Khoj项目自托管部署完全指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kh/khoj 前言
Khoj是一款强大的AI知识管理工具，支持本地化部署，让用户能够完全掌控自己的数据隐私。本文将详细介绍如何在个人计算机上自托管部署Khoj项目，包括Docker和Pip两种安装方式，以及后续的配置优化指南。
为什么选择自托管Khoj
自托管Khoj具有以下显著优势：
- 数据隐私保护：所有数据都保留在您的私有网络中，无需担心数据泄露风险
- 离线可用性：在没有互联网连接的情况下仍可使用核心功能
- 高度可定制：可以自由选择AI模型、配置服务器参数和功能模块
部署前准备
系统要求
- 操作系统：支持Windows、macOS和Linux
- 内存：建议至少8GB，使用离线模型推荐16GB以上
- 存储空间：至少5GB可用空间
- 网络：仅本地使用无需互联网，远程访问需要网络配置
部署方式选择
Khoj提供两种主要部署方式：
1. Docker部署（推荐）
Docker方式提供更好的隔离性和便捷性，特别适合以下场景：
- 需要快速部署和运行
- 希望使用GPU加速离线模型
- 需要更简单的环境管理
各平台Docker部署步骤
macOS平台：
- 安装Docker Desktop和Docker Compose
- 创建配置目录并下载docker-compose.yml文件
- 配置环境变量（安全密钥、API密钥等）
- 启动Khoj服务
Windows平台：
- 安装WSL2并重启系统
- 安装Docker Desktop（使用WSL2后端）
- 在WSL2环境中执行与Linux相同的部署步骤
Linux平台：
- 安装Docker Engine和Docker Compose
- 后续步骤与其他平台相同
2. Pip直接安装
适合Python开发者或需要更灵活配置的场景，支持多种硬件加速：
macOS（M1/M2芯片）：
CMAKE_ARGS="-DGGML_METAL=on" python -m pip install 'khoj[local]'
Windows平台： 根据GPU类型选择不同安装参数：
- NVIDIA GPU：设置
-DGGML_CUDA=on - AMD GPU：设置
-DGGML_HIPBLAS=on - Vulkan GPU：设置
-DGGML_VULKAN=on
Linux平台： 类似Windows，根据硬件选择相应参数安装
首次运行配置
无论采用哪种部署方式，首次运行时都需要：
- 创建管理员账户（设置安全密码）
- 配置聊天模型（可选择在线或离线模型）
- 等待服务初始化完成（看到"🌖 Khoj is ready to engage"提示）
高级配置指南
聊天模型设置
Khoj支持多种AI模型，可通过管理面板配置：
-
在线模型：
- OpenAI：需要API密钥，支持GPT系列模型
- Anthropic：支持Claude系列模型
- Gemini：Google的AI模型
-
离线模型：
- 从HuggingFace获取GGUF格式模型
- 完全私有，不依赖互联网
- 需要较强硬件支持（推荐NVIDIA/AMD GPU或Mac M系列）
知识库同步
Khoj可以与多种数据源集成：
- 本地文件和文件夹
- Notion工作区
- 通过桌面客户端同步（支持拖拽上传）
客户端配置
Khoj提供多种客户端访问方式：
- Web界面（默认启用）
- 桌面应用
- Obsidian插件
- Emacs扩展
常见问题解决
- CSRF错误：确保使用localhost而非127.0.0.1访问
- DISALLOWED HOST错误：设置正确的KHOJ_DOMAIN环境变量
- 离线模型下载慢：首次使用需要下载模型，请耐心等待
- 管理员面板登录问题：Safari浏览器可能存在兼容性问题，建议使用Chrome或Firefox
性能优化建议
- 为离线模型配置GPU加速
- 根据硬件选择合适的模型大小
- 定期维护知识库索引
- 合理设置聊天模型的token限制
结语
通过本文的详细指南，您应该已经成功部署了自己的Khoj实例。自托管Khoj不仅提供了更好的隐私保护，还能根据个人需求灵活配置。建议初次使用后，逐步探索各项高级功能，如自定义模型、多客户端集成等，以获得最佳的使用体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
