DeepTutor AI 学习助手教程：4 个任务从"装好了"到"真的在用"
【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor
你手里有一份想提问的 PDF，但翻着它得不到答案。DeepTutor 是一个自部署的 AI 学习助手，把资料变成能问答的知识库。全文就 4 个任务：跑起来、喂资料、调记忆、改造成你自己的样子。
任务一：两条命令把它跑起来
前提是你的环境里有 Python 3.11+ 和 Node.js 20+。先装包：
pip install -U deeptutor再走一遍向导式初始化，它会依次问你后端端口（默认 8001）、前端端口（默认 3782）和 LLM 提供商：
deeptutor init deeptutor start启动后终端会打印前端地址 http://127.0.0.1:3782，浏览器打开就是它的主界面：左侧导航，中间对话区。
不想现在配模型也能进，后面在网页的 Settings 页面里补即可。
任务二：把资料喂进去，让它回答你的问题
存进收藏夹不等于读过。这一步把 PDF 变成可提问的知识库，共 4 步。
deeptutor kb create ml-notes --doc tutorial.pdf- 跑上面这条命令，终端打印 "Knowledge base created successfully" 就算建成。
- 想加料时，用
deeptutor kb add ml-notes --doc notes.md继续追加，不用重建。 - 回到网页对话，点输入框旁的 "+"，选中 ml-notes 这个知识库。
- 问一句"帮我梳理矩阵特征值分解的核心思路"。
答出来的内容会引用你资料的原文，而不是凭空发挥。
知识中心还提供 LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG 等多种检索引擎。按资料类型挑顺手的即可。
任务三：让它记住你学到哪了
DeepTutor 有一套三层记忆。你问过的题、写过的笔记、建过的库都会落账，下次回答基于你的历史。
| 记忆层 | 作用 |
|---|---|
| L1 工作空间镜像 | 记录每次学习活动 |
| L2 表面总结 | 按领域提炼要点 |
| L3 知识合成 | 跨领域融合成网 |
在 Memory 页面的图谱里，哪些知识点吃透了、哪些还是空白一目了然。Mastery Path 掌握路径也靠它：讲解深度按你的历史表现动态调整，而不是每次都从头讲。数据默认存在本地data/目录，不会上传。
任务四：把它改成你自己的样子
没有本地模型也能开局：先连云端，把模型配置好再谈其余的。
想数据不出门：在 Settings 页面的 Models 里选 Ollama，Base URL 填http://localhost:11434/v1。代价是受本地算力限制，适合处理私密资料的人。
想要最强效果：换成云端提供商，填模型名和 API Key 即可。按用量计费，但回答上限更高。
DeepTutor 子代理协作：聊天中调用外部编码代理的界面
想让人写代码、查文献的脏活外包，就把 Claude Code、Codex 接入 My Agents，聊天时 @ 它现场协作。技能也能装：deeptutor skill search "数学辅导"搜到后按提示deeptutor skill install，一行装进本地。
卡住了怎么办
| 现象 | 可能原因 | 解决办法 |
|---|---|---|
| 连不上本地模型 | Ollama 没启动 | 运行 ollama serve，确认 11434 |
| 前端打不开 | 3782 端口被占 | 在 init 里换端口再启动 |
| 知识库索引失败 | 嵌入模型没配 | 在 Settings 检查 Embedding |
收尾一步：现在敲deeptutor kb add ml-notes --doc notes.md，几秒后终端会显示 "Done. Indexed 1 document(s)."，然后回浏览器问它一个新问题，它会带着这份新资料回答你。
更多命令和配置项见 README.md，CLI 实现看 deeptutor_cli/。
【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
