Local AI Search

触发条件

当用户说以下内容时，调用此 Skill：

• "帮我在本地搜索..."
• "帮我在本电脑搜索..."
• "帮我在某个文件夹中搜索..."
• "搜索本地文件..."
• "搜索我的文档..."
• "在本机查找..."
• "从我的文件中查找..."
• 或任何涉及本地/本机/文件夹内容检索的请求

功能说明

本 Skill 提供本地文件的 AI 智能搜索功能：

• ✅ 支持 xlsx, pptx, pdf, docx, md 等格式
• ✅ 自然语言查询（用日常语言描述要找的内容）
• ✅ 指定文件夹范围进行搜索
• ✅ 返回文件位置信息（工作表名、幻灯片页码）
• ✅ 无需本地大模型，使用云端 API

使用方式

方式一：直接搜索（推荐）

用户: 帮我在本地搜索关于销售数据的内容
用户: 在 ~/Documents/Projects 文件夹中搜索 API 相关的文档
用户: 搜索本电脑中包含"关键词"的文件

方式二：指定目录搜索

用户: 帮我在 ~/Documents/Projects 文件夹中搜索技术文档

方式三：自然语言查询

用户: 帮我找一下第三季度的销售报告
用户: 搜索一下关于数字化转型的内容
用户: 找找看有没有关于项目计划的 PPT

调用流程

1. 检查服务状态：确认 Khoj 服务是否运行
2. 确定搜索范围：用户指定的文件夹，或默认已索引的知识库
3. 执行搜索：使用自然语言查询本地文件
4. 返回结果：显示匹配的文件名、位置信息、内容片段

快速验证（已测试）

# 1. 启动 Khoj 服务（嵌入式 PostgreSQL 模式）
export USE_EMBEDDED_DB="true"
khoj --anonymous-mode

# 2. 转换文档
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/convert.py ~/Documents/source -o ~/Documents/converted

# 3. 索引文件（API 方式）
curl -X PATCH "http://localhost:42110/api/content" \
  -F "files=@~/Documents/converted/example.xlsx.md"

# 4. 搜索查询
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/query.py "搜索内容"

验证结果示例

[1] 文件: test_data.xlsx.md
    工作表: Sales Data
    内容: | Month | Sales | | January | $10,000 |...

[2] 文件: test_slides.pptx.md
    幻灯片: 第 1 页
    内容: # Project Overview This is a test presentation...

概述

基于 Khoj 的本地 RAG 知识库解决方案，支持大规模文件（100G到1T）的全文检索和自然语言查询。通过 MarkItDown 转换 Office 文档，结合云端 LLM API 实现轻量级部署，适合资源受限环境。

需求背景

核心需求

硬件约束

技术架构

架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        OpenCode Skill                            │
│         rag query "搜索内容" --top-k 10                          │
│         rag index /path/to/files                                │
│         rag status                                              │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Khoj API Server                              │
│              localhost:42110                                    │
│         • 向量检索                                               │
│         • 对话生成                                               │
│         • 文件管理                                               │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                          │
          ┌───────────────┴───────────────┐
          ▼                               ▼
┌─────────────────────┐       ┌─────────────────────┐
│   PostgreSQL 数据库  │       │   云端 LLM API      │
│   (嵌入式 pgserver) │       │   多模型支持        │
│   • 向量存储         │       │   • Chat Model      │
│   • 文档索引         │       │   • 对话生成        │
│   • ~50-80GB        │       │   • 无本地占用      │
└─────────────────────┘       └─────────────────────┘

数据流

xlsx/pptx → MarkItDown 转换 → Markdown → Khoj 索引 → 向量数据库
                                    ↓
用户查询 → 向量检索 → 匹配片段 → 云端 LLM → 自然语言回答
                                    ↓
                           显示来源文件 + 位置

组件说明

安装部署

环境要求

• Python 3.10+
• macOS / Linux / Windows
• 建议 8GB+ 可用内存
• 足够的磁盘空间（文档大小的 25-40%）

平台支持

Windows 用户：安装 WSL2

WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）让 Windows 可以直接运行 Linux，无需虚拟机或双系统。

