企业级批量处理实施方案
对于需要处理大量企业文档的场景，可通过以下方案扩展基础功能：
- 集群化部署：修改app.py中的worker_count参数启用多进程，配合Docker容器化部署可线性提升处理能力。实测表明8核服务器可并行处理5份平均50页的PDF
- automatische Montagelinie：利用watchdog库监控指定文件夹，实现”拖放PDF→自动生成MP3″的工作流。示例脚本可在项目wiki的EnterpriseSolutions板块获取
- 质量校验体系：集成第三方ASR系统（如Deepgram）对输出音频进行语音转文字校验，误差率超过阈值时自动触发重新生成
进阶方案：对敏感企业文档，建议1)私有化部署Llama模型 2)禁用项目的互联网连接 3)在requirements.txt中添加pyArmor实现代码混淆。金融/医疗行业文档需特别注意语音合成时的数字读法准确性。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen NotebookLM: PDF in Podcasts von Open-Source-Tools konvertierenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine Batch-Podcasting-Konvertierung von Dokumenten der Unternehmensklasse?
