Open Notebook：开源隐私优先的研究助手，支持多模态管理与多 AI 模型集成

一、Open Notebook是什么？

Open Notebook是一款开源、隐私优先的研究工具，作为Google Notebook LM的替代方案，支持本地化部署与数据自主控制。它兼容16+ AI模型，可管理PDF、音视频等多模态内容，提供智能聊天、专业播客生成等功能，通过Docker快速部署，适合研究者、学生、创作者等群体高效处理研究材料，同时保障数据安全。

简单来说，Open Notebook是一款以隐私为核心、本地化部署为基础的研究助手，旨在替代Google Notebook LM等闭源工具。它允许用户将各类研究材料集中管理，并通过AI模型进行智能分析、对话交互，同时所有数据无需上传至第三方服务器，完全由用户自主掌控。

项目定位清晰：为需要深度处理研究内容的用户提供“数据主权+AI能力”的双重保障。无论是学术论文研读、课程资料整理，还是播客内容创作，用户都能在本地环境中完成从材料管理到智能交互的全流程，避免数据泄露风险。

二、功能特色

Open Notebook的核心竞争力体现在“隐私可控”与“功能全面”的结合上，具体特色如下：

1. 数据隐私与控制权完全自主

这是Open Notebook最核心的优势。与依赖云端的工具不同，它支持本地部署（也可按需部署至私有服务器），所有数据（文档、聊天记录、AI交互日志等）均存储在用户本地设备或自有服务器中，无需上传至项目方或第三方平台。

此外，项目采用“零信任”设计：默认不收集任何用户数据，所有配置（如AI API密钥、存储路径）均由用户手动设置，彻底杜绝数据被滥用的可能。

2. 兼容16+ AI模型，灵活选择成本与能力

Open Notebook不绑定特定AI服务商，而是支持市面上主流的16+ AI模型与提供商，包括：

• 闭源模型：OpenAI（GPT-3.5/4）、Anthropic（Claude 2）、Google Gemini等；

• 开源模型：可通过Ollama、LM Studio等工具部署的Llama 3、Mistral、Phi-3等本地模型。

用户可根据需求灵活切换：追求高精度时选择GPT-4，控制成本时切换至开源模型，甚至完全离线使用本地模型（需设备性能支持）。这种“多模型兼容”设计，避免了用户被单一服务商锁定的问题。

3. 多模态内容管理，覆盖全类型研究材料

研究材料往往格式繁杂，Open Notebook支持几乎所有主流格式的导入与管理，包括：

• 文档类：PDF、Word、Markdown、TXT等；

• 媒体类：视频（MP4、MOV等）、音频（MP3、WAV等）—— 可自动提取字幕或转写文本；

• 网络内容：网页链接（自动抓取并清洗文本）、RSS订阅（同步博客/期刊更新）。

所有内容导入后，会被统一索引并支持“标签分类”“文件夹整理”，用户可通过关键词快速定位所需材料，解决了“资料散落各处，查找困难”的问题。

4. 专业播客生成，突破角色数量限制

播客是梳理研究思路、分享观点的高效方式，Open Notebook在此功能上远超同类工具：

• 支持1-4个自定义角色生成多speaker播客，角色可设置性别、语气（如“学术严谨”“轻松活泼”）；

• 基于用户导入的研究材料自动生成对话脚本，也可手动编辑内容；

• 支持导出为MP3格式，或直接在工具内播放。

相比之下，Google Notebook LM仅支持2个角色，且脚本生成灵活性较低。这一功能对教育者（制作课程播客）、创作者（生成访谈内容）尤为实用。

5. 智能搜索与上下文聊天，深度挖掘材料价值

Open Notebook结合“全文检索”与“向量搜索”技术，实现对研究材料的深度利用：

• 搜索：输入关键词时，不仅能匹配文本中的精确内容，还能找到语义相关的段落（如搜索“人工智能伦理”，会返回含“AI道德”“机器伦理”的内容）；

• 聊天：与AI对话时，系统会自动关联相关材料作为上下文，让AI基于用户的研究内容回答问题（例如：导入5篇关于“量子计算”的论文后，可问“这几篇论文对量子纠错的观点有何差异？”）。

