开源AI副驾驶 Khoj：知识管理利器，打造第二大脑
你是不是经常遇到这样的情况：明明记得自己在某个笔记、文档、网页里看过某个重要的信息，但就是怎么也找不到？翻遍了所有的文件夹，用尽了各种关键词，还是大海捞针一样？别担心，今天Brave就给你介绍一个“神器”——Khoj。它就像一个智能的 AI 副驾驶（Copilot），能帮你快速找到你想要的任何信息。而且，它是开源的、可自托管的，支持中文搜索，还能连接你的在线和本地文档，并灵活配置你喜欢的 AI 模型，真正成为你的“第二大脑”。
一、Khoj：不仅仅是笔记本，更是“第二大脑”
我们平时使用的传统笔记软件，大多是基于文件夹和关键词来管理和搜索信息的。这种方式在笔记数量少的时候还算方便，但一旦笔记数量多了，就很容易陷入混乱。而且，很多时候我们只记得大概的内容，或者想用更自然的语言来描述我们要找的东西，这时候关键词搜索就显得力不从心了。
Khoj 的出现，就是为了解决这些痛点。它不仅仅是一个笔记工具，更像是一个能够理解你、帮助你管理和检索知识的“第二大脑”。它利用了先进的人工智能技术（包括 RAG 技术，下文会详细介绍），让你能够用最自然的方式来搜索你的笔记、文档，就像和你自己对话一样。
举个例子，假设你在笔记里记录了一次关于“新产品发布会”的会议内容。如果你用传统的笔记软件搜索，可能需要尝试“发布会”、“新产品”、“会议记录”等多个关键词，而且还不一定能找到最相关的那条笔记。但是，如果你使用 Khoj，你只需要输入“上次讨论新产品发布的会议记录在哪里？”，Khoj 就能准确地帮你找到那条笔记，甚至还能帮你总结出会议的要点。
不同于其他需要上传笔记到云端的服务，Khoj 把你的所有数据都保存在你的电脑本地。这意味着你完全掌控着自己的数据，不用担心隐私泄露的问题。而且，即使没有网络，你也能随时随地访问和搜索你的笔记，再也不用担心因为网络问题而耽误工作。
二、像聊天一样搜索，告别关键词的烦恼
通过引入LLM模型以及RAG 技术（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），Khoj能“听懂”你说的话，理解你的问题，并帮你检索知识库中的内容。RAG技术是一种结合了信息检索和文本生成能力的人工智能框架。简单来说，当 Khoj 回答你的问题时，它能：
- 检索（Retrieval）：首先在你的笔记、文档等资料库中搜索与你的问题相关的信息片段。
- 生成（Generation）：然后，利用 LLM，基于检索到的信息片段，生成一个流畅、自然的回答。
RAG 的优势在于：
- 答案更准确、更可靠： 因为答案是基于你的实际资料，而不是 LLM 的“幻觉”或过时的知识。
- 可溯源： Khoj 通常会告诉你答案的来源，方便你核对和深入了解。
- 减少 LLM 的负担： 检索过程缩小了 LLM 需要处理的信息范围，提高了效率。
需要注意，虽然 Khoj 的核心功能（如搜索、AI 助手）支持中文，但其用户界面（Web UI）目前主要还是英文的。 不过，这并不会影响你使用中文来搜索和管理你的笔记。你可以使用浏览器自带的翻译功能。
Khoj 不仅仅支持文字笔记，还能处理图片、音频、PDF 等各种格式的文件。这意味着你可以把各种各样的资料（包括在线文档和本地文件）都放进 Khoj 里，不用担心格式不兼容的问题。例如，你可以把会议录音、现场照片、演示文稿等都放进 Khoj，然后通过自然语言搜索，快速找到你需要的任何信息。
三、上下文感知，让搜索结果更精准
除了能理解你的自然语言，Khoj 还能根据你笔记的上下文，提供更精准的搜索结果。这意味着，Khoj 不仅仅是看你输入了什么，还会结合你笔记的内容、时间、标签等各种信息，来判断你真正想要找的是什么。
比如，你在不同的笔记里都提到了“苹果”这个词，一个是在讨论水果，另一个是在讨论苹果公司。如果你用传统的笔记软件搜索“苹果”，可能会得到一堆混杂的结果。但是，如果你用 Khoj 搜索，并且你的问题是关于科技公司的，Khoj 就会根据上下文，优先返回关于苹果公司的笔记，而不是关于水果的。
这种上下文感知的能力，让 Khoj 的搜索结果更加精准，也更符合你的实际需求。它就像一个聪明的 AI 副驾驶，能够理解你的意图，帮你找到最相关的信息。
四、不止是搜索，AI 副驾驶还能帮你更多
Khoj 不仅仅是一个强大的搜索工具，它内置的 AI 副驾驶可以帮你完成更多任务。这个 AI 副驾驶由强大的 LLM（大型语言模型）驱动，你可以根据自己的需求和偏好，灵活选择和配置不同的 LLM。
Khoj 支持多种 LLM，包括但不限于：
