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DeepTutor：一步把你的 PDF 库编译成可追问的本地 AI 导师

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

刚把第 40 份讲义 PDF 拖进下载目录。DeepTutor 是开源的本地 AI 导师：资料喂给它，它建好知识库，每个答案都能查回你的文件。

🚀 先跑起来

前置只需 Python 3.11+ 和 Node.js 20+。

pip install -U deeptutor # 装完整包：Web 应用 + CLI deeptutor init # 向导问答：端口、LLM、嵌入模型 deeptutor start # 一次拉起后端和前端

第 3 步跑完，浏览器自动弹出 localhost:3782 页面，左边功能导航，中间对话工作区。想换端口就在 init 时改，终端里Ctrl+C停服。

🔍 核心工作流：PDF 变本地知识库

第 1 步，建库并导入资料：

deeptutor kb create notes --doc "线性代数.pdf" # 建库并导入

第 2 步，开一轮只依据该库的对话：

deeptutor chat --kb notes --tool rag # RAG：先在你的资料里检索，再作答

第 3 步，网页里点输入框旁的 "+"，把文件、笔记、过往对话临时挂进当前这一轮，挂载路径见 deeptutor_cli/。

第 4 步，验证：回答末尾点引用，跳回 PDF 对应段落，确认答案真出自你的材料，而不是瞎编。



建库时还能挑检索引擎：LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG，甚至直接挂 Obsidian 库，各适合不同形态的资料。

🧠 和普通聊天机器人的区别

你问的是"讲义第 43 页那个公式"，普通方案靠模型脑补，这里先在你的资料里定位到那段再答。

记忆也是明文的。普通聊天机器人记了什么你看不见，DeepTutor 分三层落盘：L1 记原始事件，L2 按领域整理要点，L3 做跨领域合成。记忆图谱里任何一条"关于你的结论"，点一下就能跳回出处，记错了随时删。


⚡ 按需切换：接本地 Ollama 模型

想省掉 API 费用，把模型配置指向本地 Ollama：

{ "llm_provider": "ollama", "llm_model": "llama3", "llm_base_url": "http://localhost:11434/v1", "embedding_model": "nomic-embed-text" }

改完立即生效，无需重启。云端提供商同理，换成 OpenAI 等填入 Key 即可。

🛠️ 卡住了？快速排查

容器场景的完整写法见 docs-for-user/CONTAINERIZATION.md。

拿你囤了最久的那份 PDF 建个库，问一个卡了很久的具体问题，看引用是不是出自你的材料。是，就算入门了。

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