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DeepTutor快速上手指南:把本地资料变成AI学习助手

DeepTutor快速上手指南把本地资料变成AI学习助手【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor你上周刚喂给AI的资料这周问它又答不到点子上——因为它把你当成了一次性用户。DeepTutor是一个开源AI学习助手把本地知识库和模型接在一起讲义、PDF喂进去回答就从你的资料里找出处之前学过的内容它记得住。适合想把个人资料沉淀成私人辅导系统的自学者和教师。一页看懂六个模块覆盖完整学习流程模块解决什么问题入口Chat代理循环问答能调工具、接地引用资料侧边栏 HomeKnowledge Center本地知识库每个库绑定一个检索引擎侧边栏 Knowledge CenterMemory三层记忆记什么可查可改侧边栏 MemoryBook把资料编译成交互式读物侧边栏 BookCo-Writer选中文字让AI改写改动按差异对比接受/拒绝侧边栏 Co-WriterPartners同一个大脑接入飞书、Telegram等IM渠道侧边栏 Partners快速上手三条命令装好并接入模型需要 Python 3.11–3.13 和 Node.js 20在你想放工作目录的地方执行mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor startpip install -U deeptutor装好后端和前端不用 clone 仓库装不上先看 Python 版本是否在 3.11–3.13 区间deeptutor init依次问后端端口默认8001、前端端口默认3782和模型配置全部回车可跳过之后在设置页补deeptutor start同时拉起前后端终端打印出http://127.0.0.1:3782后浏览器打开即进入工作台CtrlC一并停止。启动后进入Settings → Models给 LLM 卡片填 Base URL、API Key 和模型名保存即可这一步走先存草稿再应用配错不会打断当前会话。想离线跑本地模型把 Base URL 填成http://127.0.0.1:11434/v1Ollama就行。![DeepTutor设置页Models界面LLM与Embedding模型分类配置](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor/raw/07bb3c19e91af04b1c7b4f52c2b711d88ea451c0/assets/figs/web-1.4.6/home/10-configure models.png?utm_sourcegitcode_repo_files)核心功能讲解三个真正拉开差距的模块多引擎本地知识库回答从你的资料里找出处普通问答没有依据换到知识库场景才有约束。打开 Knowledge Center 点 New knowledge base拖入 PDF、DOCX、Markdown系统自动解析建索引终端用户也可以用deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf一步完成。建库时每个库绑定一个引擎默认的 LlamaIndex 走本地向量加 BM25也可换 PageIndex、GraphRAG、LightRAG或直接关联 Obsidian 库。做完后页面上对应引擎卡片显示 Ready知识库列表出现文档计数回聊天里问一个资料内的问题回答会带上具体段落引用。三层记忆AI记住你的方式可查可改聊天工具记不住你而向量库存的记忆又看不出来。DeepTutor 把记忆分成三层文件L1 工作区镜像记录每次交互的原始轨迹L2 按聊天、笔记本、题库等表面各整理一份精炼事实L3 跨表面合成出长期画像L2 引用 L1、L3 引用 L2。打开 Memory 页面你会看到三张卡片分别标着 LIVE / CURATED / SYNTHESIS 和各自的数量点进记忆图谱任意一条 L3 结论都能沿连线追到 L1 的原始事件。记错了直接改文件。Book把讲义编译成交互式读物聊天记录是流水账没法回头复习。在 Book 里选一份来源——知识库、笔记本或聊天历史都可以它会先给出章节大纲你确认结构后才开始生成不一次性盲输。生成完每一章都是类型化内容块测验卡、时间线、代码、概念图、交互组件混排每页还带独立侧边对话读到哪里问到哪里整册可以导出 Markdown进度和测验记录只属于读者自己。避坑与常见问题新手最容易卡住的四个位置现象页面能打开但所有回答都失败。原因deeptutor init被跳过模型配置为空。解决到 Settings → Models 补一个 LLM 配置或重跑deeptutor init。现象知识库建好了聊天却检索不到、没有引用。原因RAG 引擎还需要 embedding 模型默认没配。解决在 Models → Embedding 加一个向量模型然后对该库重新索引。现象deeptutor start --dev报前端已存在但不响应。原因残留的 Next.js 进程或过期锁文件。解决停掉它打印的 PID确认没有进程就删除web/.next下的锁文件再启动。现象Docker 里连不上宿主机的 Ollama。原因容器内的localhost指向容器自己。解决运行时加--add-hosthost.docker.internal:host-gatewayBase URL 指向http://host.docker.internal:11434/v1细节见 CONTAINERIZATION.md。上手之后三件值得接着做的事用 Book 把一份讲义编译成交互式读物在页边对话里逐页追问细节。在 Co-Writer 里选中一段文字基于知识库让它改写或精简看差异对比后接受再存回笔记本。进阶玩法在 My Agents 连接本机 Claude Code / Codex聊天中它参与当前回合仓库根目录的 SKILL.md 还能交给其他代理让它们直接以工具方式驱动 DeepTutor。资料不再是一次性的回答也不再凭空而来——打开那个工作台从第一份讲义开始喂给它。【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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