khoj-ai/khoj · 上手攻略
- 仓库：khoj-ai/khoj
- 链接：https://github.com/khoj-ai/khoj
- 分类：ai / personal-AI / knowledge-management
- Stars：约 14k+（数据截至 2026-07-13，周增 +7）
- 作者：Jay
- 更新：2026-07-13
这是什么
Khoj 是一个开源的个人 AI 助手（自称 "Your AI second brain"），核心功能是让你用自己的文档（PDF、Markdown、Notion、Word、org-mode 等）创建一个可对话的知识库，同时支持连接任意 LLM（本地 Ollama 或云端 GPT/Claude/Gemini/DeepSeek）。它可以部署在个人电脑上完全离线运行，也可以云端使用。
Khoj 的定位是个人知识管理 + AI 助手的结合体，类似 Obsidian + ChatGPT，但更侧重对话检索（Conversational Retrieval），而非笔记本身的组织结构。
核心功能一览：
- 📄 对本地或在线文档进行语义搜索 & 对话问答
- 🌐 联网搜索 + 个人知识库联合查询
- 🤖 创建自定义 Agent（指定知识库、角色、LLM、工具集）
- 📅 自动化：定时新闻推送、智能提醒
- 🖼️ 图片生成、语音播报
- 📱 多端访问：Web、Desktop、Obsidian 插件、Emacs、手机、WhatsApp
解决什么问题
- 个人文档太多，想问就问：Obsidian、Notion、本地文件散落各处，需要一个统一入口用自然语言检索。Khoj 直接吃进 PDF/Markdown/Notion 等，返回带引用的答案。
- 想用本地 LLM 保护隐私：不想把个人文档发给第三方 API，Khoj 支持 Ollama 本地模型，完全离线可用。
- 需要一个带记忆的 AI 研究助手：Khoj 可以创建自定义 Agent，喂给它特定知识库，让它扮演研究员、助理等角色执行深度调研。
- 定时获取某个主题的新闻摘要：Khoj 支持自动化任务，可配置每日推送特定领域的 AI 摘要到邮箱。
快速安装
方式一：Docker（推荐）
# 1. 创建配置目录
mkdir ~/.khoj && cd ~/.khoj
# 2. 下载 docker-compose.yml
wget https://raw.githubusercontent.com/khoj-ai/khoj/master/docker-compose.yml
# 3. 编辑环境变量（必填）
# 设置 KHOJ_ADMIN_PASSWORD、KHOJ_DJANGO_SECRET_KEY
# 如使用商业模型，设置 OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / GEMINI_API_KEY
# 如用 Ollama，设置 OPENAI_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
# 4. 启动
docker-compose up
服务启动后访问 http://localhost:42110，首次启动日志出现 🌖 Khoj is ready to engage 即成功。
⚠️ 首次运行后需要重启一次服务，确保所有设置正确应用。
方式二：Pip（Linux/macOS/WSL）
# 前提：Python >= 3.9
pip install khoj
# 启动
khoj
# 访问 http://localhost:42110
升级：
pip install --upgrade khoj
免部署：直接用云端
https://app.khoj.dev 是官方托管版，无需任何安装，用邮箱注册即可使用。
核心用法
1. 配置 Chat Model（管理后台）
首次使用需要配置一个 LLM：
- 访问 http://localhost:42110/server/admin
- 登录（使用
KHOJ_ADMIN_PASSWORD中的密码） - 进入 AI Model API → 添加 API Key（如 OpenAI）
- 进入 Chat Model → 选择模型（如
gpt-4o），类型选OpenAI - 在 ServerChatSettings → Default 中设默认模型
Safari 登录可能有 CSRF 问题，建议用 Chrome 或 Firefox。
2. 上传文档，开始对话
