从存了到吃透DeepTutor 这款会记住你的 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你把我上次怎么定义的 chunking打进对话框模型回你一句请提供更多上下文。你存的那 47 份 PDF 躺在磁盘上它对你一无所知。DeepTutor 就是给想真正吃透资料的人做的开源 AI 学习助手会答疑、会深度研究、能把资料编译成交互式教材还会记住你的学习进度。它真记得住吗跑起来看看。5 分钟跑通DeepTutor 安装步骤与首次启动前提只有两样Python 3.11 和 Node 20正常开发机都有。pip install -U deeptutor跑完你会看到deeptutor命令进了 PATH敲deeptutor --help能列出 init、start、chat、kb 等子命令。deeptutor init这是个问答向导后端端口默认 8001、前端端口默认 3782、LLM 提供商、API Key、可选的嵌入模型全程按提示选不碰任何配置文件。选完它会当场对你的模型做一次连通性探测。deeptutor start跑完终端会打印前端地址浏览器打开 http://127.0.0.1:3782看到一个干净的对话页左侧导航栏中间对话工作区收工。看到页面正常加载说明对了init 卡在连通性探测、或者 start 直接报错直接跳第五节。跟一条真实任务走完全程从一份 PDF 到带出处的对话挑个最典型的场景手里有一份线性代数 PDF想让它陪你吃透。先喂资料deeptutor kb create ml-notes --doc 线性代数.pdf索引跑完打印 Knowledge base created successfully意味着这份 PDF 已被切成向量块并入库之后随时deeptutor kb add继续加料。然后deeptutor chat --kb ml-notes进入对话你用三句话讲清楚特征值分解。它三句话讲完还顺带给你举了个二维矩阵的例子。你我笔记里哪段话能支撑第三句给我出处。它翻回你的文档贴出原文段落——特征值即各方向投影的缩放因子那一节再用自己的话把这层关系接上。转折就在后半段它回去查了你的文档把原文摘出来再拼上自己的例子。同一份知识中心界面里建库时还能挑检索引擎LlamaIndex、GraphRAG、PageIndex、LightRAG 各有各的脾气后面单独说。再追问一句把这段讲解变成几道选择题它会当场生成 quiz 卡片点选项即判分。提问 → 找出处 → 出题这一整圈在同一会话里走完上下文不断片。DeepTutor 和裸聊天机器人差在哪深度用法对比你手动做的它替你干的翻 PDF 找相关段落检索引擎自动回查知识库答案带出处每次新会话重新交代背景知识库、笔记、历史会话跨任务随身携带忘了上次错哪从头再问L1/L2/L3 三层记忆沉淀学习轨迹图谱可查研究、画图、解题来回切工具同一个 agent 循环跑 Research / Visualize / Solve / Mastery Path说白了普通聊天机器人每轮结束就翻页DeepTutor 会把每轮互动写进三层记忆L1 是你的原始操作轨迹L2 按领域整理成小结L3 做跨领域合成——哪块吃透了、哪块还空着在记忆图谱里一眼可见。另外如果机器上装着 Claude Code、Codex 这类编码 CLI对话中途可以把它当子代理征召进来一个查资料一个跑代码结果合并回当前回答。三个让效率翻倍的隐藏配置1. 指向本地 Ollama全程零费用。场景不想按 token 付费也不想数据出门。改法init 向导或 Settings → Models 里选 OpenAI 兼容提供商填两行base_url: http://localhost:11434/v1 model: qwen2.5翻译成人话Ollama 说的是 OpenAI 协议DeepTutor 把它当云端模型用聊天和建库全部白嫖本地显卡。2. 给大知识库换检索引擎。场景库里有几十份文档常问跨文档总结类问题。改法建库或在知识中心把引擎从默认 LlamaIndex 换成 GraphRAG。效果它在向量之上再建一张关系图把 A 章和 B 章的关系理一下这种问题命中率明显高一截代价是索引慢一些但只建一次。3. 用deeptutor run一发入魂。场景不想开网页就要个结果。改法一行命令——deeptutor run deep_research RAG 混合检索到底怎么做的 --kb ml-notes效果单轮 agent 跑完研究报告直接怼到终端管道接进笔记软件都行。能力名还能换成 deep_solve、visualize、mastery_path同一个循环换的目标。别踩这几个坑DeepTutor 排错速查前端打不开浏览器一直转圈→ 3782 端口被别的服务占了 → 重跑deeptutor init换一个前端端口再deeptutor start。模型连通性探测失败对话只回空白→ API Key 或 base_url 写岔了 → 重跑deeptutor init探测那一步会告诉你错在哪还能现场重试。知识库显示建成检索却一个文档都召回不了→ 嵌入模型没配好索引实际没成 → 在 init 或 Settings → Models 里补上 embedding 提供商重建索引。子代理征召了没反应→ 机器上对应 CLI如 claude code没装好或没登录 → 先在本机装好并登录再回对话里征召。更多细节在 README 和 deeptutor_cli/ 里躺着命令都有完整 help。现在打开终端敲deeptutor chat --kb 你的第一个知识库名问出第一个问题。会记住你的老师和搜索框不是一类东西。【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 从“存了“到“吃透“：DeepTutor 这款会记住你的 AI 学习助手
