Khoj

详情介绍

你是否曾花费大量时间在成堆的PDF、散落的Markdown笔记、庞大的代码仓库和多个知识管理工具中寻找一段模糊记忆的信息？对于追求效率的知识工作者而言，信息孤岛和低效检索是主要障碍。Khoj正是为解决这一问题而生。它不只是一个简单的搜索工具，而是一个可部署在你本地设备上的“认知增强”平台。作为一个开源项目，它整合了先进的语义搜索、检索增强生成（RAG）和AI代理技术，能将你的所有知识源——无论格式——转化为一个统一、可对话的智能体。你将不再需要记住文件存放的具置，只需要像提问同事一样，用自然语言向Khoj提问，它就能从你的“第二大脑”中调取相关知识，给出准确、且有据可查的答案。

官网入口地址

• 项目官网：https://khoj.dev/

• GitHub开源仓库：https://github.com/khoj-ai/khoj

下载地址

Khoj支持多种灵活的部署方式，可以根据自己的技术能力和需求选择：

1. Docker一键部署：这是最简单快捷的方式，适合绝大多数用户。

2. 桌面客户端：可以通过官网的下载页面（https://khoj.dev/downloads）获取适用于不同操作系统的安装包，获得开箱即用的体验。

3. 从源码构建：对于开发者，可以直接从GitHub克隆项目源码进行深度定制和部署。

功能介绍

Khoj的功能体系构建一个端到端的个人知识智能处理系统，主要涵盖以下几个方面：

1. 多格式文档的智能管家
   Khoj的核心能力之一是文档处理。它能自动解析并索引多种格式的文件，包括PDF、Markdown、Org-mode、纯文本、Word文档，以及直接从Notion、GitHub仓库抓取内容。系统会为这些内容创建语义索引，即使你使用模糊的描述性语言，也能准确找到相关内容。

2. 深度的语义搜索与对话式问答
   与传统的关键字搜索不同，Khoj支持基于AI的语义搜索。它能够理解你问题的意图，并从索引的知识库中找出最相关的片段，再通过大语言模型整合成连贯、准确的答案，并且答案会标注引用来源，方便你回溯核查。

3. 自动化研究助理
   Khoj能够超越个人文档库，执行自动化研究任务。你可以设定一个主题（“2024年AI芯片发展趋势”），它可以按照计划从ArXiv、行业报告等指定来源抓取信息，自动生成分析摘要或日报，帮助你追踪动态。

4. 强大的多平台接入能力
   为了让“第二大脑”无处不在，Khoj提供了多种接入方式：你可以通过网页端使用，也可以安装浏览器插件、Obsidian插件（深度融合你的笔记库）、Visual Studio Code插件，甚至通过命令行（CLI）或API调用，无缝融入你现有的工作流。

5. 灵活且自由的模型支持
   在AI模型选择上，Khoj给予用户充分的自由。它支持连接超过30种主流大语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、开源的Llama、Qwen、Mistral等。你可以根据任务需求、预算或隐私考虑，随时切换模型，也可以使用本地运行的Ollama等方案实现离线的AI能力。

6. 企业级团队协作与安全
   对于团队使用，Khoj提供了多租户支持、基于角色的权限管理（RBAC）和自动化工作流功能。自托管特性确保所有数据都留在公司内网，提供了远超公有云服务的隐私和安全保障，尤适合处理敏感信息的企业和机构。

应用场景

• 学术研究者：快速检索和总结海量文献（PDF），追踪特定领域的论文动态，自动生成文献综述素材。

• 软件开发者：索引GitHub代码库和技术文档，快速查找某个函数的实现逻辑或历史决策，充当24小时在线的“技术伙伴”。

• 知识密集型从业者（如律师、顾问、分析师）：将过往案例、合同、报告全部纳入Khoj，快速进行案例比对、信息提取和报告起草，极大提升效率。

• 终身学习者与笔记爱好者：特别是Obsidian等双链笔记的重度用户，通过插件将笔记库瞬间升级为智能知识库，让笔记真正“活”起来。

• 企业团队：搭建统一的、安全的内部知识中枢，新员工可以快速通过问答了解项目历史，团队能有效沉淀和复用项目经验。

定价与应用示例

定价：Khoj是一个免费的开源项目。无论是个人还是企业，都可以免费下载、部署和使用全部功能。成本主要来源于你运行Khoj的服务器资源，以及选择使用的付费大模型API（如GPT-4）的费用。如果使用开源免费的本地模型，则可以实现零成本运行。

应用示例：假设你是一名项目经理，下周需要为一个新项目准备技术可行性分析。你的相关资料散落在：公司Notion空间里的过往项目复盘、个人电脑上几十篇行业PDF、GitHub上的几个相关开源项目。传统做法需要手动翻阅所有地方，耗时数天。使用Khoj后，你可以：

1. 将Notion、本地文件夹和GitHub仓库配置为Khoj的数据源。

2. 在Khoj的聊天框中输入：“请总结近两年关于‘边缘计算在物联网中应用’的主要技术挑战和解决方案，并列举三个相关的开源项目案例。”

3. 几分钟内，Khoj会自动从所有已索引的资料中检索、分析、整合，生成一份结构清晰、带有引用出处的概要报告，为你起草详细方案提供了坚实的一手资料基础。

Khoj常见问题