这种“基于自有材料的AI交互”，避免了通用AI“幻觉回答”（编造未验证信息）的问题，确保结论有依据。

6. 完整API与扩展性，支持定制化开发

项目提供全面的REST API，开发者可通过接口实现：

• 自动导入材料（如对接Zotero文献管理工具）；

• 批量处理内容（如自动为所有PDF添加标签）；

• 集成至现有工作流（如与Notion、Obsidian联动）。

此外，开源特性允许用户直接修改代码，定制专属功能（如添加特定格式的解析器、优化AI对话逻辑）。

表1：Open Notebook与Google Notebook LM核心功能对比

三、技术细节

Open Notebook的技术架构围绕“本地化、高性能、易扩展”设计，核心技术栈与实现逻辑如下：

1. 技术栈组成

2. 核心架构设计

项目采用“前后端分离”架构，整体流程如下：

• 前端（Next.js）：负责用户交互（如上传材料、聊天界面、播客编辑），通过API与后端通信；

• 后端（FastAPI）：作为核心枢纽，处理三大任务：

1. 内容处理：接收前端上传的材料，调用解析工具（如PDF解析用PyPDF2，音频转写用Whisper）提取文本；

2. 数据存储：将文本、元数据（如标签、格式）存入SurrealDB，并生成向量索引（用于语义搜索）；

3. AI交互：接收用户提问后，通过LangChain调用指定AI模型，结合数据库中的上下文返回答案；

• AI层：通过LangChain适配不同模型的API，统一输出格式，确保切换模型时无需修改核心逻辑。

3. 本地处理流程示例（以“导入PDF并聊天”为例）

1. 用户上传PDF至前端，前端将文件发送至后端API；

2. 后端调用PyPDF2解析PDF，提取文本内容；

3. 文本被分割为短句，通过嵌入模型（如Sentence-BERT）生成向量，与原文本一起存入SurrealDB；

4. 用户提问时，后端将问题转为向量，在数据库中搜索语义相似的文本片段（上下文）；

5. 上下文与问题被打包，发送至用户指定的AI模型（如GPT-4）；

6. AI返回答案，经后端处理后展示在前端聊天界面。

整个流程均在本地完成（若使用本地模型），数据不流出用户设备。

四、应用场景

Open Notebook的功能特性使其适用于多种场景，以下为典型案例：

1. 学术研究者：高效管理文献并深度分析

对于需要阅读大量论文的科研人员，Open Notebook可：

• 集中管理PDF格式的论文，通过标签（如“2024最新研究”“深度学习方向”）分类；

• 导入多篇同主题论文后，用AI聊天功能对比观点（如“论文A和B在模型设计上的差异是什么？”）；

• 生成多角色播客模拟“学术辩论”，梳理研究争议点（如设置“支持者”“反对者”角色讨论某理论）。

2. 学生：整合课程资料，辅助学习与复习

学生可通过工具：

• 导入课件（PDF）、课堂录音（自动转写为文本）、网课视频（提取字幕），统一整理为“课程笔记本”；

• 让AI基于材料生成复习题（如“根据这章内容，总结3个核心考点”）；

• 用播客功能将知识点转化为“对话”，通过听觉强化记忆（如设置“老师”与“学生”角色讲解公式推导）。

3. 内容创作者：快速生成播客与脚本

播客博主或视频创作者可利用工具：

• 导入参考材料（如新闻、书籍章节），让AI生成多角色对话脚本（如“主持人”“嘉宾”讨论社会热点）；

• 直接导出音频用于节目制作，或基于脚本修改后拍摄视频；

• 通过智能搜索快速定位材料中的金句，提升内容质量。

4. 企业团队：内部知识管理与协作

企业可将工具部署在私有服务器，用于：

• 管理内部文档（如产品手册、流程规范），新员工通过AI聊天快速了解业务（如“如何提交报销申请？”）；

• 跨部门协作时，共享项目材料并通过AI总结进展（如“市场部与研发部的需求差异有哪些？”）；

• 生成多角色播客模拟客户沟通场景，用于员工培训。

五、使用方法

Open Notebook支持Docker快速部署（推荐新手）与本地源码部署（适合开发者），以下为Docker部署的详细步骤：

1. 环境准备

• 设备要求：至少4GB内存（若使用本地大模型，建议8GB以上），支持Windows、macOS、Linux系统；

• 安装工具：需提前安装Docker与docker-compose（可通过官网教程安装，如Docker Desktop包含docker-compose）。

2. 部署步骤

步骤1：拉取项目代码

打开终端（Windows用PowerShell，macOS/Linux用终端），执行以下命令克隆仓库：

git clone https://github.com/lfnovo/open-notebook.git 
cd open-notebook

步骤2：配置环境变量

复制示例配置文件并修改：

cp .env.example .env

用文本编辑器打开.env文件，设置关键参数：

• OPEN_NOTEBOOK_HOST=localhost（本地部署默认值）；

• OPEN_NOTEBOOK_PORT=3000（前端访问端口，可自定义）；

• 若使用外部AI模型（如OpenAI），添加OPENAI_API_KEY=你的密钥；

• 若使用本地模型（如Ollama），确保Ollama已启动，并设置OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434。

步骤3：启动服务

执行以下命令启动Docker容器（首次启动需下载镜像，耗时较长）：

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

步骤4：访问工具

打开浏览器，输入http://localhost:3000，即可看到登录界面（首次使用需注册账号，数据存储在本地）。

3. 基础操作指南

（1）创建笔记本

• 点击首页“+ 新建笔记本”，输入名称（如“机器学习论文集”）；

• 可选：添加标签（如“AI”“论文”），设置访问权限（私有/共享，共享需团队部署）。

（2）导入内容

• 进入笔记本，点击“上传”按钮，选择文件（支持拖放）；

• 若导入视频/音频，工具会自动转写（需等待片刻）；

• 导入网页：点击“添加网页”，输入URL，工具会自动抓取文本并去除广告。

（3）智能聊天

• 在笔记本内点击“聊天”按钮，输入问题（如“总结这篇论文的研究方法”）；

• 工具会自动关联笔记本内的材料，生成带引用来源的回答（点击引用可跳转至原文位置）。

（4）生成播客

• 点击“播客”按钮，设置角色（如“研究者A”“研究者B”），选择语气；

• 输入主题（如“讨论Transformer模型的优缺点”），点击“生成脚本”；

• 可编辑脚本内容，确认后点击“生成音频”，完成后可下载或播放。

4. 停止与更新服务

• 停止服务：docker-compose -f docker-compose.dev.yml down；

• 更新工具：拉取最新代码后重启容器：

  git pull 
  docker-compose -f docker-compose.dev.yml down 
  docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

六、常见问题解答（FAQ）

1. 部署Open Notebook需要专业技术知识吗？

不需要。项目提供Docker一键部署方案，只需按步骤执行终端命令，无需手动配置依赖。若遇到问题，可参考文档中的“ troubleshooting ”部分或在Discord社区提问。

2. 支持哪些本地AI模型？性能要求如何？

支持通过Ollama部署的Llama 3、Mistral、Phi-3等开源模型，其中：

• 7B参数模型（如Mistral-7B）：需至少8GB内存，适合简单问答；

• 13B参数模型（如Llama 3-13B）：需16GB以上内存，性能接近GPT-3.5；

• 若设备性能不足，建议使用OpenAI等闭源模型（仅需网络连接，无需本地算力）。

3. 数据存储在哪里？安全吗？

数据默认存储在本地Docker容器的卷中（路径可在.env中自定义），也可配置为存储在本地文件夹或私有服务器。由于无需上传至第三方，且项目无数据收集机制，安全性远高于云端工具。

4. 与Obsidian、Logseq等笔记工具的区别是什么？

核心差异在于“AI深度集成”：Obsidian等工具侧重手动整理与链接，而Open Notebook可自动解析多模态内容、基于材料进行AI对话，并生成播客等衍生内容，更适合需要“智能处理”的研究场景。两者可互补使用（通过API将Obsidian内容导入Open Notebook）。

5. 项目是否免费？会收取隐藏费用吗？

Open Notebook完全免费（基于MIT许可证），代码开源可自由修改。使用过程中可能产生的费用仅为外部AI模型调用费（如OpenAI API费用），用户可自主选择是否使用付费模型，无强制消费。

6. 如何贡献代码或反馈问题？

• 贡献代码：fork仓库后，基于develop分支创建feature/功能名分支，提交PR（参考CONTRIBUTING.md文档）；

• 反馈问题：在GitHub Issues提交bug报告或功能建议，或加入Discord社区实时讨论。

七、相关链接

• 项目仓库：https://github.com/lfnovo/open-notebook

• 官方网站：https://www.open-notebook.ai

八、总结

Open Notebook是一款以隐私为核心、功能全面的开源研究工具，通过本地化部署保障数据主权，兼容多AI模型与多模态内容，支持智能聊天、播客生成等实用功能，适用于研究者、学生、创作者等群体高效处理研究材料。其开源特性与灵活扩展性，使其既能满足普通用户的开箱即用需求，也能为开发者提供二次定制的空间，是替代闭源研究工具的理想选择。