5 个很火火的个人 AI 知识库 GitHub 项目，收藏一波。

01、siyuan：个人知识管理工具

这个叫思源笔记的开源项目，肯定很多人用过。在 GitHub 上都有 4 万的 Star 了。

它在极致的编辑体验与绝对的数据隐私之间找到平衡点，它不仅是一个笔记工具，更是一个基于本地的个人知识管理系统。

而且还能接入 AI 进行写作和问答聊天。

思源笔记采用了 Block 作为数据的基本单位，一个段落、一张图片、一个列表甚至一个表格，都被视为一个独立的 Block，都有唯一的 ID。

这意味着你可以像搭积木一样组合内容，并且可以在不同的文档中，精确地引用某一个具体的段落，而不是只能引用整篇文章。

当你修改原处的块内容时，所有引用该块的地方都会同步更新。

而且也接入了 AI 能力，帮你完成续写，翻译，摘取提要，进行头脑风暴，修正语法、拼写和错别字。

也可以和它直接聊天。

虽然它支持 Markdown 语法输入，但在底层，思源笔记并没有直接存储为 .md 文件，而是采用了结构化的 JSON 数据，并通过 SQL 数据库索引。

这种设计是为了实现上述的块级引用和毫秒级的全文搜索。不过，项目充分考虑了通用性，支持一键将笔记导出为标准的 Markdown 或 PDF 格式。

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开源地址：https://github.com/siyuan-note/siyuan

这个开源项目现在已经接近 7 万 Star 了。

你可以把它理解成一个 AI 大模型操作台，能让你手中的各种模型能力发挥到极致。

它的 UI 非常炫酷，不粗糙。有流畅的动画、精心设计的排版以及对移动端的完美适配。

它不仅用极高的颜值统一了所有 AI 模型，更通过强大的知识库功能，让 AI 真正拥有了属于你的第二大脑。

在 Lobe Chat 中，你可以直接将 PDF 论文、Excel 表格、Word 文档甚至 Markdown 笔记拖入界面。

系统会自动对这些文件进行分块（Chunking）和向量化（Embedding）处理。

当你向 AI 提问时，它不再是瞎编乱造，而是会先在你的文档中检索相关信息，结合上下文给你精准的答案。

更重要的是，它支持知识库管理。你可以建立不同的知识库，比如公司财报、Python 教程、装修指南，并在不同的对话助手中有选择地挂载它们。

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开源地址：https://github.com/lobehub/lobe-chat

AnythingLLM 是由 Mintplex Labs 开发的一款全栈式 AI 知识库应用程序。

现在已经有 5 万的 Star 了。

与许多仅提供 API 或简单的 Web UI 的项目不同，AnythingLLM 的定位是企业级的文档聊天解决方案。

简单来说，它不仅仅是一个聊天机器人，更是一个完整的私有数据管理与交互平台。

它有工作区（Workspace）的概念，类似一个独立的文件夹或项目。

在每个工作区里，你可以上传特定的文档，配置特定的 Prompt（提示词），甚至选择不同的语言模型。

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开源地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

开源项目 Khoj 的 Star 数也挺多的，已经有 32K 的 Star 了。Khoj 名字在印地语中意为搜索或探索。

它就像一个为你私人定制的 AI 搜索专家，不仅能索引你所有的本地文档和笔记，还能让你用自然语言和它们聊天。它支持完全离线运行，隐私安全，同时也能联网进行深度研究。

基于文档的 AI 问答，原理都差不多。

AI 阅读你指定文件夹里的所有资料，转化为机器能理解的向量数据。提问时，AI 理解你的意图，精准定位到你笔记中相关的段落，结合上下文给你一个完整的答案。

与其他工具相比，Khoj 的可玩性和极客属性极强。

它不仅是一个聊天机器人，更是一个自动化平台。你可以设置它每天早上自动帮你搜索行业新闻并生成摘要发到邮箱。也可以在 Emacs 或 Obsidian 这种生产力工具中直接调用它辅助写作。

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开源地址：https://github.com/khoj-ai/khoj

这个叫 DocsGPT 的开源项目，现在也有 1.7 万的 Star 了。

它可以在堆积如山或超级长的 PDF 文档中，通过关键词搜索精准找到上下文相关的答案，效率很高。

除了常见的文档解析和问答功能，还提供了深层次的研究工具和智能体构建能力。

你可以通过其内置的智能体构建器快速定制专属 AI 助手，赋予其执行任务、调用工具的能力。

在模型支持上，DocsGPT 兼容性极强，既可以对接 OpenAI、Google、Anthropic 等云服务提供商的模型，也能运行 Ollama、llama_cpp 等本地模型。

DocsGPT 前端采用 React，后端基于 Flask 框架，支持通过 Docker 快速部署。

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开源地址：https://github.com/arc53/DocsGPT