# Web 端：直接拖拽文件到 Khoj Web App
# 桌面端：Settings → 添加同步文件夹
# Obsidian：安装 Khoj 插件，配置服务器地址
支持的文档格式：PDF、Markdown、Notion（直接同步）、Word (.docx)、org-mode、纯文本等。
3. 语义搜索
Khoj 会自动为上传的文档建立向量索引。在对话中直接提问：
# Khoj Web 界面示例问题
"我在 2024 年的笔记里关于 React Server Components 的讨论在哪里？"
"我读过的关于 Transformer 的论文摘要是什么？"
4. 创建自定义 Agent
# 通过管理后台创建 Agent，指定：
# - 名称、角色描述
# - 接入的知识库（哪几个文件夹/文档）
# - 使用的 LLM
# - 允许调用的工具（搜索、代码执行等）
参考官方博客：Create Agents on Khoj
5. 多客户端接入
| 客户端 | 说明 |
|---|---|
| Web | http://localhost:42110（默认） |
| Desktop | 下载客户端，配置 API Key 和服务器地址 |
| Obsidian | 搜索「Khoj」插件安装 |
| Emacs | 安装 khoj.el 包 |
| 绑定手机号后用 WhatsApp 对话 | |
| 手机 | 桌面客户端或浏览器访问 |
典型适用场景
| 场景 | 用法 |
|---|---|
| 论文阅读助手 | 上传 PDF，建立索引，直接问论文内容 |
| 个人知识库问答 | Obsidian 笔记 + Khoj，聊天式检索 |
| 代码库问答 | 把代码文档喂给 Khoj，用 Claude 回答代码问题 |
| 定时新闻摘要 | 配置自动化任务，每天推送特定领域 AI 摘要 |
| 隐私敏感的 AI 问答 | 全部本地 Ollama，不走外部 API |
| 团队知识库（企业版） | Khoj Enterprise，支持私有部署 |
坑与注意
- 首次运行必须重启：文档明确说明「Restart your Khoj server after the first run to ensure all settings are applied correctly」，忽视会导致配置不生效。
- CSRF 问题：访问管理后台（
/server/admin）时必须用localhost，不要用127.0.0.1，否则报 CSRF 错误。 - 跨域/负载均衡：如通过反向代理暴露 Khoj，需设置
KHOJ_ALLOWED_DOMAIN=your-domain，否则会报 DISALLOWED HOST 错误。 - 向量数据库依赖：默认使用内置数据库，大规模文档时建议配置 PostgreSQL + pgvector（Railway 模板已默认配置这四个服务），自托管默认安装较轻量。
- Notion 同步需要 token：Notion 集成需要在 Khoj 后台配置 Notion API Token，官方有专门文档说明。
- Safari 兼容性问题：官方推荐 Chrome/Firefox，不建议用 Safari 访问管理后台。
- 本地模型性能依赖硬件：Ollama 驱动的本地 LLM 体验取决于模型大小（推荐至少 7B 以上参数），7B 模型约需 6–8GB 显存。
与同类对比
| 产品 | 类型 | 部署方式 | LLM 支持 | 特色 |
|---|---|---|---|---|
| Khoj | 知识库 + AI 助手 | 自托管 / 云端 | Ollama / GPT / Claude / Gemini | 多客户端、自动化任务 |
| Obsidian + Copilot | 笔记 + AI | 本地 | GPT-4 API | 与笔记本身绑定 |
| Notion AI | 文档 AI | SaaS | OpenAI | 与文档平台深度集成 |
| MaxKB | 知识库 RAG | 自托管 | 通义 / OpenAI | 开源 RAG 引擎，专注企业场景 |
| Dify | AI 应用平台 | 自托管 | 多模型 | 偏工作流编排 |
Khoj 的核心差异是多端接入 + 本地优先 + 自动化，适合把个人知识管理（Obsidian/Notion 笔记）接入 AI 对话能力的用户。
一句话推荐结论
本地优先的个人 AI 知识库——把散落的笔记、论文、文档变成可对话的知识库，支持本地 Ollama 保护隐私，推荐从 Docker 一键部署开始体验。