feat: Add Chinese documentation and Docker Compose configurations for DeepTutor and llama.cpp
- Created README.zh.md for DeepTutor with comprehensive features, installation steps, and usage instructions in Chinese. - Added docker-compose.yaml for DeepTutor to define services, environment variables, and resource limits. - Introduced .env.example for llama.cpp with configuration options for server settings and resource management. - Added README.md and README.zh.md for llama.cpp detailing features, prerequisites, quick start guides, and API documentation. - Implemented docker-compose.yaml for llama.cpp to support various server configurations (CPU, CUDA, ROCm) and CLI usage.
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# DeepTutor
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中文说明 | [English](README.md)
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## 概述
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DeepTutor 是一个 AI 驱动的个性化学习助手，通过多智能体系统将任何文档转化为交互式学习体验。它可以帮助您解决问题、生成题目、进行研究、协作写作、整理笔记，并引导您完成学习路径。
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**项目地址：** <https://github.com/HKUDS/DeepTutor>
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**许可证：** Apache-2.0
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**文档：** <https://hkuds.github.io/DeepTutor/>
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## 功能特性
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- **问题求解** — 提供详细的分步解决方案和可视化图表
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- **题目生成** — 根据您的知识水平生成自适应题目
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- **研究助手** — 通过多智能体协作进行深度研究
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- **协作写作** — 交互式创意生成和写作辅助
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- **智能笔记** — 高效组织和检索学习材料
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- **引导学习** — 个性化学习路径和进度跟踪
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- **多智能体系统** — 针对不同学习任务的专业智能体
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- **RAG 集成** — 使用 LightRAG 和 RAG-Anything 进行知识检索
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- **代码执行** — 内置代码练习环境
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## 快速开始
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### 前置要求
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- Docker 和 Docker Compose
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- OpenAI API 密钥（必需）
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- 可选：Anthropic、Perplexity 或 DashScope API 密钥
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### 安装步骤
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1. **克隆仓库**
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```bash
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git clone <your-compose-anything-repo>
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cd apps/deeptutor
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```
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2. **配置环境变量**
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```bash
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 文件并添加您的 API 密钥
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```
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**必需配置：**
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- `OPENAI_API_KEY` — 您的 OpenAI API 密钥
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**可选配置：**
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- `ANTHROPIC_API_KEY` — 用于 Claude 模型
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- `PERPLEXITY_API_KEY` — 用于网络搜索
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- `DASHSCOPE_API_KEY` — 用于阿里云模型
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- 如需调整端口（默认：后端 8001，前端 3782）
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- 云端部署时设置 `NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL`
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3. **可选：自定义智能体配置**
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创建 `config/agents.yaml` 文件以自定义智能体行为（详见[文档](https://hkuds.github.io/DeepTutor/guide/config.html)）。
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4. **启动服务**
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```bash
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docker compose up -d
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```
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首次运行需要约 30-60 秒初始化。
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5. **访问应用**
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- **前端界面：** <http://localhost:3782>
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- **后端 API：** <http://localhost:8001>
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- **API 文档：** <http://localhost:8001/docs>
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## 使用方法
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### 创建知识库
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1. 访问 <http://localhost:3782/knowledge>
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2. 点击"新建知识库"
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3. 上传文档（支持 PDF、DOCX、TXT、Markdown、HTML 等）
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4. 等待处理完成
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### 学习模式
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- **求解（Solve）** — 获取问题的分步解决方案
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- **题目（Question）** — 基于学习材料生成练习题
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- **研究（Research）** — 通过多智能体协作进行深度研究
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- **协作写作（Co-Writer）** — 交互式写作和创意生成
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- **笔记（Notebook）** — 组织和管理学习材料
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- **引导（Guide）** — 遵循个性化学习路径
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### 高级功能
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- **代码执行** — 在界面中直接练习编码
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- **可视化图表** — 为复杂概念自动生成图表
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- **导出** — 将您的工作下载为 PDF 或 Markdown
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- **多语言支持** — 支持多种语言
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## 配置说明
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### 环境变量
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主要环境变量（所有选项见 [.env.example](.env.example)）：
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| 变量 | 默认值 | 描述 |
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| ------------------------ | -------- | -------------------- |
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| `OPENAI_API_KEY` | （必需） | 您的 OpenAI API 密钥 |
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| `DEFAULT_MODEL` | `gpt-4o` | 默认 LLM 模型 |
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| `BACKEND_PORT` | `8001` | 后端服务器端口 |
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| `FRONTEND_PORT` | `3782` | 前端应用端口 |
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| `DEEPTUTOR_CPU_LIMIT` | `4.00` | CPU 限制（核心数） |
