在知识管理和AI应用的融合浪潮中，开源知识库工具正在成为个人和团队的刚需。
相比封闭商用方案，这类工具提供了更高的定制自由度和数据控制权。
我最近梳理了Github上热度较高的7款开源AI知识库产品，发现它们虽然都支持文档管理和智能问答，但在架构设计、应用场景、技术栈上差异明显。
本文按照Github星标数排序，帮助你快速找到最适配的方案。
1. Lobe Chat
简介：开源高性能聊天机器人框架，支持多大模型接入和知识库集成。
功能特色：
- 支持语音交互、多模态识别和文生图能力
- 内置可扩展插件系统，支持MCP市场一键安装
- 支持文件上传RAG（检索增强生成）、Artifacts和Thinking模式
- 一键免费部署私有AI Agent应用
- 支持多个大模型切换
适配场景：需要快速部署私有化聊天应用、多模态交互的团队或个人开发者。
Github Stars：68.1k
产品地址：https://lobechat.com
2. AnythingLLM
简介：全栈应用程序，支持多类型文档和资源转换为上下文供大模型引用。
功能特色：
- 支持文档、网址、音频、视频等多种资源格式接入
- 用户可灵活选择指定的LLM和向量数据库
- 支持多用户管理和权限细分设置
- 将各类内容转换为可查询的上下文
适配场景：需要处理多源异构数据、支持团队协作权限管理的企业应用。
Github Stars：51.6k
3. 思源笔记
简介：隐私优先的个人知识管理系统，支持完全离线使用与端到端加密同步。
功能特色：
- 完全离线可用，数据隐私可控
- 支持端到端加密同步机制
- 内置AI问答和写作聊天能力
- 大部分功能免费，即使商业环境下使用也无限制
- 双链笔记和块级操作支持
适配场景：重视数据隐私、需要本地知识管理和AI辅助写作的个人用户。
Github Stars：39.3k
4. Khoj
简介：个人知识库助手，定位为"AI第二大脑"，聚焦于语义搜索和自然语言交互。
功能特色：
- 核心能力为快速语义搜索和自然语言对话
- 支持多种交互入口：桌面应用、浏览器扩展、Obsidian插件
- 能整合笔记、文档、网页内容形成统一知识库
- 支持即时知识查询和问答
适配场景：知识工作者和Obsidian用户，强调快速信息检索和笔记协同的场景。
Github Stars：31.7k
产品地址：https://khoj.dev
5. DocsGPT
简介：开源AI平台，支持代理构建、文档分析和多模型支持，可离线部署。
功能特色：
- 内置代理构建器和深度研究工具
- 支持PDF、Office文档、网页内容分析
- 支持多模型选择或本地模型运行
- 提供丰富的API连接和集成能力
- 支持任何位置部署，数据隐私可控
适配场景：需要企业级文档处理、代理化应用构建和完整API集成的技术团队。
Github Stars：17.4k
产品地址：https://app.docsgpt.cloud
6. PandaWiki
简介：具备AI能力的开源知识库系统，支持产品文档、技术文档和FAQ的快速构建。
功能特色：
- 支持接入大模型能力，增强文档管理
- 内置AI问答、智能搜索、智能客服功能
- 可快速构建产品说明书、技术文档、FAQ库
- AI助手支持自动回答、内容生成、文档起草
- 相比传统Wiki系统额外具备文档管家功能
适配场景：企业技术文档团队、产品管理部门和客服部门需要智能文档系统的场景。
Github Stars：8.2k
产品地址：https://pandawiki.docs.baizhi.cloud
7. WeKnora
简介：腾讯推出的基于大语言模型的文档理解与语义检索框架，专为复杂异构文档设计。
功能特色：
- 专门处理结构复杂、内容异构的文档场景
- 内置文档理解和语义检索能力
- 天然覆盖微信生态，可通过微信对话开放平台集成
- 支持与公众号、小程序等微信场景无缝接入
- 智能问答能力可直接应用到微信生态产品
适配场景：微信生态内的企业或应用，需要智能问答和文档理解能力的团队。
Github Stars：7.7k
产品地址：https://weknora.weixin.qq.com
总结
这7款工具覆盖了知识库建设的不同维度。
如果你重视隐私和离线使用，思源笔记和Khoj更适合；
如果需要企业级多用户和权限管理，AnythingLLM和PandaWiki是更好的选择；
如果已在微信生态内运营，WeKnora提供了天然的集成优势；
而Lobe Chat和DocsGPT则更适合需要自定义开发和私有化部署的团队。
选择时的关键是理清你的核心诉求——是个人知识管理、团队协作、还是面向用户的智能问答系统——然后基于架构特征、部署方式和生态支持做决策，而不是盲目跟风。