从存了到吃透DeepTutor 这款会记住你的 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你把我上次怎么定义的 chunking打进对话框模型回你一句请提供更多上下文。你存的那 47 份 PDF 躺在磁盘上它对你一无所知。DeepTutor 就是给想真正吃透资料的人做的开源 AI 学习助手会答疑、会深度研究、能把资料编译成交互式教材还会记住你的学习进度。它真记得住吗跑起来看看。5 分钟跑通DeepTutor 安装步骤与首次启动前提只有两样Python 3.11 和 Node 20正常开发机都有。pip install -U deeptutor跑完你会看到deeptutor命令进了 PATH敲deeptutor --help能列出 init、start、chat、kb 等子命令。deeptutor init这是个问答向导后端端口默认 8001、前端端口默认 3782、LLM 提供商、API Key、可选的嵌入模型全程按提示选不碰任何配置文件。选完它会当场对你的模型做一次连通性探测。deeptutor start跑完终端会打印前端地址浏览器打开 http://127.0.0.1:3782看到一个干净的对话页左侧导航栏中间对话工作区收工。看到页面正常加载说明对了init 卡在连通性探测、或者 start 直接报错直接跳第五节。跟一条真实任务走完全程从一份 PDF 到带出处的对话挑个最典型的场景手里有一份线性代数 PDF想让它陪你吃透。先喂资料deeptutor kb create ml-notes --doc 线性代数.pdf索引跑完打印 Knowledge base created successfully意味着这份 PDF 已被切成向量块并入库之后随时deeptutor kb add继续加料。然后deeptutor chat --kb ml-notes进入对话你用三句话讲清楚特征值分解。它三句话讲完还顺带给你举了个二维矩阵的例子。你我笔记里哪段话能支撑第三句给我出处。它翻回你的文档贴出原文段落——特征值即各方向投影的缩放因子那一节再用自己的话把这层关系接上。转折就在后半段它回去查了你的文档把原文摘出来再拼上自己的例子。同一份知识中心界面里建库时还能挑检索引擎LlamaIndex、GraphRAG、PageIndex、LightRAG 各有各的脾气后面单独说。再追问一句把这段讲解变成几道选择题它会当场生成 quiz 卡片点选项即判分。提问 → 找出处 → 出题这一整圈在同一会话里走完上下文不断片。DeepTutor 和裸聊天机器人差在哪深度用法对比你手动做的它替你干的翻 PDF 找相关段落检索引擎自动回查知识库答案带出处每次新会话重新交代背景知识库、笔记、历史会话跨任务随身携带忘了上次错哪从头再问L1/L2/L3 三层记忆沉淀学习轨迹图谱可查研究、画图、解题来回切工具同一个 agent 循环跑 Research / Visualize / Solve / Mastery Path说白了普通聊天机器人每轮结束就翻页DeepTutor 会把每轮互动写进三层记忆L1 是你的原始操作轨迹L2 按领域整理成小结L3 做跨领域合成——哪块吃透了、哪块还空着在记忆图谱里一眼可见。另外如果机器上装着 Claude Code、Codex 这类编码 CLI对话中途可以把它当子代理征召进来一个查资料一个跑代码结果合并回当前回答。三个让效率翻倍的隐藏配置1. 指向本地 Ollama全程零费用。场景不想按 token 付费也不想数据出门。改法init 向导或 Settings → Models 里选 OpenAI 兼容提供商填两行base_url: http://localhost:11434/v1 model: qwen2.5翻译成人话Ollama 说的是 OpenAI 协议DeepTutor 把它当云端模型用聊天和建库全部白嫖本地显卡。2. 给大知识库换检索引擎。场景库里有几十份文档常问跨文档总结类问题。改法建库或在知识中心把引擎从默认 LlamaIndex 换成 GraphRAG。效果它在向量之上再建一张关系图把 A 章和 B 章的关系理一下这种问题命中率明显高一截代价是索引慢一些但只建一次。3. 用deeptutor run一发入魂。场景不想开网页就要个结果。改法一行命令——deeptutor run deep_research RAG 混合检索到底怎么做的 --kb ml-notes效果单轮 agent 跑完研究报告直接怼到终端管道接进笔记软件都行。能力名还能换成 deep_solve、visualize、mastery_path同一个循环换的目标。别踩这几个坑DeepTutor 排错速查前端打不开浏览器一直转圈→ 3782 端口被别的服务占了 → 重跑deeptutor init换一个前端端口再deeptutor start。模型连通性探测失败对话只回空白→ API Key 或 base_url 写岔了 → 重跑deeptutor init探测那一步会告诉你错在哪还能现场重试。知识库显示建成检索却一个文档都召回不了→ 嵌入模型没配好索引实际没成 → 在 init 或 Settings → Models 里补上 embedding 提供商重建索引。子代理征召了没反应→ 机器上对应 CLI如 claude code没装好或没登录 → 先在本机装好并登录再回对话里征召。更多细节在 README 和 deeptutor_cli/ 里躺着命令都有完整 help。现在打开终端敲deeptutor chat --kb 你的第一个知识库名问出第一个问题。会记住你的老师和搜索框不是一类东西。【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