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| `DEEPTUTOR_MEMORY_LIMIT` | `8G` | 内存限制 |
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### 端口说明
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- **8001** — 后端 API 服务器
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- **3782** — 前端 Web 界面
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### 数据卷
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- `deeptutor_data` — 用户数据、知识库和学习材料
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- `./config` — 自定义智能体配置（可选）
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## 资源要求
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**最低配置：**
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- CPU：1 核心
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- 内存：2GB
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- 磁盘：2GB + 知识库所需空间
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**推荐配置：**
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- CPU：4 核心
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- 内存：8GB
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- 磁盘：10GB+
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## 支持的模型
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DeepTutor 支持多个 LLM 提供商：
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- **OpenAI** — GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-3.5 Turbo
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- **Anthropic** — Claude 3（Opus、Sonnet、Haiku）
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- **Perplexity** — 用于网络搜索集成
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- **DashScope** — 阿里云模型
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- **OpenAI 兼容 API** — 任何与 OpenAI 格式兼容的 API
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## 故障排查
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### 后端启动失败
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- 验证 `.env` 中的 `OPENAI_API_KEY` 是否正确设置
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- 查看日志：`docker compose logs -f`
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- 确保端口 8001 和 3782 未被占用
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- 验证数据卷有足够的磁盘空间
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### 前端无法连接后端
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- 确认后端正在运行：访问 <http://localhost:8001/docs>
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- 云端部署时，将 `NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL` 设置为您的公网 URL
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- 检查防火墙设置
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### 知识库处理失败
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- 确保有足够的内存（推荐 8GB+）
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- 检查文档格式是否支持
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- 查看日志了解具体错误
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### API 速率限制
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- 在提供商控制台监控 API 使用情况
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- 考虑升级 API 计划
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- 为不同任务使用不同模型
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## 安全提示
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- **API 密钥** — 妥善保管您的 API 密钥，切勿提交到版本控制系统
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- **网络暴露** — 生产环境部署时，使用 HTTPS 和适当的身份验证
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- **数据隐私** — 用户数据存储在 Docker 卷中，请确保适当的备份和安全措施
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- **资源限制** — 设置合适的 CPU 和内存限制以防止资源耗尽
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## 更新
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更新到最新版本：
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```bash
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# 拉取最新镜像
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docker compose pull
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# 重新创建容器
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docker compose up -d
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```
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更新到特定版本，编辑 `.env` 中的 `DEEPTUTOR_VERSION` 并运行：
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```bash
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docker compose up -d
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```
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## 高级用法
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### 自定义智能体配置
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创建 `config/agents.yaml` 以自定义智能体行为：
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```yaml
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agents:
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solver:
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model: gpt-4o
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temperature: 0.7
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researcher:
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model: gpt-4-turbo
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max_tokens: 4000
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```
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详细配置选项请参见[官方文档](https://hkuds.github.io/DeepTutor/guide/config.html)。
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### 云端部署
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云端部署需要额外配置：
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1. 在 `.env` 中设置公网 URL：
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```env
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NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL=https://your-domain.com:8001
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```
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2. 配置反向代理（nginx/Caddy）以支持 HTTPS
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3. 确保适当的防火墙规则
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4. 考虑使用特定环境的密钥管理
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### 使用不同的嵌入模型
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DeepTutor 默认使用 `text-embedding-3-large`。要使用不同的嵌入模型，请参考[官方文档](https://hkuds.github.io/DeepTutor/guide/config.html)。
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## 相关链接
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- **GitHub：** <https://github.com/HKUDS/DeepTutor>
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- **文档：** <https://hkuds.github.io/DeepTutor/>
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- **问题反馈：** <https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues>
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- **讨论区：** <https://github.com/HKUDS/DeepTutor/discussions>
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## 许可证
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DeepTutor 使用 Apache-2.0 许可证。详情请参见[官方仓库](https://github.com/HKUDS/DeepTutor)。
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