港大开源的 DeepTutor 扔进教材，能教明白吗
初中班主任的AI课 · 2026-10-31T15:20:10
我把初中数学的 PDF 全丢进了一个开源项目，看它能不能给我讲明白。 DeepTutor 是香港大学数据智能实验室做的。2025 年 12 月 29 日发的 v0.1.0，39 天就到了 10k star。10 月 29 日还挂在 GitHub 日榜第一，一天涨 2371 星，挺离谱的。 它自己不带模型，只做编排。模型得单独配两样，LLM 一套，Embedding 一套。云端能接 OpenAI、DeepSeek、通义千问，本地走 Ollama、LM Studio、vLLM 都行。 这里有个坑。聊天走 LLM，建知识库走 Embedding，是两条独立链路。ollama 得分别 pull，比如 llama3.2 加 nomic-embed-text。少 pull 一个，知识库就建不起来。我在这卡了半小时。 喂教材就一行命令，deeptutor kb create 加目录名。PDF、DOCX、MD 都会递归读进去，省心。 至于读进去到底准不准，官方没公布基准。不过仓库给了 deeptutor kb eval，能自己拿 QA 集跑 Recall@k 和 nDCG@k。Recall@k 就是检索回来的内容里有没有答案，nDCG@k 是排得靠不靠前。我拿课本习题凑了一套试了试。 理科推导题这一块，7B 到 32B 的本地模型确实吃力，我拿课本习题跑的一组对比，就放在下面视频里。