# Khoj — assistant IA local pour vos notes et fichiers Khoj indexe vos notes et PDF, ajoute une recherche web optionnelle et répond en citant ses sources. Compatible Ollama, auto-hébergeable, open source AGPL-3.0. URL canonique : https://www.osfria.fr/khoj.html --- OSIALab · Documents / RAG ## Khoj — assistant personnel ancré dans vos documents et le web Khoj indexe vos notes, PDF et fichiers locaux, y ajoute une recherche web optionnelle, et répond à vos questions **en citant ses sources**. Il se pilote depuis un navigateur, Obsidian, Emacs ou le mobile — et peut tourner entièrement sur votre propre serveur, avec un modèle local. ### Fiabilité & transparence 🟡 **Utilisable, avec points d'attention** - **Maintenance** : v2.0.0-beta.26 (25 mars 2026) ; rythme ralenti depuis. - **Adoption** : 35K étoiles GitHub, base active mais attention à la transition beta. - **Sécurité** : CVE-2025-69207 (IDOR OAuth Notion) — ✅ corrigée beta.23. - **Verdict** : Assistant personnel avec RAG local et recherche web. Bonnes sources, mais projet en transition. Mettez à jour vers latest beta et surveillez les releases. > Page informative, sans valeur de conseil. Installez depuis la **source officielle**, vérifiez la **licence** du logiciel et des modèles, et gardez en tête qu'un modèle de langage **peut se tromper** ou mal citer : vérifiez les sources qu'il indique. ### À quoi ça sert Khoj est un **assistant personnel ancré dans vos propres données**. Il indexe vos notes (Obsidian, Org-mode, Markdown), vos PDF et d'autres fichiers, puis répond à vos questions en retrouvant les passages pertinents par **recherche sémantique** et en citant les documents utilisés. Une recherche web facultative peut compléter le contexte quand l'information n'est pas dans vos fichiers. Il se présente sous plusieurs formes : **interface web**, plugins **Obsidian** et **Emacs**, applications de bureau et mobile, voire **WhatsApp**. Le modèle de langage peut être local (via [Ollama](https://www.osfria.fr/ollama.html) ou llama.cpp) ou distant, selon votre configuration. ### Ce qui fait sa force - **Des réponses sourcées.** Khoj ne se contente pas de répondre : il indique les documents d'où vient l'information. On peut remonter à la source et vérifier — précieux quand on interroge sa propre base de connaissance. - **Là où vous écrivez déjà.** Les plugins Obsidian et Emacs amènent l'assistant directement dans votre éditeur de notes : pas besoin de changer d'outil pour interroger ce que vous avez écrit. - **Local possible de bout en bout.** Avec un modèle servi par Ollama et un serveur Khoj auto-hébergé, vos notes et vos questions ne quittent pas votre infrastructure. La recherche web, elle, reste optionnelle et désactivable. - **Recherche sémantique sur socle solide.** Le serveur stocke les *embeddings* de votre index dans **PostgreSQL avec l'extension pgvector** — une base éprouvée pour la recherche vectorielle, pas un format maison opaque. - **Multi-supports.** Web, desktop, mobile, WhatsApp : on retrouve son assistant et sa base partout, autour d'un même serveur. ### Pour qui Pour les **profils avancés** qui gèrent déjà une base de notes (Obsidian, Org-mode, Markdown) et veulent la rendre interrogeable, sources à l'appui. L'auto-hébergement suppose un peu de technique : **Khoj est un serveur, pas une simple application de bureau** — il nécessite une base PostgreSQL avec pgvector. Pour un usage individuel plus immédiat, sans base à gérer, [AnythingLLM](https://www.osfria.fr/anythingllm.html) en application de bureau sera plus direct. À savoir avant de se lancer : l'éditeur a refermé son service cloud hébergé pour se concentrer sur d'autres projets. **L'auto-hébergement, lui, reste pleinement ouvert et soutenu** — c'est d'ailleurs le mode qui nous intéresse ici. Considérez donc Khoj comme un *outil à héberger soi-même*, pas comme un service prêt à l'emploi, et gardez un œil sur le dépôt pour suivre l'évolution des versions. ### Installation #### Option 1 — Docker (recommandé) L'image Docker embarque déjà PostgreSQL/pgvector et le nécessaire — c'est la voie la plus simple, et la plus sûre sous Windows (où pgvector reste expérimental en natif). Le projet fournit un `docker-compose.yml` de référence : ``` # Récupérer la composition officielle curl -O https://raw.githubusercontent.com/khoj-ai/khoj/master/docker-compose.yml # Adapter le fichier (mots de passe, KHOJ_DOMAIN si accès distant), puis