在之前介绍过AI助手中，Lepton Search是基于网络搜索结果的答案引擎，Quivr是基于本地文档（PDF、Word等）的第二大脑。我一直在寻找一款可以融合这两者特点的AI知识管理工具，既能基于私有的本地知识，又能结合公共的网络搜索结果，从而给出更优质答案。而且本地文档是用户自己珍藏的知识，更私有，应该具有比网络搜索更高的权重。但当用户的问题超出本地知识的范畴，AI能搜索网络，获得相关信息，并回答。
如果你在寻找这样的AI知识管理助手，那今天介绍的Khoj是一个不错的选择。
产品定位 ?
Khoj 是一个开源的个人 AI 助手，旨在通过智能检索和对话，帮助用户更好地管理和利用自己的知识和信息 ?。
官网地址：https://khoj.dev/
Github：https://github.com/khoj-ai/khoj
Khoj的口号：Merge AI with your brain，意为“将 AI 融入你的大脑”。Khoj 是一个印地语单词（其作者是印度人），意思是“搜索”或“探索”。在这个开源项目中，Khoj 表示一种通过人工智能技术帮助用户搜索和管理个人知识的能力，使得信息检索和知识管理更加高效和智能化。?
Khoj的搜索，既包括本地文档，也包括网页搜索。
关键特性 ✨
连接你的知识。Khoj 可以理解你的 PDF、Markdown、纯文本、GitHub 和 Notion 文件，还有更多正在开发中。使用我们的桌面应用直接从你的计算机连接文件。它们会自动保持同步。
替代搜索引擎。Khoj 代你进行互联网搜索，让你能专注于工作。它能访问最新的在线信息，因此你不必切换标签或设备，或者筛选链接来获取所需信息。
免提工作。支持语音转文字，这意味着你可以直接对着麦克风说话，Khoj 会理解你的声音（用你的母语！）。
快速进入上下文。Khoj 让你能利用 AI 更好地理解你的笔记和文件。许多人每天花费数小时查找、整理和组织信息。Khoj 通过解析你的数据并将其与在线信息合并，节省了你的时间。
随时随地使用。在任何操作系统上使用我们的原生桌面应用程序。或者使用我们的 Emacs、Obsidian 或 WhatsApp 官方客户端，保持在你的现有工作流程中。
获取专属帮助。Khoj 为你提供定制的 AI 代理，帮助完成更具体的任务。比如，私人医生、治疗师、教授。你可以在代理页面看到它们。
私密运行。我们完全开源。这意味着你可以随时定制和自托管你的 Khoj。在自托管时，在离线或在线聊天模式之间切换。运行在隔离的机器上或你拥有的服务器上。修改 Khoj 代码或配置，直到它最符合你的需求。
功能简介 ?
简介具体来讲，Khoj的AI功能包括：
? 回答常识问题
? 从互联网实时获取答案
? 在你的笔记和文档中查找相关信息
? 为你的想法提供反馈
? 根据你的上下文生成图像
?️ 听你说话（使用输入框旁的麦克风说出你的消息）
? 理解你拖放到这里的文件
?? 通过代理调整到你的对话需求
使用流程 ?
下面是使用Khoj的流程和体验。
首先登录到官网：https://khoj.dev/
通过Get Started开始与AI对话：
Khoj的审美是在线的，其素雅的设计风格深得我心。
通过Conversation -> New+，开启一个新的对话窗口：
Khoj内置了9种不同的对话角色，包括Khoj搜索问答、Doctor医生、Professor教授、Sage贤者等等：
每个角色的人设可以通过See all agents查看：
比如这里的Marvin的设定：
Marvin，是道格拉斯·亚当斯的《银河系漫游指南》中的一个角色，他是一个智能机器人，因其高度的智慧和认知能力而陷入了深深的存在危机。Marvin 拥有超凡的计算能力和知识储备，但他常常感到无聊和沮丧，因为他被用来处理人类的琐碎问题。他的个性阴郁、消极，经常对生命的无意义和任务的无聊感到绝望。他的幽默源于他对世界的悲观和对自己高智能的无奈。
让我们感受一下因为拥有超级智能而陷入无聊绝望无意义的机器人对“人工智能”的看法吧：
经过一番搜索，Marvin回答道：
好家伙，都是英语，翻译翻译：
感受到那种无尽的空虚和无聊了吗？看来人不能太智能太深刻，那会消解掉多少世俗的快乐呀。还是切换一下角色，用不带感情色彩的Khoj吧：
这个答案是不是鼓舞人心多了？所以，少和负能量的人打交道，负能量的AI也尽量远离?。
注意到这里的5 references了吗？这是Khoj为我找到的参考资料，上面的回答都是基于这些参考资料：
而这里的5个参考资料都源自我已经上传的两篇关于AI Agent的论文：
当上传本地文件后，Khoj就会优先基于这些文档做搜索和问答。你可以用/命令限定功能：
比如，通过/online限定只做网络搜索：
可以看到，这个回答引用的都是在线的网页。
当不限定引用来源时，Khoj会综合本地文档和在线网页的知识。比如当我询问“如何构建AI Agent”，它的回答：
其中有35处引用，优先引用的是本地文档的知识（我上传的关于AI Agent的两篇论文）：
然后会检索AI Agent相关的网页：
可见Khoj很好地融合了本地文档和在线网页的知识，给每一个用户问题以整合的回答。而且优先考虑用户本地的文档，表现对用户私有知识的重视。
在对话过程中，答案产生之前，Khoj会将其运行过程展示出来，让用户知道它的行为逻辑：
它会展示下面的过程：
与用户输入相关的搜索问题。一般会生成好几个与用户输入相关的问题。
搜索过程。包括搜索文档与网络搜索。
答案生成。
这个展示我觉得挺重要，它让用户了解其工作过程，同时叠加对引用资料的展示，从而增进对产品的信任。
除了知识问答外，Khoj还支持文生图：
本地部署 ?
如果你想在自己的机器上运行Khoj，可以通过Docker安装：
首先，下载：
git clone https://github.com/khoj-ai/khoj.git & cd khoj
然后，安装：
docker-compose up
最后，访问：
http://localhost:42110
小结思考 ?
我挺喜欢Khoj，它是一个成熟度很高的开源AI项目。它将用户私有的、本地的文档，与互联网的在线网页统一起来，通过给本地文档优先级的方式，给用户提供一个强大的、等于Quiver+Perplexity的第二大脑。
现在的Khoj还只是一个知识问答产品，如果能和Reor这样的笔记软件整合起来，支持个人知识管理的工作流，那就更好了。这应该是为什么它要做Obsidian插件的原因吧。
你要不要试试？
