AI工具集项目框架

DeepTutor

由香港大学数据科学实验室(HKUDS)开发的开源 AI 学习助手项目,旨在通过大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术构建一个“因材施教”的智能导学 Agent。

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DeepTutor 是由香港大学数据智能实验室(HKU Data Intelligence Lab)开发的一款开源、AI 驱动的个性化学习助手,旨在通过多智能体系统与先进检索增强生成(RAG)技术,为用户提供深度、交互式、个性化的学习体验。

DeepTutor插图

其核心功能涵盖四大模块:大规模文档知识问答、交互式学习可视化、知识强化练习生成以及深度研究与创意生成。

用户可上传教材、论文或技术手册构建专属知识库,系统基于双循环推理架构(分析环 + 解答环)进行多步推理,并结合 RAG、网络搜索与代码执行工具,提供带精确引用的答案。

同时,DeepTutor 能将复杂概念转化为可视化 HTML 页面,支持上下文感知的智能问答,并根据学习进度自动生成定制化习题——甚至可模仿真实考卷风格出题。

在科研方面,其“深度研究”模块采用动态主题队列与三阶段流程(规划→研究→报告),自动开展跨源文献综述并输出结构化报告;“创意生成”模块则能从笔记中提炼知识点,激发创新研究思路。

系统采用前后端分离架构(FastAPI + Next.js),支持 CLI 与 Web 界面,所有学习记录与成果均持久化存储于本地,保障隐私与可控性。项目遵循 AGPL-3.0 开源协议,适合教育、科研及自主学习场景。

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