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

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 start

• pip 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，Ctrl+C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/v1（Ollama）就行。


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-host=host.docker.internal:host-gateway，Base 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。

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