- OpenAI 的 GPT 系列模型：性能强大，但可能需要付费。
- Google 的 Gemini 模型：同样性能出色，也可能涉及费用。
- 本地模型（Local LLM）：例如通过 Ollama 等工具运行的开源模型，完全离线，保护隐私，但可能对计算资源有一定要求。
- 其他兼容 OpenAI API 的模型：比如一些第三方提供的服务。
这个 AI 副驾驶可以帮你总结长篇的笔记或文章，让你快速掌握核心内容。它还可以回答你的问题，就像一个随时待命的知识库。甚至，它还能帮你生成一些简单的文本内容，比如邮件草稿、会议纪要等。
Khoj 的 AI 副驾驶功能，让它不仅仅是一个被动的知识库，更是一个能够主动帮助你的智能伙伴。它可以帮你节省时间，提高效率，让你更专注于思考和创造。
五、Khoj 支持Docker Compose快速部署
作为开源自托管软件，Khoj 提供了多种安装方式，以适应不同的用户和环境：
- Docker 部署 （推荐）: 通过 Docker，你可以使用
docker-compose.yml文件轻松定义和管理 Khoj 及其相关服务，并在几分钟内搭建好运行环境。这是最推荐的安装方式，尤其适合熟悉 Docker 的用户。 - pip 安装: 如果你熟悉 Python 环境，可以使用
pip包管理器直接安装 Khoj。 - 可执行文件: Khoj 也提供了预编译的可执行文件，方便那些不想安装 Python 或 Docker 的用户。
- 源码安装: 对于高级用户，你也可以从 Khoj 的 GitHub 仓库克隆源代码，自行构建和安装。
你可以在 Khoj 的官方文档中找到每种安装方式的详细指南。
六、通过管理后台配置你喜欢的 AI 模型
Khoj 让你能够灵活选择和配置 AI 模型（LLM）。你可以通过 Khoj 的 Django 管理后台轻松完成配置：
- 启动 Khoj：确保你的 Khoj 正在运行（无论你使用哪种安装方式）。
- 访问管理后台：在浏览器中输入
http://localhost:42110/server/admin/（如果你的 Khoj 运行在其他端口，请替换42110）。 - 登录: 使用你在部署 Khoj 时设置的管理员邮箱和密码登录（如果没有设置过，对于 Docker 部署，可以通过
docker-compose.yml设置KHOJ_ADMIN_EMAIL和KHOJ_ADMIN_PASSWORD环境变量；对于其他安装方式，请参考官方文档）。 - 找到配置：在左侧导航栏中找到 “Configurations” 或类似选项。
- 编辑配置：找到与 LLM 相关的配置条目，点击编辑。
- 设置 LLM：
- Provider：
- 对于 OpenAI 模型，选择
openai。 - 对于 Gemini 模型，选择
google。 - 对于本地模型，选择
ollama或local（取决于你使用的本地模型工具）。 - 对于其他兼容 OpenAI API 的模型, 选择
openai。
- 对于 OpenAI 模型，选择
- Model Name：输入你想要使用的模型名称（例如，
gpt-3.5-turbo、gemini-pro、llama2等，具体取决于你选择的 Provider）。 - API Key （如果需要）：如果你选择的是需要 API 密钥的模型（如 OpenAI、Gemini），请输入你的 API 密钥。
- 其他参数：根据需要，你可能还需要设置其他参数，例如
api_base（对于兼容 OpenAI API 的服务）等。
- Provider：
- 保存更改：点击保存按钮。
- 重启服务：为了确保更改生效，你可能需要重启 Khoj 服务。
注意： 当设置完成后，你才能在Khoj 的 Web UI 看到你配置的 LLM 模型名称。
七、小结：AI正在改变知识管理
综上所述，Khoj 是一款与众不同的知识管理工具，它利用人工智能技术（包括先进的 RAG 技术），让搜索笔记、文档变得像聊天一样简单自然。它不仅能理解你的自然语言（搜索完全支持中文），还能根据上下文提供更精准的搜索结果。本地优先的设计不仅保护了你的隐私，也让你能够随时随地访问你的资料。通过多种安装方式，你可以轻松使用 Khoj，并灵活配置你喜欢的 AI 模型，让你的知识管理更上一层楼。
如果你经常为找不到之前的笔记信息而烦恼，如果你希望有一个更智能、更安全的知识管理工具，那么 Khoj 绝对值得一试。它能帮你更好地管理你的知识，提高你的工作效率，让你从繁琐的搜索中解放出来，更专注于思考和创造。对于研究者而言，Khoj也将进一步提升研究的效率，AI正在改写知识管理的实践！
回复