Việc hình dung các mối quan hệ phức tạp giữa các nhân vật trong sách luôn là một thách thức đối với độc giả. Một công cụ mới có tên Austen nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra sơ đồ mối quan hệ nhân vật sử dụng AI. Tuy nhiên, các thử nghiệm từ cộng đồng cho thấy cả triển vọng lẫn hạn chế của việc sử dụng các mô hình AI hiện tại cho phân tích văn học.
Austen là một ứng dụng Angular được hỗ trợ bởi AI, tạo ra bản đồ trực quan về mối quan hệ giữa các nhân vật trong sách sử dụng biểu đồ Mermaidjs. Công cụ này cho phép người dùng tìm kiếm bất kỳ cuốn sách nào từ Open Library và tạo ra các biểu đồ mối quan hệ nhân vật có thể được lưu, tải xuống và chia sẻ công khai hoặc giữ riêng tư.
Thách thức về độ chính xác
Người dùng thử nghiệm ứng dụng trên nhiều cuốn sách khác nhau báo cáo kết quả không đồng đều về độ chính xác. Khi được thử nghiệm với các câu chuyện phức tạp như The Wise Man's Fear của Patrick Rothfuss, công cụ nhận diện được nhiều nhân vật nhưng chủ yếu hiển thị mối quan hệ của họ với nhân vật chính thay vì mạng lưới phức tạp giữa tất cả các nhân vật. Một người dùng lưu ý rằng kiểm tra đối chuẩn cho thấy tỷ lệ chính xác chỉ đạt khoảng 60% trong trường hợp tốt nhất.
Trong trường hợp tốt nhất, bạn chỉ có thể đạt được độ chính xác khoảng 60%
Công cụ đôi khi tạo ra những lỗi thú vị, như được minh họa khi một người dùng thử nghiệm với Dungeon Crawler Carl và phát hiện ra các mối quan hệ nhân vật sai một phần hoặc hoàn toàn. Ví dụ, AI xác định sai một số đồng minh là kẻ thù và bỏ sót các động lực quan hệ chính. Những vấn đề tương tự xuất hiện khi người dùng thử nghiệm với các tác phẩm kinh điển như One Hundred Years of Solitude, nơi AI không nắm bắt được các mối quan hệ gia đình phức tạp trong tiểu thuyết.
Triển khai kỹ thuật
Austen tận dụng nhiều công nghệ bao gồm Angular, Analog, TypeScript và Supabase cho cơ sở hạ tầng backend. Đối với khả năng AI, nhà phát triển ban đầu đã thử nghiệm với phiên bản miễn phí của Gemini nhưng thấy kết quả không như mong đợi, cuối cùng chuyển sang DeepSeek để có chất lượng đầu ra tốt hơn. Lệnh nhắc hệ thống hướng dẫn phân tích của AI được công khai trên GitHub, mang lại tính minh bạch về cách công cụ xử lý thông tin văn học.
Một số người dùng đã đề xuất các cải tiến tiềm năng, chẳng hạn như cung cấp cho AI danh sách các nhân vật thực tế từ câu chuyện để cải thiện độ chính xác, hoặc cho phép công cụ xử lý trực tiếp các tệp EPUB thông qua hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG). Điều này có thể cho phép lập bản đồ mối quan hệ chính xác hơn mà không yêu cầu AI phải đọc toàn bộ cuốn sách.
 |
|---|
| Kho lưu trữ GitHub của Austen thể hiện công nghệ backend được sử dụng trong việc xây dựng công cụ phân tích mối quan hệ giữa các nhân vật |
Ứng dụng thực tế
Mặc dù có những hạn chế về độ chính xác, người dùng đã tìm thấy các ứng dụng sáng tạo cho công cụ này. Một số đã sử dụng nó với sách tham khảo để có cái nhìn tổng quan về nội dung kỹ thuật, với một người dùng lưu ý cách các giao dịch cơ sở dữ liệu có thể được hình dung như các nhân vật với mối quan hệ. Những người khác đề cập đến việc sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dựa trên MermaidJS tương tự với LLM cho các sơ đồ luồng logic kinh doanh, giúp xác định các trường hợp đặc biệt trong thiết kế của họ.
Công cụ này cũng cho thấy tiềm năng giúp độc giả theo dõi các nhân vật trong khi đọc các câu chuyện phức tạp. Một người dùng đặc biệt đề cập đến cách điều này giải quyết khó khăn của họ khi phải thường xuyên quay lại để nhớ các nhân vật nhất định trong câu chuyện.
Bộ công nghệ của Austen
- Frontend: Angular, Angular Material, TypeScript
- Backend: Analog, Supabase
- Deployment: Cloudflare Pages
- Visualization: Mermaidjs
- API Integrations: Open Library, DeepSeek, OpenAI
Tính năng chính
- Tìm kiếm và phân tích sách từ Open Library
- Phân tích mối quan hệ nhân vật bằng trí tuệ nhân tạo
- Tạo, lưu và tải xuống (SVG, PNG) biểu đồ Mermaid
- Tùy chọn chia sẻ công khai/riêng tư
- Khám phá biểu đồ cộng đồng
Tiềm năng tương lai
Phản hồi từ cộng đồng chỉ ra một số cải tiến tiềm năng có thể làm cho công cụ này có giá trị hơn. Những cải tiến này bao gồm xử lý spoiler bằng cách cho phép người dùng chỉ định họ đã đọc đến đâu trong một cuốn sách, tính đến các mối quan hệ thay đổi theo thời gian (khi kẻ thù trở thành bạn bè hoặc ngược lại), và cải thiện độ chính xác thông qua các mô hình AI tốt hơn hoặc dữ liệu bổ sung.
Mặc dù Austen có thể chưa cung cấp sơ đồ mối quan hệ nhân vật hoàn hảo, nó đại diện cho sự giao thoa thú vị giữa AI, văn học và công nghệ trực quan hóa. Khi khả năng của LLM tiếp tục cải thiện và với sự phát triển hơn nữa dựa trên phản hồi của người dùng, những công cụ như thế này cuối cùng có thể trở thành người bạn đồng hành có giá trị cho độc giả khi tiếp cận các câu chuyện phức tạp.
Tham khảo: Austen