khoj

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Python 环境（项目开发语言为 Python）
• 一个可用的大模型：在线如 GPT / Claude / Gemini，或本地如 llama3、qwen、gemma、mistral、deepseek
• 待问答的文档，支持的格式包括 image、pdf、markdown、org-mode、word、notion
• 可访问 https://docs.khoj.dev 与 https://github.com/khoj-ai/khoj 的网络环境

安装与启动步骤

1. 1先读官方文档

   README 未给出安装命令，所有部署步骤以官方文档 docs.khoj.dev 为准，避免照抄过时命令。

2. 2试用云端版本

   不想自托管可直接用官方托管版，注册后即可对话，用于先确认功能是否符合预期。

3. 3获取项目源码

   从 GitHub 仓库拉取代码，后续本地安装与配置均在该目录内进行。

   git clone https://github.com/khoj-ai/khoj.git
   cd khoj

   复制

4. 4选择并接入模型

   按需选在线模型（gpt、claude、gemini）或本地模型（llama3、qwen、gemma、mistral、deepseek）。具体配置方式见官方文档。

5. 5导入你的文档

   把 pdf、markdown、org-mode、word、notion 或图片加入知识库，之后提问时 Khoj 会从这些资料中检索作答。

6. 6从客户端使用

   除网页端外，还可通过 Emacs、Obsidian 等客户端接入，按官方文档指引完成连接。

如何确认成功

能打开对话界面并成功向所选大模型提问、收到基于你文档的回答，即表示配置生效。

常见问题

注意事项

• 本教程严格依据 README 节选整理，节选中未提供任何安装命令，因此步骤以准备与文档指引为主。
• 首次部署请优先阅读 docs.khoj.dev，官方文档会随版本更新，比第三方教程更可靠。
• 项目同时提供云端托管版 https://app.khoj.dev，只想体验功能的话无需自托管。
• 本地大模型对显存和算力有要求，选择前先确认自己的硬件条件。