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5分钟跑起来DeepTutor：开源AI私教，喂一份PDF就能答出带引用的答案

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

昨晚刚给某个聊天机器人讲完一份文档，今天再来问它，它答得像个初次见面的陌生人。这不是它不够聪明，是它没地方放"你"和"你的资料"。DeepTutor 是一个开源的 AI 学习工作台：你喂的资料，它带着出处回答；你聊过的内容，它写进能打开查看的笔记里。这篇文章按最短路径带你装好它、接上模型、喂进资料，完成一件完整的任务。

不止多几个工具：它和普通聊天机器人差在哪

一句话：DeepTutor 给你的是一位记得住你、查得到你资料的 AI 导师，而不是一个只会说话的模型。差别在三点：

• 一套班子干所有活：聊天、出题、研究、解题、掌握度练习共用同一个代理循环，换的是任务目标，不是整套系统，上下文跟着你走；
• 资料是连通的：知识库、笔记本、题库、写作草稿、记忆，在任何一个界面都能被调用，不会各锁各的页面；
• 记忆有出处：它记住的每一条都落在你能打开的文件里，可以核对、修改、删掉，不是藏在看不见的向量库中。

三条命令装好：不用先克隆仓库

安装是最省事的部分。不用 clone 整个仓库，一条 pip 命令就能拿到完整的前后端：

mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor start

这四行做的事：建一个自己的工作目录（设置、记忆、资料都放在这里的data/user/settings/下），装上最新版；init会问几个问题——端口（后端 8001、前端 3782，可直接回车）和用哪个模型——都跳过也完全没问题；start一次性拉起前后端，终端打印出地址后，浏览器打开http://127.0.0.1:3782就进场了。要停服务，在那个终端按Ctrl+C即可。

想改源码、跟着项目迭代的话，可以克隆仓库https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor做源码安装，再跑deeptutor start --dev进开发模式；两种方式的目录布局完全一致。用 Docker 跑的用户可以直接看 CONTAINERIZATION.md。

你的第一个任务：让 PDF 里的内容答出带出处的答案

先别碰花活，完成一件最真实的事：给它一份文档，提问，拿到带页码引用的回答。分三步。

第一步，先给它"发声音"。打开Settings → Models，新增一个 LLM 配置：Base URL、API Key、模型名，填完保存即生效。设置页支持"先存草稿再应用"，配错也不会影响当前会话。想纯离线？先用 Ollama 拉个本地模型，把 Base URL 指到http://127.0.0.1:11434/v1就行，推理全程不经过云端。


第二步，建一座小资料库。进入Knowledge Center新建知识库：起个名字，索引引擎保持默认的 LlamaIndex（本地向量 + BM25，开箱即用），把你的 PDF 拖进去，点创建。解析和索引全自动完成，中途不用你动手。


第三步，提问并核对引用。在聊天里指定这个知识库，问一句"这篇论文的核心论点是什么"。回答不会凭空冒出来——后面跟着 p.1 这样的页码标注，左边还能翻到原文对应页逐字对照。这就是"查完再答"和"张口就来"的区别。

为什么它记得住你：可以打开查看的记忆

最容易被忽略、也最值钱的部分是记忆。DeepTutor 把"记住的事"写成三层档案，一层管一层：

• L1 事件流水：你的每次交互、每次工具调用，原样写盘，一行一个事件，事后再晚也能翻出来；
• L2 分面事实：给聊天、笔记本、题库每个学习面各整理一份简短事实，比如"这人正在学 X、薄弱点是 Y"；
• L3 整体画像：把不同面交叉着写成长期档案，新会话一开始，它就明白你学到哪一步了。

关键在引用链：L2 引用 L1，L3 引用 L2。打开 Memory 页面，记忆图谱能把任意一条画像回溯到产生它的那个原始事件；觉得它记错了，你直接改文件。终端里deeptutor memory show随时能看当前记忆内容。


上手之后还能干啥：把聊天变成书，把导师接进IM

上面走通之后，还有几条路可以慢慢走：

• Book 编书：把你的资料和对话编译成交互式读物——测验卡、动画、概念图都是书里的块，每章还带独立侧边对话；动笔前会先给你章节大纲确认，不是一锤子盲生成；
• Co-Writer 精修：选中任意一段，让 AI 重写、扩写或压缩，改动以"接受/拒绝"的差异对比呈现，落不落盘你说了算；
• @子代理：在My Agents里连上 Claude Code、Codex 等命令行 Agent，聊天中 @ 一下，让另一个 AI 参与当前回合；
• 终端直驱：deeptutor run deep_solve "Solve x^2=4" --format json单次调用输出结构化 JSON，脚本和别的 Agent 可以直接拿它当工具；
• Partners 接 IM：把同一个"大脑"接到飞书、Telegram、Slack、Discord 等渠道，导师在聊天软件里随时在线。

收尾前对一遍：五件小事勾完就算入门

• deeptutor start打印出地址，页面侧边栏能看到 Home、Book、Memory 这些入口
• Settings 里模型卡片显示已配置，聊天里能收到一条正常回复
• 建了知识库，PDF 拖进去后索引跑完，能看到文档列表
• 在聊天里问了一个带知识库的问题，回答带 p.x 页码引用，左侧原文可翻
• Memory 页面里三层节点都点开了，某条画像能一路追到原始事件

勾满四件以上，你就算进场了。接下来，试着用 Book 把那份文档编成一册带测验的书，或者建一个 Partner 把它接进你的聊天软件，让它在群里继续"记住"你。📚

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