多维度加速处理流程
当前生成流程涉及PDF解析、对话生成和音频合成三个阶段，可通过以下方式优化：
- 预处理拆分：将长篇论文按章节拆分为多个PDF单独处理（需修改paper_to_podcast.py的批处理逻辑）
- 模型替代方案：在requirements.txt中添加ollama支持，替换部分OpenAI调用为本地模型（需8GB以上GPU显存）
- parallelization：修改Discussion Chain使三个角色的对话生成异步执行（需要Python asyncio改造）
实测对比：开发者测试显示20页论文的处理时间可从35分钟降至12分钟（使用Ollama+章节拆分）。注意平衡速度与质量，建议保留Enhancement Chain确保对话连贯性。
This answer comes from the articlePaper to Podcast: Converting Academic Papers to Multi-Person Conversation PodcastsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to optimize the technical bottleneck of long podcast generation time?
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil