NotebookLM 的最強開源替代品來了！不僅免費、能離線運行，還能接入 GPT-4 和 Claude！
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Open Notebook 係開源版 NotebookLM，支援離線運行同自選模型，數據安全更有保障
Google 嘅 NotebookLM 最近好紅，尤其係配上 Gemini 之後，生成演示文檔好方便，好多人拎嚟做「第二大腦」。
但係要令 NotebookLM 發揮效用，就要將大量個人資料 upload 上去，例如 PDF、會議記錄或者論文。對數據私隱敏感嘅人，或者企業嚟講，將呢啲資料放上雲端始終有啲擔心。
最近小智喺 GitHub 見到一個叫 Open Notebook 嘅開源項目，主打私隱保護同本地部署，Star 數升得好快。佢嘅核心理念係將數據控制權還畀用戶，支援多模態輸入，而且可以接唔同模型，包括離線用 Ollama 或者 DeepSeek。簡單講，Open Notebook 畀咗我哋一個更自由、更安全嘅選擇，尤其適合對數據有高要求嘅用家。
- Open Notebook 係 NotebookLM 嘅開源替代品，所有數據可完全私有化，支援離線運行。
- 支援 OpenAI、Claude 等 16 種模型，有別於 NotebookLM 綁死 Gemini，選擇權更大。
- 內置知識管理系統，支援 PDF、Word、影片同網頁等多種格式，用 RAG 技術精準匹配關鍵詞。
- 可以通過上下文控制決定 AI 睇到嘅內容，平衡私隱同回答質素。
- 語音生成方面支援自訂更多發言人角色，比 NotebookLM 更有彈性。
Open Notebook GitHub 倉庫
開源版 NotebookLM，支援多模型、本地部署同私隱保護。
背景：數據私隱嘅顧慮
Google 嘅 NotebookLM 最近好紅，尤其係配上 Gemini 之後，生成高質演示文檔變得超方便，好多人拎嚟做「第二大腦」。
不過要令 NotebookLM 發揮作用，就要將大量個人數據餵俾佢，例如 PDF、會議記錄或者論文。
對於數據私隱敏感嘅人或者企業嚟講，將呢啲資料全部放上雲端，始終有啲擔心。
Open Notebook 嘅核心特點
Open Notebook 係一個開源版 NotebookLM，核心理念係將數據控制權交還俾用戶。
支援強大嘅搜索功能，所有數據可以完全私有化，而且支援多模態輸入。
- 模型選擇：除咗 Gemini，仲支援 OpenAI、Claude 等 16 種 AI 模型。
- 本地部署：可以接 Ollama 或者 DeepSeek，完全離線運行，安全更有保障。
- 格式支援：內置知識管理系統，支援 PDF、Word、影片同網頁等多種格式。
- 權限控制：可以分配內容嘅開放權限，決定 AI 睇到邊啲部分，平衡私隱同回答質素。
- 語音生成：可以自訂更多發言人角色，比 NotebookLM 最多兩個發言人更有彈性。
快速部署方法
作者推薦用 Docker Compose 一鍵部署，如果你已經有 OPENAI_API_KEY，直接喺終端執行以下命令就得。
mkdir open-notebook && cd open-notebook
docker run -d \
--name open-notebook \
-p8502:8502 -p5055:5055 \
-v ./notebook_data:/app/data \
-v ./surreal_data:/mydata \
-e OPENAI_API_KEY=your_key_here \
-e SURREAL_URL="ws://localhost:8000/rpc" \
-e SURREAL_USER="root" \
-e SURREAL_PASSWORD="root" \
-e SURREAL_NAMESPACE="open_notebook" \
-e SURREAL_DATABASE="production" \
lfnovo/open_notebook:v1-latest-single部署完成後，直接訪問 http://localhost:8502 就能用。如果需要複雜配置，可以去 GitHub 睇詳細文檔。
呢個安裝方法令 Open Notebook 好容易上手，尤其適合需要快速試用嘅開發者。
總結：邊個啱用 Open Notebook？
如果你追求便利，對數據私隱唔敏感，NotebookLM 依然係首選。
但如果你希望將數據握喺自己手裏，或者團隊有本地化部署需求，Open Notebook 絕對值得一試。
開源、離線、多模型支援，呢啲特點令佢成為一個強勁嘅替代方案。
大家好，我係小智，專注AI工具、AI智能體同編程提升效率
前言
最近Google嘅NotebookLM紅到出曬圈，尤其係夾埋Gemini 3 Pro同Nano Banana Pro之後，生成高質素嘅演示文檔變得超容易。好多人開始當佢係自己嘅「第二大腦」咁用。
解決嘅痛點
如果想令NotebookLM真正發揮作用，就要餵大量個人數據畀佢，例如PDF文檔、會議記錄或者論文。對於對數據私隱比較敏感嘅人，或者對數據有嚴格要求嘅企業嚟講，將呢啲資料全部上傳到雲端，心裡面點都會有啲顧慮。
啱啱呢幾日我喺GitHub發現咗個叫Open Notebook嘅項目，佢主打嘅係私隱保護同本地化部署，呢兩日Star數升得好快。
Open Notebook嘅特點
簡單講，Open Notebook就係一個開源版嘅NotebookLM。佢嘅核心理念係將數據嘅控制權交返畀我哋自己。佢支援強大嘅搜尋功能，所有數據都可以完全私有化，而且支援多模態輸入。
支援多種模型同本地部署
我覺得佢同NotebookLM最大嘅分別在於模型嘅選擇權。NotebookLM綁死咗Google嘅Gemini，而Open Notebook就支援OpenAI、Claude等16種主流模型。
如果你有本地部署嘅需要，仲可以直接接上Ollama或者DeepSeek。咁即係話我哋可以喺完全離線嘅環境下運行佢，安全性更加有保障。
喺資料管理方面，佢內置咗一套知識管理系統，支援PDF、Word、影片同網頁等多種格式嘅導入。
當我哋將內容整合入去之後，佢利用RAG（檢索增強生成）技術，可以好精準咁匹配關鍵詞，幫我哋快速定位到相關內容。
靈活嘅權限控制同多角色語音
Open Notebook有個設計我好鍾意，就係可以分配內容嘅開放權限。我哋可以透過上下文控制，決定邊啲內容對AI可見。咁樣就喺數據私隱同回答質素之間建立咗一個緩衝地帶。
另外喺語音生成方面，雖然佢嘅語音合成精準度可能稍微遜色過NotebookLM，但係靈活性就高啲。NotebookLM目前最多隻支援2個發言人，而Open Notebook可以自定義更多發言人角色，適合更複雜嘅場景。
呢度有一張對比圖，大家可以直觀咁睇嚇兩者嘅分別：
點樣快速部署
Open Notebook嘅安裝方式都幾多，我覺得最簡單係用Docker Compose一鍵部署。
如果你已經有OPENAI_API_KEY，直接喺終端執行下面呢段命令就可以快速啟動喇：
mkdir open-notebook && cd open-notebook
docker run -d \
--name open-notebook \
-p8502:8502 -p5055:5055 \\
-v ./notebook_data:/app/data \\
-v ./surreal_data:/mydata \\
-eOPENAI_API_KEY=your_key_here \\
-eSURREAL_URL="ws://localhost:8000/rpc" \\
-eSURREAL_USER="root" \\
-eSURREAL_PASSWORD="root" \\
-eSURREAL_NAMESPACE="open_notebook" \\
-eSURREAL_DATABASE="production" \\
lfnovo/open_notebook:v1-latest-single部署完成之後，直接訪問 http://localhost:8502 就可以用。如果你需要更複雜嘅配置，例如遠程伺服器部署，可以去佢嘅GitHub頁面睇詳細文檔。
總結
總括嚟講，Google嘅NotebookLM的確係一個非常強大嘅工具，簡單易用。但Open Notebook畀咗我哋另一個選擇，尤其係當你對數據安全有較高要求，或者需要離線運行、訂製化模型嘅時候。
如果你追求方便，對數據私隱唔敏感，NotebookLM依然係首選。但如果你同我一樣，希望將數據揸返喺自己手，或者團隊有本地化部署嘅需要，咁Open Notebook絕對值得一試。
GitHub項目地址：
https://github.com/lfnovo/open-notebook如果呢篇文章對你有幫助，都請幫手俾個讚👍 + 在看哈！❤️關注
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前言