# 1. 在 Windows PowerShell（管理员模式）中运行
wsl --install

# 2. 重启电脑后，打开 "Ubuntu" 应用

# 3. 在 Ubuntu 终端中继续以下安装步骤

安装 WSL2 后，在 Ubuntu 终端中执行所有后续命令。

安装步骤

1. 安装依赖

# 安装 Khoj
pip install khoj

# 安装 MarkItDown（含 Office 文档支持）
pip install "markitdown[xlsx,pptx]"

2. 配置云端 LLM API

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"

# DeepSeek（推荐，性价比高）
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"

# Anthropic Claude
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-xxx"

3. 启动 Khoj 服务

# 嵌入式 PostgreSQL 模式（推荐个人使用）
export USE_EMBEDDED_DB="true"
khoj --anonymous-mode

# 访问 Web UI
open http://localhost:42110

使用指南

命令列表

文档转换

# 转换指定目录下的 xlsx/pptx 文件
markitdown convert ~/Documents/source -o ~/Documents/converted

# 转换单个文件
markitdown convert report.xlsx -o report.md

转换结果示例：

Excel (xlsx):

## Sheet1

| Name | Age | City |
|---|---|---|
| Alice | 30 | NYC |
| Bob | 25 | LA |

## Sheet2

| Product | Price |
|---|---|
| Apple | $1 |

PowerPoint (pptx):

<!-- Slide number: 1 -->

# Project Overview

This is the introduction...

<!-- Slide number: 2 -->

## Key Features

- Feature 1
- Feature 2

知识库索引

方式一：Web UI

1. 打开 http://localhost:42110/config
2. 点击 "Add Content Source"
3. 选择文件夹路径
4. 等待索引完成

方式二：API

curl -X PATCH "http://localhost:42110/api/content" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "files=@/path/to/document.md"

查询示例

# CLI 查询
khoj query "第三季度的销售数据在哪？"

# API 查询
curl "http://localhost:42110/api/search?q=第三季度销售数据&n=5" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

返回结果示例：

来源文件: Q3_report.xlsx
位置: Sheet1
匹配内容:
| Month | Sales | Growth |
|---|---|---|
| July | $50,000 | +12% |
| August | $55,000 | +10% |
| September | $60,000 | +9% |

来源文件: sales.pptx
位置: Slide 5
匹配内容:
Q3 Sales Summary: Total $165,000

文件格式支持

不支持的格式

空间与性能

空间估算

空间时间线

初始状态:     100GB 可用
安装后:       99.5GB 可用（-0.5GB）
转换后:       60-80GB 可用（-20-40GB）
索引完成:     10-30GB 可用（-50-80GB）← 最紧张时刻
删除 Markdown: 50-70GB 可用（+20-40GB）

性能指标

云端 API 配置

支持的 LLM 提供商

配置文件示例

# ~/.khoj/config.yml

# LLM 配置
chat-model:
  provider: openai  # 或 deepseek, anthropic
  model: gpt-4o-mini
  api-key: ${OPENAI_API_KEY}

# Embedding 配置（使用本地模型）
embedding-model:
  provider: local
  model: BAAI/bge-small-zh-v1.5

# 数据库配置
database:
  type: sqlite
  path: ~/.khoj/khoj.db

最佳实践

增量索引建议

# 1. 先小规模测试
rag convert ~/Documents/test_folder
rag index ~/Documents/test_folder_converted

# 2. 观察实际空间占用
du -sh ~/.khoj/

# 3. 根据测试结果推算全量需求
# 4. 分批索引核心文件
rag convert ~/Documents/important_folder
rag index ~/Documents/important_folder_converted

