DeepTutor: AI搭載個別学習アシスタント

DeepTutorは、エンドツーエンドのオープンソースプラットフォームで、どんな知識ベースもインテリジェントなチュータリングシステムへと変換します。HKUDSの大型言語モデル（LLM）ワークフローに関する研究から生まれ、以降、フル機能かつ本番運用用のスタックへと進化しました。

なぜDeepTutorなのか？

• マルチエージェントアーキテクチャ – 検査・計画・実行・検証を担当する個別エージェントにより、推論フローを細かく制御できます。
• RAG + ハイブリッド検索 – ローカル埋め込み、ウェブ検索、論文発見、コード実行をシームレスに組み合わせ、正確で引用付きの回答を生成します。
• リッチUI – ライブWebSocketストリーミング、視覚的学習ページ、AI補助ノート作成機能付きのNext.js / Reactダッシュボードです。
• 拡張性 – 最小限の労力で新しいLLM、埋め込み、検索プロバイダーを追加できます。
• ゼロコード起動 – Dockerイメージは事前にビルド済みで、10分以内に新規インスタンスを起動できます。

Quick Start 🚀

1. リポジトリをクローン

   git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
   cd DeepTutor
   

2. 環境を作成（Condaがおすすめ）

   conda create -n deeptutor python=3.10
   conda activate deeptutor
   

3. APIキーを設定

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your Azure/OpenAI keys
   

4. Dockerで実行（最速）

   docker compose up --build -d
   

   または事前構築イメージを利用

   docker run -d --name deeptutor \
   -p 8001:8001 -p 3782:3782 \
   --env-file .env \
   -v $(pwd)/data:/app/data \
   ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest
   

5. Web UIへアクセス – http://localhost:3782 ※バックエンドAPIドキュメントは http://localhost:8001/docs。

Core Modules Explained

DeepTutorの拡張

• 新しいLLMを追加 – config/agents.yaml を編集し、プロバイダーがサポートする LLM_MODEL を指定します。
• 埋め込みモデルを切り替える – EMBEDDING_MODEL を変更し、プライベートサーバーを使用している場合はエンドポイントを追加します。
• 検索サービスを追加 – .env でプロバイダーを有効/無効にし（例：SEARCH_PROVIDER=perplexity）、あるいは src/agents/agents.py を修正します。
• 貢献 – リポジトリはMIT風開発フローに従っています。Issueを開き、PRを提出し、アーキテクチャの改善に協力してください。

貢献ワークフロー

1. リポジトリをフォークし、クローンします。
2. feature/solver-optimization のように明確な名前で機能ブランチを作成します。
3. pre-commit install を実行し、リンティングを強制します。
4. docker compose up --build でローカルテストを行います。
5. プッシュしてPRを提出します。CIがユニットテストとリンティングチェックを実行します。

お手伝いの情報

• コミュニティチャネル – Discord、WeChat、Slack、GitHub Discussions です。
• ドキュメント – docs/ フォルダにはリポジトリ内の参照とAPIドキュメントが含まれています。
• Issueトラッカー – 新規登録前に既存問題を検索してください。

なぜ AGPL‑3.0 なのか？

DeepTutor の AGPL ライセンスは、ソフトウェアを提供する下流サービスがソースコードの変更を共有しなければならないことを保証します。これにより、LLM を活用したチュータリングサービスの透明性が高まり、コミュニティの集団的改善が保護されます。

最後に

DeepTutor を使えば、最新のLLMワークフローを試したり、個人向け学習ハブを作成したり、機関用のチューターボットを導入したりできます。モジュラー設計のおかげで、デフォルトのFastAPI/Next.jsスタックから始め、後から別のLLMを追加したり、ドメイン固有の知識ベースを埋め込むことができます。開発者、教育者、AI研究者問わず、DeepTutor は遊び場と本番準備済みツールの両方を提供し、すべてオープンソースです。

今すぐ探索を始めましょう – どんな文書もインタラクティブなAIチューターに変身させます！