📫 İletişim

Bu depo'nun ana katkıcısı 2026 yılında mezun olacak bir yüksek lisans öğrencisidir, iş birliği veya fırsatlar için iletişime geçmekten çekinmeyin.

Bu deposunun başlıca katkıcısı 2026 mezunu bir yüksek lisans öğrencisidir, iş birliği ya da iletişim fırsatları için iletişime geçebilirsiniz.

📅 Haberler

[2026/01]: Serbest biçimli ve şablon oluşturma için PPTX dışa aktarma, çevrimdışı mod şimdi destekleniyor! Bağlam taşmasını önlemek için bağlam yönetimi eklendi.
[2025/12]: 🔥 Büyük iyileştirmelerle V2 yayımlandı - Derin Araştırma Entegrasyonu, Serbest Biçimli Görsel Tasarım, Otonom Varlık Oluşturma, Metinden Görsele Üretim ve sandbox & 20+ araç ile Ajan Ortamı.
[2025/09]: 🛠️ MCP sunucu desteği eklendi - yapılandırma detayları için MCP Server adresine bakınız
[2025/09]: 🚀 Büyük iyileştirmelerle v2 yayımlandı - detaylar için sürüm notları adresine bakınız
[2025/08]: 🎉 Makalemiz EMNLP 2025’te kabul edildi!
[2025/05]: ✨ Çekirdek işlevselliğiyle v1 yayımlandı ve 🌟 dönüm noktası: GitHub’da 1.000 yıldız! - detaylar için sürüm notları adresine bakınız
[2025/01]: 🔓 Kod tabanı açık kaynaklandı, deneysel kod deneysel sürümde arşivlendi

📖 Kullanım

[!IMPORTANT]

1. Tüm bu API anahtarları, yapılandırmalar ve servisler zorunludur.

2. Ajan Omurgası Tavsiyesi: Araştırma Ajanı için Claude, Tasarım Ajanı için Gemini kullanın. GLM-4.7 de açık kaynak modellerde iyi bir seçenektir.

3. Sınırlı yeteneklerle çevrimdışı mod desteklenmektedir (aşağıda Çevrimdışı Kurulum bölümüne bakınız).

1. Ortam Yapılandırması

Yapılandırma dosyalarını oluşturun (proje kökünden):

  cp deeppresenter/deeppresenter/config.yaml.example deeppresenter/deeppresenter/config.yaml
  cp deeppresenter/deeppresenter/mcp.json.example deeppresenter/deeppresenter/mcp.json
  ``Çevrimiçi kurulum:
  MinerU: mineru.net adresinden bir API anahtarı başvurusu yapın. Her anahtarın 14 gün geçerli olduğunu unutmayın.
  Tavily: tavily.com adresinden bir API anahtarı başvurusu yapın.
  LLM: Model uç noktasını, API anahtarlarını ve ilgili parametreleri config.yaml dosyasında ayarlayın.
Çevrimdışı kurulum:

  MinerU: MinerU docker kılavuzu adresindeki talimatları izleyerek MinerU sunucusunu dağıtın.
  Yapılandırma anahtarı: Ağ bağımlı araçların yüklenmemesi için config.yaml dosyasında offline_mode: true olarak ayarlayın (örn. fetch, search).

  MinerU uç noktası: mcp.json dosyasında MINERU_API_URL değerini yerel MinerU servis URL'nize ayarlayın.
2. Servis Başlatma
Docker imajlarını oluşturun: docker compose build
Docker Compose ile:
  
`bash
  docker compose up -d
  `
Yerelde çalıştırma:
  `bash
  cd deeppresenter
  pip install -e .
  playwright install-deps
  playwright install chromium
  npm install
  npx playwright install chromium
  python webui.py
  `
[!TIP]
🚀 All configurable variables can be found in constants.py.
💡 Case Study
#### Prompt: Please present the given document to me.
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
#### Prompt: 请介绍小米 SU7 的外观和价格
  
  
  
  
  
  
#### Prompt: 请制作一份高中课堂展示课件，主题为“解码立法过程：理解其对国际关系的影响”
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Citation 🙏
If you find this project helpful, please use the following to cite it:

bibtex
@inproceedings{zheng-etal-2025-pptagent,
    title = "{PPTA}gent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides",
    author = "Zheng, Hao  and
      Guan, Xinyan  and
      Kong, Hao  and
      Zhang, Wenkai  and
      Zheng, Jia  and
      Zhou, Weixiang  and
      Lin, Hongyu  and
      Lu, Yaojie  and
      Han, Xianpei  and
      Sun, Le",
    editor = "Christodoulopoulos, Christos  and
      Chakraborty, Tanmoy  and
      Rose, Carolyn  and
      Peng, Violet",
    booktitle = "Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2025",
    address = "Suzhou, China",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.728/",
    doi = "10.18653/v1/2025.emnlp-main.728",
    pages = "14413--14429",
    ISBN = "979-8-89176-332-6",
    abstract = "Automatically generating presentations from documents is a challenging task that requires accommodating content quality, visual appeal, and structural coherence. Existing methods primarily focus on improving and evaluating the content quality in isolation, overlooking visual appeal and structural coherence, which limits their practical applicability. To address these limitations, we propose PPTAgent, which comprehensively improves presentation generation through a two-stage, edit-based approach inspired by human workflows. PPTAgent first analyzes reference presentations to extract slide-level functional types and content schemas, then drafts an outline and iteratively generates editing actions based on selected reference slides to create new slides. To comprehensively evaluate the quality of generated presentations, we further introduce PPTEval, an evaluation framework that assesses presentations across three dimensions: Content, Design, and Coherence. Results demonstrate that PPTAgent significantly outperforms existing automatic presentation generation methods across all three dimensions."
}

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-02-22 ---