DeepTutor 快速上手3 条命令拉起开源 AI 导师用自己的资料问出带引用的答案【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor一沓讲义 PDF、几个笔记文档躺在桌面问过 AI 助手回答却总是飘——你整理的资料它用不上上周刚讲过的这周又忘了。DeepTutor 是一个开源的 AI 学习工作台agent-native learning workspace把两件事做扎实把你的资料建成知识库、每个回答都带出处引用用三层记忆记住你而且看得见、改得动。目标是 10 分钟内拿到一个会引用你资料的导师。三条命令拉起来从 pip install 到能打开的工作台这节解决先跑起来的问题。环境要求 Python 3.11–3.13 与 Node.js 20。mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor startdeeptutor init依次问后端端口默认8001、前端端口默认3782、LLM 提供商与模型现在不填直接回车之后去设置页补deeptutor start前后端一起拉起来终端打印地址即就绪按CtrlC两个一起停配置文件都在工作目录data/user/settings/下纯 JSON/YAML好读好改验证你是否做对浏览器打开http://127.0.0.1:3782能看到聊天输入框和左侧一列入口就成了。想跟源码一起迭代clone 仓库后照做git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor cd DeepTutor python -m pip install -e . ( cd web npm ci --legacy-peer-deps ) deeptutor start --dev--dev会开前端热更新目录布局和 pip 安装完全一致。接上大脑云端 API Key 或 Ollama 本地模型二选一这节解决谁来回答的问题。刚启动时模型配置是空的接上模型它才会开口。云端最直接Settings → Models → LLM填 Base URL、API Key、模型名保存。设置页支持先存草稿再应用配错了不会弄坏当前会话。想彻底离线Ollama 很顺ollama serve ollama pull wizardlm2:7b回到设置页把 LLM 的 Base URL 填成http://127.0.0.1:11434/v1模型名填你拉的模型。整个推理不经过任何云端。验证你是否做对在聊天里发一句介绍一下你自己有回应即接通。DeepTutor模型设置页LLM、Embedding、Search等模型卡片最小闭环上传一份 PDF问一个问题看到引用这节是全篇重点把 DeepTutor 从通用聊天变成只按你的资料作答的导师。进Knowledge Center点Create new新建知识库起名引擎保留默认LlamaIndex本地向量 BM25开箱即用把 PDF、DOCX、PPTX 或 Markdown 拖进去系统自动解析、建索引。命令行党一条命令等价完成deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf两个值得知道的细节引擎可换除 LlamaIndex 外还有 GraphRAG、LightRAG、PageIndex也能直接关联现有 Obsidian 库每个知识库绑定一个引擎实现见 deeptutor/knowledge/索引带版本重建索引生成新版本目录旧索引不受影响出问题可回退现在回到聊天在输入框挂上这个知识库问结合资料解释梯度下降的收敛条件。回答会带上具体段落与页码——这就是 RAG 起效的样子。PDF 还能开沉浸阅读文档与答案并排逐页给引用。验证你是否做对回答带引用点引用能跳到原文段落。DeepTutor知识库创建对话框选择索引引擎并上传资料三层记忆导师记下的东西你也看得翻这节解决它记没记、怎么查的问题。聊过几轮后打开Memory页面L1 工作区镜像实时记录每次交互只追加的事件轨迹L2 表面摘要聊天、笔记本、题库各表面的精炼事实L3 跨表面合成把不同场景的学过的内容串成长期画像关键在这份记忆是一堆文件不是黑盒L2 引用 L1、L3 引用 L2记忆图谱能把每句话追到最初的事件。发现它记错了直接改文件终端里deeptutor memory show随时看当前内容。验证你是否做对Memory 页三张卡片的数字随你的聊天在涨。一个运行时全跑书、协作写作、研究与解题共用同一引擎这节回答除了聊天还能干什么。所有模式共用同一条 agent 循环切的是目标而不是引擎上下文跟着你走。DeepTutor系统架构图从入口层、代理核心到数据层的分层设计Book把资料和对话编译成活书——章节是类型化块文字、测验卡、时间线、代码、动画、概念图创建前先给章节大纲确认结构才生成内容见 deeptutor/book/Co-Writer双栏 Markdown 编辑器选中任意一段让 AI 重写、扩写或精简改动以接受/拒绝差异呈现落不落盘你说了算Research / Solve前者出带引用的报告后者一步步推理解题命令行同样能跑deeptutor run deep_solve Solve x^2 4 --format json结构化 JSON 方便脚本驱动子代理与 PartnersMy Agents里接上本地 Claude Code 或 Codex聊天中一下即可调用Partners 把同一个大脑接到飞书、Slack 等十几条 IM 渠道导师 24 小时在线验证你是否做对拿刚建的知识库开一册书会先弹出大纲确认步骤——这就是不一次性盲吐的设计。你已经拥有了什么走到这里你手里不再是一个聊过就忘的聊天页一个配好的模型大脑、一套用自己资料建好的知识库、一份随学随记的三层记忆外加聊天、书、协作写作、终端可以随时切换的入口。想继续深入三个方向把一套讲义做成 Book 互动读物在 Co-Writer 里精修一段笔记再存进笔记本或在终端跑一次deeptutor run deep_research看一份带引用的研究报告怎么成稿。【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 DeepTutor 快速上手：3 条命令拉起开源 AI 导师，用自己的资料问出带引用的答案