lancer docker compose up -d ``` L'interface est ensuite accessible sur `http://localhost:42110`. #### Option 2 — pip (avec PostgreSQL/pgvector à part) Possible pour un environnement Python maîtrisé — à condition d'avoir **déjà** un PostgreSQL avec pgvector disponible, car Khoj en a besoin pour stocker les embeddings : ``` # Environnement virtuel dédié python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux / macOS .venv\Scripts\activate # Windows # Installer puis lancer le serveur pip install khoj khoj --anonymous-mode ``` #### Connecter un modèle local Dans l'administration du serveur (`http://localhost:42110/server/admin`), déclarez **Ollama** comme fournisseur et son adresse `http://localhost:11434`. Si Ollama n'est pas installé, voyez la [fiche Ollama](https://www.osfria.fr/ollama.html). #### Indexer vos fichiers Ajoutez les chemins de vos dossiers de notes ou PDF dans les réglages, ou passez par le plugin Obsidian/Emacs. Khoj les indexe en tâche de fond et calcule les embeddings. Vous pouvez ensuite poser vos questions et suivre les sources citées. ### Points de vigilance Khoj peut rester strictement local — mais deux fonctions sortent par conception (recherche web, provider cloud), et le serveur a un état à protéger. | Point d'attention | Niveau | Ce qu'il faut savoir | | --- | --- | --- | | Provider de langage cloud configuré | 🔴 selon configuration | Si le modèle est servi par un service en ligne (OpenAI, Anthropic, Gemini…), vos questions **et les extraits de notes retrouvés** y transitent. Pour des données sensibles, servez le modèle via Ollama en local. | | Recherche web activée | 🟡 selon usage | La recherche web envoie des requêtes à des services tiers (moteur de recherche, pages récupérées). C'est utile, mais ça sort de votre périmètre : désactivez-la quand vous manipulez du confidentiel. | | Où vivent les embeddings de vos notes | 🟡 à savoir | Le texte indexé et ses vecteurs sont stockés dans la base PostgreSQL/pgvector du serveur. C'est une copie exploitable de vos notes : protégez et sauvegardez cette base au même titre que les originaux — sans elle, l'index est à reconstruire. | | Serveur exposé sans authentification | 🟡 selon déploiement | Par défaut, Khoj n'écoute que sur la machine locale. Si vous l'ouvrez à distance (`KHOJ_DOMAIN`, `0.0.0.0`), placez-le derrière un reverse-proxy HTTPS authentifié ou un VPN. | | Cap du projet : auto-hébergé, pas de cloud officiel | 🟡 à savoir | L'éditeur a **fermé son service cloud hébergé (mi-2026)** et réoriente son énergie vers d'autres produits. Bonne nouvelle pour qui vise le local : Khoj **reste pleinement open source et auto-hébergeable**, c'est même le mode à privilégier ici. Le revers : il n'y a plus d'offre gérée « clé en main », et le logiciel avance encore en versions *beta* — installez-vous en auto-hébergé en connaissance de cause, et suivez le dépôt pour le rythme des mises à jour. | | Licence du logiciel | 🟡 à connaître | Khoj est sous licence **AGPL-3.0**. Particularité de l'AGPL : si vous proposez Khoj **modifié** comme service accessible par le réseau, vous devez en publier le code source correspondant. Pour un usage interne, pas de contrainte ; à lire avant un service exposé à des tiers. | ### Sécurité - **Modèle local pour les données sensibles.** Servez le LLM via Ollama et gardez la recherche web désactivée pour qu'aucune note ne sorte. - **Protégez la base PostgreSQL.** Elle contient vos notes indexées et leurs vecteurs. Mot de passe fort, accès restreint, sauvegardes régulières. - **N'exposez pas le port 42110 en direct** sans authentification (reverse-proxy HTTPS, VPN). - **Tenez le serveur à jour** en suivant les releases officielles sur GitHub. ### Aller plus loin - [Ollama](https://www.osfria.fr/ollama.html) — le moteur local à connecter à Khoj. - [AnythingLLM](https://www.osfria.fr/anythingllm.html) — alternative tout-en-un, sans base à gérer. - [Docling](https://www.osfria.fr/docling.html) — préparer vos PDF complexes pour une meilleure indexation. - [Onyx](https://www.osfria.fr/onyx.html) — knowledge base orientée équipe, avec connecteurs. - [OSIALab](https://www.osfria.fr/osialab.html) — vue d'ensemble de tous les outils. ### Sources - Site officiel : **khoj.dev** - Code source & licence (**AGPL-3.0**) : [github.com/khoj-ai/khoj](https://github.com/khoj-ai/khoj) - Documentation d'auto-hébergement : [docs.khoj.dev](https://docs.khoj.dev/get-started/setup/)