（方便後處理）

讓 LLM output JSON：

{
  "title": "...",
  "story": "...",
  "vocabulary": ["cat", "run"],
  "sentences": [
    {"text": "...", "image_prompt": "..."}
  ]
}

👉 這樣才能自動化

4️⃣ 圖像生成（插圖）

✅ 本地方案（推薦）

Stable Diffusion
WebUI: AUTOMATIC1111 或 ComfyUI

⚙️ RTX 4060 建議：

SD 1.5 或 SDXL（需調整）
使用：
- low VRAM mode
- xformers

🎨 風格建議（很重要）

固定 prompt：

children book illustration, watercolor style, soft colors, simple, cute

5️⃣ 排版輸出

📘 書本生成：

工具：

HTML + CSS → PDF（用 WeasyPrint）
或：
- LaTeX（品質最高）
- EPUB（用 ebooklib）

📦 最終輸出：

PDF（可印）
EPUB（電子書）
Web（互動學習）

🚀 三、完整流程（實戰 pipeline）

OpenClaw 發任務
LLM 生成故事(JSON)
Parser 拆句
每句 → image prompt
Stable Diffusion 生圖
合併成頁面
輸出 PDF

🖥️ 四、Ubuntu 24.04 環境配置

🔧 基礎安裝

sudo apt update
sudo apt install python3-pip git

🧠 GPU（NVIDIA）

sudo apt install nvidia-driver-550

確認：

nvidia-smi

🤖 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama run qwen2.5

🎨 Stable Diffusion

📊 五、效能預期（4060）

任務	表現
LLM 生成	很快（<5秒/故事）
圖片生成	約 5–10 秒/張
一本書（10頁）	約 2–3 分鐘

👉 批次 100 本 = 幾小時內可完成

🧩 六、進階優化（之後可以做）

🔥 1. 自動分級評估

用另一個 LLM 做：

難度檢查
單字超標修正

🔥 2. TTS（變有聲書）

Coqui TTS
Bark

🔥 3. 多語版本

中英對照
單字卡模式

🔥 4. 資料庫

SQLite / PostgreSQL
存：
- 故事
- 單字
- 圖片路徑

⚠️ 七、關鍵建議（很重要）

👉 不要一開始就追求「最大模型」

你的瓶頸會是：

prompt 設計 ❗
pipeline ❗
排版 ❗

不是模型大小

✅ 最推薦配置（簡化版）

GPU: RTX 4060
OS: Ubuntu 24.04

LLM:
  Ollama + Qwen2.5 7B (Q4)

Image:
  Stable Diffusion 1.5

Backend:
  Python + FastAPI

Pipeline:
  JSON → Image → HTML → PDF

OpenClaw call AnythingLLM API

要讓 OpenClaw 呼叫 AnythingLLM 的 API，就是把 AnythingLLM 當成一個「後端推理服務」，在 OpenClaw 裡用 HTTP 請求去打它的 endpoint。

🧠 一、先確認 AnythingLLM API 已開啟

AnythingLLM 預設就有 API（通常在本機）

常見 API base URL：

http://localhost:3001/api/v1

你需要準備：

API Key（在 AnythingLLM 設定頁）
Workspace slug（例如：my-workspace）

🔌 二、AnythingLLM 最常用 API（聊天）

📌 Chat Endpoint：

POST /workspace/{workspaceSlug}/chat

📦 Request 範例：

{
  "message": "幫我總結這段內容",
  "mode": "chat"
}

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

⚙️ 三、在 OpenClaw 裡怎麼接

OpenClaw 通常用「HTTP Node / API Node」來串接👇

✅ 基本設定

1️⃣ 設定 URL

http://localhost:3001/api/v1/workspace/my-workspace/chat

2️⃣ Method

POST

3️⃣ Headers

{
  "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
  "Content-Type": "application/json"
}

4️⃣ Body

{
  "message": "",
  "mode": "chat"
}

👉 `` 可以接 OpenClaw 前面節點的輸入

🔄 四、回傳資料格式（解析）

AnythingLLM 回來通常長這樣：

{
  "textResponse": "這是模型回答..."
}

👉 在 OpenClaw 下一個節點取：

textResponse

🧩 五、進階玩法（很重要）

✅ 1. 使用 RAG（文件問答）

AnythingLLM workspace 本身就有 knowledge base 👉 只要用同一個 API 就會自動查文件

✅ 2. Streaming（如果 OpenClaw 支援）

AnythingLLM 支援 stream（需開啟）

✅ 3. 多輪對話

你可以自己在 OpenClaw 存 history：

{
  "message": "上一題 + 新問題",
  "mode": "chat"
}

或用：

mode: "query"

🧪 六、先用 curl 測試

curl http://localhost:3001/api/v1/workspace/my-workspace/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "你好",
    "mode": "chat"
  }'

OpenClaw 自動化流程