项目简介
DeepTutor 是一个以 Python 为主要语言的个性化学习项目，提供网页应用和命令行界面。它把对话辅导、问题求解、测验生成、研究、可视化、沉浸式阅读和掌握度练习放在同一个可扩展的学习工作空间中。
项目支持在相关学习流程中复用知识库、书籍、写作草稿、笔记、题库和学习记忆，并提供查看与编辑记忆的界面。
项目使用场景
- 围绕教材和个人资料学习：创建知识库，在对话中选择相关资料或添加附件，再围绕内容提问。
- 解题与复习：使用 Solve 查看解题过程，使用 Quiz、Mastery Path 和 Practice 进行测验与练习。
- 阅读与视频学习：在 Reading 中阅读文档，或添加 YouTube、Bilibili 视频链接，结合字幕搜索、时间点问答、笔记和进度记录学习。
- 整理学习成果：使用 Co-Writer 修改报告和笔记，或通过 Book 把选定材料组织成带有测验等内容的交互式书籍。
- 管理学习安排：使用 Task Board 将任务分为待办、进行中和已完成，并添加备注。
项目作用与解决的问题
DeepTutor 将学习资料、对话和练习连接起来，减少在问答、阅读、写作及复习工具之间反复整理上下文的需要。
知识库通过检索相关资料为回答提供依据，可用于对话、写作修改和书籍生成。Book 会先提出章节大纲，让用户在生成正文前审阅结构；Co-Writer 支持选中文本后要求改写、扩展或缩短。可查看的学习记忆用于支持持续的个性化辅导。
这些是 README 描述的能力，不代表生成内容一定准确，也不保证学习效果。
项目使用方法
1. 完成安装后，在终端运行 `deeptutor start`，保持终端窗口开启，并在浏览器中打开终端显示的前端访问地址。
2. 如果初始化时没有配置模型，进入 Settings → Providers，填写模型服务的连接地址和 API 密钥；随后进入 Language models，添加并选中要使用的模型。
3. 从 Chat 开始输入学习问题。需要结合文件时，通过 `+` 菜单添加本轮使用的文件等参考内容；需要持续参考知识库时，在会话中选择对应知识库。
4. 如果需要建立资料库，进入 Knowledge Center，创建知识库、选择检索引擎并上传文档。需要文本向量服务的配置时，补充相应服务设置；文档解析方式可在 Settings → Knowledge & documents 中选择。
5. 根据任务切换到 Quiz、Solve、Research 或 Visualize。整理文章时进入 Co-Writer，选中文字并提出修改要求；制作 Book 时选择来源，先审阅章节大纲，再生成内容。
6. 如需指定学习文件所在的文件夹，进入 Settings → Workspaces 选择。结束使用时，在启动程序的终端按 `Ctrl+C`，停止前后端服务。
项目安装方法
以下采用 README 提供的 PyPI 安装方式，可安装完整的本地网页应用和命令行工具，无需克隆仓库。
1. 准备 Python 3.11–3.14 和 Node.js 20 或更新版本，并确保终端能够调用它们。所给资料没有提供这两项工具的详细安装步骤，缺少环境时应查阅页面下方原始仓库中的安装指南。
2. 创建一个用于保存 DeepTutor 运行数据的文件夹，并在该文件夹中打开终端。默认情况下，程序会将私有设置保存在该目录下的 `data/user/settings/`。
3. 在终端运行 `pip install -U deeptutor`，安装或更新 DeepTutor。
4. 运行 `deeptutor init`，按提示设置前后端端口、模型服务、连接地址、API 密钥和模型。知识库所需的文本向量服务、网页搜索服务可按需配置。
5. 运行 `deeptutor start`，在浏览器中打开终端显示的前端访问地址。默认后端端口为 `8001`，前端端口为 `3782`。
6. 如果希望使用源码、Docker 或仅命令行方式安装，从页面下方进入原始仓库，查看对应安装章节；需要克隆时，从原始仓库获取克隆地址。上述方式的环境要求和操作步骤有所不同，不应直接混用。
来源与使用说明
- 原始仓库：https://github.com/HKUDS/DeepTutor
- 资料版本：a31d82624c27d75f4e771d4fcb78dce16470b383
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本页介绍由 AI 根据上游公开资料整理与翻译；具体能力、安装要求、费用和许可请以原始仓库说明为准。 
