khoj-ai/khoj

项目概览

值得关注其能否持续在同一应用中同时覆盖个人文档语义检索、本地或在线大模型对话，以及跨浏览器、桌面端和移动端访问。

项目类型

AI Agent · RAG 与知识库 · AI 工作流

应用场景

聊天助手 · 知识问答 · 自动化执行

部署方式

查看项目说明

License

AGPL-3.0

适合谁

• 适合希望在个人文档、互联网信息和大模型对话之间建立统一查询入口的个人知识管理用户。
• 适合需要自行选择本地或在线大模型，并希望保留自托管或托管服务选择的用户。
• 适合经常使用浏览器、Obsidian、Emacs、桌面端、手机端或 WhatsApp，希望从多个入口访问个人助手的用户。

核心能力

• 可与本地或在线大模型对话，并支持资料中列举的 Llama 3、Qwen、Gemma、Mistral、GPT、Claude、Gemini 和 DeepSeek 等模型系列。其价值在于用户可围绕已有模型环境选择对话后端；当前状态为可用。
• 接收 PDF、Markdown、Notion、Word、org-mode 和图片等文档，并通过语义检索从个人资料及互联网获取答案。用户可用自然语言查询分散资料；当前状态为可用。
• 可为智能体配置知识、角色设定、聊天模型和工具，使不同智能体面向不同任务或角色。用户可按场景划分知识与行为配置；当前状态为可用。
• 可安排重复性研究任务，并生成个人简报或智能通知发送至收件箱。它适用于需要周期性接收研究结果的工作方式；当前状态为可用。
• 除文本交互外，项目还支持生成图片、语音交流和播放消息，输出可包括文本答案、生成图片与语音音频。用户可根据场景选择文本、图像或语音形式；当前状态为可用。

限制与风险

• 现有资料没有记录 GPU、最低硬件、操作系统、数据库、外部服务和模型运行要求，无法仅据此确定目标设备是否满足本地部署条件。
• 现有资料未记录遥测行为；对数据治理有明确要求的组织需要在采用前另行核验。
• 项目允许选择在线模型或其他外部服务，付费服务属于可选依赖；实际数据边界与费用不能脱离具体后端单独判断。

如何开始

• 可访问 https://app.khoj.dev 直接体验托管应用；资料说明这一路径无需预先设置，适合先验证文档问答、模型对话和交互方式是否符合需求。
• 完成托管应用验证后，可根据数据边界要求选择继续使用托管服务，或改用 Docker、Python、桌面应用等自托管与本地运行方式。

核验依据

• GitHub 项目简介: Your AI second brain. Self-hostable. Get answers from the web or your docs. Build custom agents, schedule automations, do deep research.
• README: [Khoj](https://khoj.dev) is a personal AI app to extend your capabilities. It smoothly scales up from an on-device personal AI to a cloud-scale enterprise AI. - Chat with any loca…
• README: Go to https://app.khoj.dev to see Khoj live.
• README: Khoj is available as a cloud service, on-premises, or as a hybrid solution.
• README: Yes! You can use Khoj right away at [https://app.khoj.dev](https://app.khoj.dev) — no setup required.

内容核验时间：