定期维护

# 查看索引状态
rag status

# 清理过期文件
rag clean

# 备份知识库
cp -r ~/.khoj ~/.khoj_backup_$(date +%Y%m%d)

# 重新索引（更换 Embedding 模型后）
khoj --regenerate

故障排查

安全与隐私

数据安全

隐私建议

• 敏感文档可使用本地 Embedding 模型
• 对话内容会被发送到云端 LLM，注意脱敏
• API Key 不要提交到版本控制
• 定期备份 ~/.khoj/ 目录

扩展与集成

OpenCode Skill 集成

# Skill 目录结构
~/.agents/skills/khoj-rag/
├── SKILL.md              # 本文档
├── khoj_cli.py           # CLI 封装脚本
├── config.yaml           # 默认配置
└── scripts/
    ├── start_server.sh   # 启动服务
    ├── convert.py        # 批量转换
    └── query.py          # 查询封装

API 集成

import requests

KHOJ_URL = "http://localhost:42110"
API_KEY = "your-api-key"

# 搜索
response = requests.get(
    f"{KHOJ_URL}/api/search",
    params={"q": "查询内容", "n": 5},
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)

# 对话
response = requests.post(
    f"{KHOJ_URL}/api/chat",
    json={"q": "问题内容"},
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)

客户端支持

增量同步

手动触发同步

当文件有更新时，可以手动触发增量同步：

# 增量同步（只处理变化的文件）
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/sync.py ~/Documents

# 全量同步（强制重新索引所有文件）
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/sync.py ~/Documents --full

# 详细输出
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/sync.py ~/Documents --verbose

或使用 CLI：

# 增量同步
local-ai-search sync ~/Documents

# 全量同步
local-ai-search sync ~/Documents --full

定时自动同步

设置每小时自动同步：

# 启用定时同步（每小时）
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/schedule_sync.sh ~/Documents --enable

# 启用定时同步（每2小时）
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/schedule_sync.sh ~/Documents --enable --interval 2

# 查看定时同步状态
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/schedule_sync.sh --status

# 禁用定时同步
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/schedule_sync.sh --disable

# 立即执行一次同步
~/.agents/skills/local-ai-search/scripts/schedule_sync.sh ~/Documents --run

或使用 CLI：

# 启用定时同步
local-ai-search schedule ~/Documents --enable

# 设置每2小时同步
local-ai-search schedule ~/Documents --enable --interval 2

# 查看状态
local-ai-search schedule --status

# 禁用定时同步
local-ai-search schedule --disable

进度显示

在大规模索引时会显示进度：

扫描目录: ~/Documents
找到文件: 150 个
已索引: 120 个
需要同步: 30 个

[=============>         ] 60.0% (18/30) report.xlsx
✓ 成功: 28
✗ 失败: 2

同步完成！

同步原理

增量同步通过以下方式判断文件变化：

同步状态保存在 ~/.khoj/sync_state.json，记录每个文件的同步状态。

常见问题

Q1: 索引完成后可以删除 Markdown 文件吗？

可以。Khoj 已将内容存入向量数据库，Markdown 文件仅作为临时转换产物，索引完成后可安全删除，节省 20-40GB 空间。

Q2: 如何处理内存限制？

• 使用嵌入式 PostgreSQL 模式（USE_EMBEDDED_DB=true）
• Embedding 使用本地模型（而非云端 API）
• LLM 使用云端 API（而非本地部署）
• 分批索引，避免一次性处理大量文件

Q3: 查询结果能定位到具体单元格吗？

默认不支持。MarkItDown 保留工作表名称和幻灯片编号，但不保留单元格位置。如需精确定位，需自定义转换脚本。

Q4: 支持实时文件监控吗？

支持。在 Khoj 配置中启用文件监控，文档变更会自动触发重新索引。

Q5: 如何迁移到其他机器？

# 备份
tar -czf khoj_backup.tar.gz ~/.khoj/

# 恢复
tar -xzf khoj_backup.tar.gz -C ~/

参考资源

• Khoj 官方文档
• Khoj GitHub
• MarkItDown GitHub
• DeepSeek API
• OpenAI API

更新日志

许可证

本 Skill 基于 MIT 许可证开源。Khoj 和 MarkItDown 分别遵循各自的许可证。