最近 Google 的 NotebookLM 火出了圈，尤其是搭配上 Gemini 3 Pro 和 Nano Banana Pro 之後，生成高質量的演示文檔變得非常容易。很多人開始把它當成自己的“第二大腦”來用。
解決的痛點
如果想要讓NotebookLM真正發揮作用，就得把大量的個人數據餵給它，比如 PDF 文檔、會議記錄或者論文。對於數據隱私比較敏感的人來說或者對於對數據有嚴格要求的企業來說，把這些資料全部上傳到雲端，心裏多少還是會有點顧慮。
正好這幾天我在 GitHub 上發現了一個叫 Open Notebook 的項目，它主打的就是隱私保護和本地化部署，這兩天 Star 數漲得很快。
Open Notebook 的特點
簡單來說，Open Notebook 就是一個開源版的 NotebookLM。它的核心理念是把數據的控制權交還給我們自己。它支持強大的搜索功能，所有數據都可以完全私有化，並且支持多模態輸入。
支持多種模型和本地部署
我覺得它和 NotebookLM 最大的區別在於模型的選擇權。NotebookLM 綁定了 Google 的 Gemini，而 Open Notebook 支持 OpenAI、Claude 等 16 種主流模型。
如果你有本地部署的需求，還可以直接接上 Ollama 或者 DeepSeek。這就意味着我們可以在完全離線的環境下運行它，安全性更有保障。
在資料管理方面，它內置了一套知識管理系統，支持 PDF、Word、視頻和網頁等多種格式的導入。
當我們將內容整合進去後，它利用 RAG（檢索增強生成）技術，可以很精準地匹配關鍵詞，幫助我們快速定位到相關內容。
靈活的權限控制和多角色語音
Open Notebook 有一個設計我很喜歡，就是它可以分配內容的開放權限。我們可以通過上下文控制，決定哪些內容對 AI 可見。這樣就在數據隱私和回答質量之間建立了一個緩衝地帶。
另外在語音生成方面，雖然它的語音合成精度可能稍微遜色於 NotebookLM，但它的靈活性更高。NotebookLM 目前最多隻支持 2 個發言人，而 Open Notebook 可以自定義更多的發言人角色，適合更復雜的場景。
這裏有一張對比圖，大家可以直觀地看一下兩者的區別：
如何快速部署
Open Notebook 的安裝方式挺多的，我覺得最簡單的是用 Docker Compose 一鍵部署。
如果你已經有了 OPENAI_API_KEY，直接在終端運行下面這段命令就可以快速啓動了：
mkdir open-notebook && cd open-notebook
docker run -d \
--name open-notebook \
-p8502:8502 -p5055:5055 \\
-v ./notebook_data:/app/data \\
-v ./surreal_data:/mydata \\
-eOPENAI_API_KEY=your_key_here \\
-eSURREAL_URL="ws://localhost:8000/rpc" \\
-eSURREAL_USER="root" \\
-eSURREAL_PASSWORD="root" \\
-eSURREAL_NAMESPACE="open_notebook" \\
-eSURREAL_DATABASE="production" \\
lfnovo/open_notebook:v1-latest-single部署完成後，直接訪問 http://localhost:8502 就能使用了。如果你需要更復雜的配置，比如遠程服務器部署，可以去它的 GitHub 頁面查看詳細文檔。
總結
總的來說，Google 的 NotebookLM 確實是一個非常強大的工具，簡單易用。但 Open Notebook 給了我們另一個選擇，特別是當你對數據安全有較高要求，或者需要離線運行、定製化模型的時候。
如果你追求便利，對數據隱私不敏感，NotebookLM 依然是首選。但如果你像我一樣，希望把數據握在自己手裏，或者團隊有本地化部署的需求，那麼 Open Notebook 絕對值得一試。
GitHub 項目地址：
https://github.com/lfnovo/open-notebook如果本文對您有幫助，也請幫忙點個 贊👍 + 在看 哈！❤️關注
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