2025年11月26日星期三

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。

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它在极致的编辑体验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。

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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。

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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。

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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。

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

02

Lobe Chat:AI 操作台

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。

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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。

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

03

anything-llm:私有知识库

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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。

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

04

KHOJ:你的 AI 第二大脑

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。

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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。

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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

05

DocsGPT:告别文档大海捞针

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。

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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。

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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。
开源地址:https://github.com/arc53/DocsGPT

06

点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

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