Как создать персонализированный AI-тьютор с Personal-Guru: локальная альтернатива NotebookLM

Почему обычные LLM - ужасные учителя (и как это исправить)

Вы замечали, что ChatGPT или Claude плохо учат? Задаёшь вопрос по физике - получаешь красивый, но бессистемный ответ. Просишь объяснить квантовую механику - нейросеть выдаёт поток сознания без структуры, без прогрессии от простого к сложному, без проверки понимания.

Это фундаментальная проблема LLM как учителей: они генерируют текст, а не создают образовательный опыт. Google пытается решить это с NotebookLM - инструмент анализирует ваши документы и строит диалог вокруг них. Но он облачный, платный (или ограниченный), и ваши данные улетают непонятно куда.

Personal-Guru: локальный мозг, который понимает, как вы учитесь

Personal-Guru - open-source проект, который решает проблему структурированного обучения. Это не просто чат-интерфейс к LLM. Это система, которая:

• Анализирует ваши документы (PDF, тексты, презентации) и создаёт персонализированный учебный план
• Строит обучение от основ к сложным концепциям с проверочными вопросами
• Работает полностью локально через Ollama - никаких облаков, никаких подписок
• Поддерживает мультимодальность: можно загружать изображения с текстом (скриншоты лекций, схемы)
• Сохраняет контекст вашего прогресса и адаптирует сложность

Если вы читали мою статью про перенос AI на свой компьютер, то понимаете философию: контроль над данными и процессами стоит небольших усилий по настройке.

1 Готовим железо и окружение

Personal-Guru работает на любом компьютере, но есть нюансы. Для комфортной работы нужен:

• Минимум 8 ГБ оперативной памяти (лучше 16+)
• Python 3.10 или новее
• Docker (опционально, но упрощает жизнь)
• Доступ в интернет для скачивания моделей (только первый раз)

2 Устанавливаем Ollama и загружаем модель

Ollama - это система для запуска LLM локально. Установка элементарная:

# На Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# На Windows - скачиваем exe с сайта ollama.ai

После установки загружаем модель. Для учебных целей рекомендую Llama 3.2 - она хорошо структурирует информацию:

ollama pull llama3.2:3b
# Или для более качественных ответов (но требует больше памяти)
ollama pull llama3.2:7b

Проверяем, что модель работает:

ollama run llama3.2:3b "Привет!"

3 Клонируем и настраиваем Personal-Guru

Теперь берём сам Personal-Guru с GitHub:

git clone https://github.com/your-username/personal-guru.git
cd personal-guru

Создаём виртуальное окружение и ставим зависимости:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # На Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Конфигурационный файл - это сердце системы. Создаём config.yaml:

# config.yaml
ollama:
  base_url: "http://localhost:11434"
  model: "llama3.2:3b"

rag:
  chunk_size: 1000
  chunk_overlap: 200
  embedding_model: "nomic-embed-text"

plan_generation:
  temperature: 0.3  # Низкая температура для более структурированных планов
  max_tokens: 4000

ui:
  port: 7860
  theme: "light"

4 Запускаем систему и загружаем первые документы

Запускаем Ollama в фоне:

ollama serve &

И запускаем Personal-Guru:

python app.py

Открываем браузер по адресу http://localhost:7860. Видим интерфейс с тремя основными вкладками:

1. Document Upload - загрузка PDF, TXT, Markdown
2. Plan Generation - создание учебного плана
3. Interactive Learning - сам процесс обучения

Загружаем первый документ. Например, у вас есть конспект по машинному обучению в PDF. Перетаскиваете файл в интерфейс - система автоматически разбивает его на чанки, создаёт эмбеддинги и сохраняет в локальной векторной базе.

5 Генерируем учебный план - магия структурированного вывода

Вот где Personal-Guru отличается от простого чата. После загрузки документов нажимаем "Generate Learning Plan". Система анализирует весь контент и создаёт структурированный план в формате JSON:

{
  "topic": "Машинное обучение для начинающих",
  "prerequisites": ["Базовый Python", "Линейная алгебра"],
  "weeks": [
    {
      "week_number": 1,
      "title": "Введение в ML и линейная регрессия",
      "concepts": ["Что такое ML", "Типы задач", "Метрики качества"],
      "reading": ["Главы 1-2 из документа", "Статья о overfitting"],
      "practice_questions": [
        "Объясните разницу между supervised и unsupervised learning",
        "Рассчитайте MSE для датасета"
      ]
    }
  ],
  "assessment_methods": ["Квизы", "Практические задания", "Финальный проект"]
}

Это не просто текст - это структурированные данные, которые система использует для построения диалога. Если вы работали с LLM Structured Outputs, то понимаете важность этого подхода.

6 Интерактивное обучение с адаптацией сложности

Теперь переходим в Interactive Learning. Система ведёт вас по плану, но с умом:

• Начинает с проверки prerequisites (если вы не знаете линейную алгебру, сначала объяснит основы)
• Задаёт вопросы после каждого раздела и оценивает ответы
• Если вы ошибаетесь - возвращается к теме, объясняет иначе
• Предлагает дополнительные материалы из загруженных документов

Вот пример диалога:

Где ломается система: 5 ошибок, которые вы совершите

Personal-Guru не идеален. Вот что обычно идёт не так:

Зачем это всё, если есть ChatGPT?

Вопрос законный. Ответ в трёх словах: приватность, контроль, специализация.

Когда вы обучаете сотрудников на внутренней документации, последнее, что нужно - чтобы промпты и ответы утекли. Personal-Guru работает полностью локально. Ваши документы никуда не уходят.

Контроль: вы можете модифицировать систему под свои нужды. Нужна интеграция с вашей LMS? Добавляете модуль. Хотите экспорт планов в Notion? Пишите плагин.

Специализация: ChatGPT знает всё понемногу, но ничего глубоко. Personal-Guru, обученный на ваших специфических документах (технические мануалы, медицинские исследования, юридические тексты), становится экспертом именно в вашей области.

Что дальше: куда развивать систему

Personal-Guru - это основа. Вот что можно добавить:

• Голосовой интерфейс - интеграция с локальным TTS/STT. Похоже на то, что я описывал в гайде про локальный голосовой ассистент
• Мультиагентность - разные AI-агенты для разных ролей: объясняющий, проверяющий, мотивирующий
• Аналитика прогресса - графики освоения тем, выявление слабых мест
• Экспорт в образовательные форматы - SCORM для корпоративных LMS, Anki-колоды для повторения

Самое интересное - возможность создать "пожизненного" тьютора, который знает всё, чему вы когда-либо учились, и может возвращаться к старым темам, когда они нужны для новых.

FAQ: короткие ответы на частые вопросы

Главный совет: начните с простого. Возьмите одну тему, один документ, маленькую модель. Убедитесь, что система работает для вашего кейса. Потом масштабируйте. И помните - это инструмент, а не волшебство. Он не заменит хорошего преподавателя, но станет вашим персональным ассистентом в обучении, который доступен 24/7 и знает именно то, что нужно вам.