Генерация презентации из текста через структурированный артефакт
Как построить сервис, который по текстовому запросу генерирует презентацию и PDF?
Ответить самому
Сначала сформулируйте ответ как на собеседовании, затем откройте разбор и оцените себя.
Короткий ответ
LLM генерирует структурированную схему слайдами, текстом, таблицами и assets; deterministic renderer превращает ее в PPTX/PDF, а не модель рисует файл напрямую.
Полный разбор
Надежный подход - разделить reasoning и rendering. LLM или agent получает задачу, собирает факты, планирует структуру и возвращает JSON/schema: slides, layout type, title, bullets, tables, charts, image prompts/assets. Этот artifact валидируется.
Дальше deterministic renderer собирает PPTX/PDF через библиотеку, шаблоны и правила верстки. Так проще тестировать, редактировать и версионировать результат. Для таблиц лучше хранить исходные structured data, чтобы потом можно было экспортировать Excel или пересортировать строки.
Нужны проверки длины текста, overflow, missing assets, citations, brand style, language и возможность regenerate только один slide, не всю презентацию.
Теория
Для генерации документов LLM должен производить структуру, а стабильный код - финальный файл.
Типичные ошибки
- Просить LLM сразу выдать бинарный PPTX.
- Не валидировать JSON/schema перед rendering.
- Не хранить исходные table/chart data.