DeepTutor 快速上手3 条命令拉起开源 AI 导师用自己的资料问出带引用的答案【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor一沓讲义 PDF、几个笔记文档躺在桌面问过 AI 助手回答却总是飘——你整理的资料它用不上上周刚讲过的这周又忘了。DeepTutor 是一个开源的 AI 学习工作台agent-native learning workspace把两件事做扎实把你的资料建成知识库、每个回答都带出处引用用三层记忆记住你而且看得见、改得动。目标是 10 分钟内拿到一个会引用你资料的导师。三条命令拉起来从 pip install 到能打开的工作台这节解决先跑起来的问题。环境要求 Python 3.11–3.13 与 Node.js 20。mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor startdeeptutor init依次问后端端口默认8001、前端端口默认3782、LLM 提供商与模型现在不填直接回车之后去设置页补deeptutor start前后端一起拉起来终端打印地址即就绪按CtrlC两个一起停配置文件都在工作目录data/user/settings/下纯 JSON/YAML好读好改验证你是否做对浏览器打开http://127.0.0.1:3782能看到聊天输入框和左侧一列入口就成了。想跟源码一起迭代clone 仓库后照做git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor cd DeepTutor python -m pip install -e . ( cd web npm ci --legacy-peer-deps ) deeptutor start --dev--dev会开前端热更新目录布局和 pip 安装完全一致。接上大脑云端 API Key 或 Ollama 本地模型二选一这节解决谁来回答的问题。刚启动时模型配置是空的接上模型它才会开口。云端最直接Settings → Models → LLM填 Base URL、API Key、模型名保存。设置页支持先存草稿再应用配错了不会弄坏当前会话。想彻底离线Ollama 很顺ollama serve ollama pull wizardlm2:7b回到设置页把 LLM 的 Base URL 填成http://127.0.0.1:11434/v1模型名填你拉的模型。整个推理不经过任何云端。验证你是否做对在聊天里发一句介绍一下你自己有回应即接通。DeepTutor模型设置页LLM、Embedding、Search等模型卡片最小闭环上传一份 PDF问一个问题看到引用这节是全篇重点把 DeepTutor 从通用聊天变成只按你的资料作答的导师。进Knowledge Center点Create new新建知识库起名引擎保留默认LlamaIndex本地向量 BM25开箱即用把 PDF、DOCX、PPTX 或 Markdown 拖进去系统自动解析、建索引。命令行党一条命令等价完成deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf两个值得知道的细节引擎可换除 LlamaIndex 外还有 GraphRAG、LightRAG、PageIndex也能直接关联现有 Obsidian 库每个知识库绑定一个引擎实现见 deeptutor/knowledge/索引带版本重建索引生成新版本目录旧索引不受影响出问题可回退现在回到聊天在输入框挂上这个知识库问结合资料解释梯度下降的收敛条件。回答会带上具体段落与页码——这就是 RAG 起效的样子。PDF 还能开沉浸阅读文档与答案并排逐页给引用。验证你是否做对回答带引用点引用能跳到原文段落。DeepTutor知识库创建对话框选择索引引擎并上传资料三层记忆导师记下的东西你也看得翻这节解决它记没记、怎么查的问题。聊过几轮后打开Memory页面L1 工作区镜像实时记录每次交互只追加的事件轨迹L2 表面摘要聊天、笔记本、题库各表面的精炼事实L3 跨表面合成把不同场景的学过的内容串成长期画像关键在这份记忆是一堆文件不是黑盒L2 引用 L1、L3 引用 L2记忆图谱能把每句话追到最初的事件。发现它记错了直接改文件终端里deeptutor memory show随时看当前内容。验证你是否做对Memory 页三张卡片的数字随你的聊天在涨。一个运行时全跑书、协作写作、研究与解题共用同一引擎这节回答除了聊天还能干什么。所有模式共用同一条 agent 循环切的是目标而不是引擎上下文跟着你走。DeepTutor系统架构图从入口层、代理核心到数据层的分层设计Book把资料和对话编译成活书——章节是类型化块文字、测验卡、时间线、代码、动画、概念图创建前先给章节大纲确认结构才生成内容见 deeptutor/book/Co-Writer双栏 Markdown 编辑器选中任意一段让 AI 重写、扩写或精简改动以接受/拒绝差异呈现落不落盘你说了算Research / Solve前者出带引用的报告后者一步步推理解题命令行同样能跑deeptutor run deep_solve Solve x^2 4 --format json结构化 JSON 方便脚本驱动子代理与 PartnersMy Agents里接上本地 Claude Code 或 Codex聊天中一下即可调用Partners 把同一个大脑接到飞书、Slack 等十几条 IM 渠道导师 24 小时在线验证你是否做对拿刚建的知识库开一册书会先弹出大纲确认步骤——这就是不一次性盲吐的设计。你已经拥有了什么走到这里你手里不再是一个聊过就忘的聊天页一个配好的模型大脑、一套用自己资料建好的知识库、一份随学随记的三层记忆外加聊天、书、协作写作、终端可以随时切换的入口。想继续深入三个方向把一套讲义做成 Book 互动读物在 Co-Writer 里精修一段笔记再存进笔记本或在终端跑一次deeptutor run deep_research看一份带引用的研究报告怎么成稿。【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