処理フローの多次元加速
現在の生成プロセスには、PDF解析、対話生成、音声合成の3段階があり、以下の方法で最適化できる：
- 前処理分割: 長い論文を章ごとに複数のPDFに分割して別々に処理できるようにした(paper_to_podcast.pyのバッチロジックの修正が必要)
- 代替モデル: 要件.txtにollamaサポートを追加し、OpenAIの呼び出しをローカルモデルに置き換える（8GB以上のGPUビデオメモリが必要）
- へいこうアクター3人の対話生成を非同期で実行できるようにディスカッション・チェーンを修正（Python asyncioの修正が必要）
実物比較開発者のテストによると、20ページの論文の処理時間を35分から12分に短縮することができます（Ollama+の章分割を使用）。スピードと品質のバランスに注意し、対話の一貫性を確保するためにエンハンスメントチェーンを維持することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。論文からポッドキャストへ：学術論文を多人数会話のポッドキャストに変換するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 長いポッドキャスト生成時間という技術的ボトルネックをどう最適化するか？
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