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DeepTutor快速上手：从零跑通你的私有学习助手

【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor

周五晚上你翻出一份 200 页的 PDF 讲义，想让 AI 帮你划重点，结果它给了你一段放之四海皆准的套话。问题出在它把你当陌生用户：你喂的资料它记不住，你的学习上下文它接不住。DeepTutor 是一个开源的 AI 原生学习助手，把资料库、对话和记忆放在同一个工作台上。

项目名片：它是什么、解决什么问题

DeepTutor 是一个"终身个性化辅导"工具：你导入自己的资料，它基于资料回答、出题、讲解，并且记得住你之前学过的内容。

• 聊天、出题、解题、研究共用一套代理引擎，切换的是任务而不是应用
• 知识库、笔记本、书籍、记忆在所有功能之间共享，上下文跟着你走
• 记忆是文件化的三层结构，每一句都能追溯到原始事件

最短路径跑通：四条命令看到界面

先建一个专属目录，所有配置和数据都会落在它下面，方便日后迁移或删干净。

mkdir -p my-learning && cd my-learning # 建立工作目录 pip install -U deeptutor # 安装完整前后端，无需 clone 仓库 deeptutor init # 依次询问端口、LLM、Embedding，可回车跳过 deeptutor start # 同时拉起前后端，保持终端不关

deeptutor init会问后端端口（默认8001）、前端端口（默认3782），以及模型配置。跳过也没关系，之后在设置页补。终端打印出地址后，浏览器打开http://127.0.0.1:3782，聊天工作台就出现了；想停服务，在那个终端按Ctrl+C。

想改代码的话，clone 仓库后python -m pip install -e .，再进web/目录执行npm ci --legacy-peer-deps，最后deeptutor start --dev即可进开发模式，仓库地址是https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor。

第一个真实任务：导入讲义，问一个带引用的问题

这一步走完全程，你就知道它和普通聊天工具差在哪了。

操作：给系统接上模型。进入Settings → Models，填一个 LLM 的 Base URL、API Key 和模型名，保存。设置页是"先存草稿再应用"的机制，配错不会打断当前会话。想离线跑，本地起一个 Ollama（ollama serve+ollama pull任意模型），Base URL 填http://127.0.0.1:11434/v1，注意结尾的/v1别漏。

操作：进Knowledge Center，新建知识库，把那份 PDF 讲义拖进去。系统会自动解析并建立索引，期间可以在知识库面板里看到每个文档的状态。


看到：回到聊天界面，选中这个知识库，问一句"请结合资料解释梯度下降的收敛条件"。回答会带上具体段落引用，点开能看到原文定位。

理解：引擎默认是 LlamaIndex（本地向量 + BM25），也可以换成 GraphRAG、LightRAG、PageIndex，或者直接关联 Obsidian 笔记库，每个知识库各绑一个引擎。重建索引会生成新版本目录，旧版本不删，出问题能回退。

终端党可以一条命令完成同样的事：deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf。

让它越用越懂你：数据存哪、怎么改、怎么删

DeepTutor 的记忆是文件化的三层结构，刻意做得"看得见"：

• L1：每次交互的追加式事件轨迹，存在trace/<表面>/<日期>.jsonl
• L2：按聊天、笔记本、题库等每个学习表面整理的精炼事实，存在L2/<表面>.md
• L3：跨表面合成出的长期画像，存在L3/下的几个 Markdown 文件

L2 引用 L1、L3 引用 L2，所以画像里每一句话都能追到原始事件。在Memory页面打开记忆图谱，就能看到这三层的完整链条；发现记错了，直接改对应文件即可。终端里deeptutor memory show随时查看，deeptutor memory clear --force一键清空。


模型、主题、记忆合成预算都归Settings管，界面语言支持中英文，内置 Default / Cream / Dark / Glass 四套主题，离线环境同样生效。

换个入口：终端、脚本、团队和 IM

同一个工作台，还有几条入口适合不同习惯：

• 终端对话：deeptutor chat进交互式 REPL，/kb切知识库、/cap切能力
• 单次调用：deeptutor run deep_solve "求 x^2=4" -f json输出结构化 JSON，方便脚本或其他 Agent 驱动
• 多用户：开启认证后每个用户的会话、记忆、知识库完全隔离，管理员按人授权模型和工具
• IM 渠道：Partners 把同一个"大脑"接到飞书、Telegram、Slack、Discord 等渠道，让导师常驻聊天软件

不急，先把前面三步跑通再说。

踩坑备忘：三个最容易卡住的地方

• 前端打不开，报端口冲突：8001或3782被占用了。重跑deeptutor init换个端口，或改data/user/settings/system.json里的对应字段后重启。
• 回答不引用资料，像没挂载知识库：大概率是 Embedding 没配。知识库依赖向量索引，deeptutor init向导里选了跳过，或model_catalog.json里没有 embedding 配置。补上后再重建索引。
• 本地 Ollama 连不上，报 404：Base URL 少了/v1后缀。正确的写法是http://127.0.0.1:11434/v1，模型名填ollama list里显示的名称。


接下来去哪

明天可以试两件事：把刚才那份讲义用 Book 引擎编译成一册互动读物，先确认章节大纲再生成内容；或者在 Co-Writer 里写几段笔记，选中文字让 AI 基于知识库重写，接受/拒绝差异由你决定。

更多细节看仓库根目录的 README、CLI 完整命令参考在 deeptutor_cli/README.md，容器化部署见 CONTAINERIZATION.md，社区入口在 Communication.md。把Ctrl+C按下去之前，记得那份讲义的引用还留在你的 Memory 里。

【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor