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DeepTutor 入门：把一堆 PDF 变成会答你所问的本地 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

项目文档翻了三天，关键参数还是没找到。DeepTutor 是开源本地 AI 学习助手：把资料喂进去建 RAG 知识库，回答依据你的材料，数据不出本机。

三条命令跑起来

前提：Python 3.11 以上，Node.js 20 以上。

pip install -U deeptutor # web 应用和 CLI 一起装好 deeptutor init # 向导问端口、模型、嵌入，不用手改配置 deeptutor serve # 起本地 API 服务

init 全程问答，端口被占、嵌入漏配，它都会当场问你。起完打开 http://localhost:3782，左边是功能导航，中间是对话工作区，模型、知识库、记忆都在手边。

让它回答"你的"问题

常识问题靠模型自己的知识就够。但你问的是"第 3 章那个参数什么意思"。这时要靠 RAG：像开卷考试，模型回答前允许翻你的资料，查完再开口，引用处标好来源。

deeptutor kb create notes --doc 项目文档.pdf # 建库并导入 deeptutor chat --kb notes --tool rag # 这一轮只用这个库

库建好后随时deeptutor kb add补新文档，REPL 里/tool on rag随时开关检索。引擎有四个：LlamaIndex、GraphRAG、LightRAG，还能直接挂一个 Obsidian 库，按资料形态挑就行。网页里点输入框旁的 +，可以把文件、笔记临时挂进当前这一轮，挂得越多，编得越少。


🧠 它记了什么：能看、能删的记忆

聊天记忆通常是黑盒，你不知道它把你往哪个方向上记了。DeepTutor 的记忆是三层明文文件：L1 存原始事件，L2 按领域整理要点，L3 做跨领域合成。全是 markdown 和 jsonl，拿编辑器就能打开。记忆图谱里每条"对你的结论"都能点回出处。

deeptutor memory show一条命令看它现在知道什么，deeptutor memory clear --force把记错的部分清掉。看得见，才敢信。


跑在本地，省掉 API 账单

模型设置里指向本地 Ollama，调用账单直接归零：

llm_provider: ollama # 提供方选本地 llm_model: llama3 # 你本地拉好的模型名 llm_base_url: http://localhost:11434/v1 # Ollama 默认端口 embedding_model: all-minilm # 嵌入模型

换云端提供商同理，填 Key 就行。先用轻量模型把流程跑通，顺手了再换大的，慢了就换小的，随时切。

再深一层：技能生态和交互书籍

deeptutor skill search "socratic tutor"搜社区教法学法，deeptutor skill install socratic-tutor一条装上，自己写的 SKILL.md 也能 publish 出去。Book 把知识库编译成带章节、测验卡和数学动画的交互教材，还能生成 Mermaid 图和侧边对话，边学边问，不是一份静态 PDF。本机 Claude Code 这类编码代理也能挂进会话：它去跑代码、查资料，结果流回同一个对话。

卡住了？30 秒定位

命令细节对照 deeptutor_cli/README.md。

今晚拿你下载文件夹里最厚的那份文档建个库，问那个卡了你半小时的问题，看引用是不是真出自你的材料。

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