TypeScript本周中等

lfnovo/open-notebook

开源AI笔记本，灵活处理文档与对话

这是Google Notebook LM的开源替代方案，支持本地/自定义部署，兼容18+AI服务商，可管理多模态文档并生成多播客，主打数据隐私与功能灵活性，适合学生、职场人及研究者做知识梳理与AI辅助创作。

Stars

28.5k

Forks

3,227

增长

+3.9k（this week）

在 GitHub 打开

Overview

项目介绍

lfnovo/open-notebook 解决的是开源AI笔记本，灵活处理文档与对话这类实际需求。作为开源项目，它把一个明确场景里的关键步骤整理成可复用的开源实现，核心价值在于把原本分散的操作沉淀成更稳定的项目能力。

拆开看，兼容Notebook LM核心功能、支持自定义AI模型和可本地部署保障隐私构成了这个项目的主要竞争力。它不是追求大而全，而是先把一个具体环节做顺，再让开发者按自己的环境继续改造。

Technical Route

技术路线

open-notebook采用前后端分离+本地/混合部署架构，以Next.js（React框架）为前端载体，后端依托LangChain（AI应用开发框架）整合18+AI服务商能力，通过SurrealDB（云原生多模型数据库）实现多模态数据的隐私存储与检索。核心是让用户完全掌控数据流向，同时灵活切换AI模型适配不同知识梳理、AI写作场景，理解该路线可帮助用户快速部署并自定义扩展功能。

1多模态数据接入层：支持导入PDF、视频、音频、网页等多格式内容，通过内置处理工具完成格式转换、内容提取，将结构化/非结构化数据统一存入SurrealDB（云原生多模型数据库），保障数据本地私有存储，同时为后续检索、AI交互提供基础。
2AI服务商适配层：基于Esperanto库封装18+AI服务商的统一调用接口，覆盖大语言模型（LLM）、嵌入（Embedding）、语音转文字（STT）、文字转语音（TTS）能力，支持一键切换OpenAI、Anthropic、Ollama等服务商，实现模型灵活选型与成本控制。
3上下文交互引擎：依托LangChain（AI应用开发框架）构建上下文管理机制，可根据用户需求精准筛选多模态数据片段作为AI对话的参考依据，支持全文本搜索与向量检索结合，输出带来源引用的回答，适配知识梳理、AI写作场景。
4多播客生成模块：提供1-4个自定义 speaker 配置，结合AI生成的对话脚本，调用TTS能力生成多播客音频，支持Episode Profiles自定义内容风格，解决Google Notebook LM仅支持2个 speaker 的局限。
5本地部署支撑层：通过Docker容器化打包SurrealDB数据库与open-notebook服务，提供docker-compose一键部署方案，支持搭配Ollama实现本地LLM运行，无需依赖云端服务，保障数据完全私有，同时支持云端、混合部署模式。
6REST API扩展层：提供完整的REST API接口，支持外部系统调用所有核心功能，包括笔记本管理、数据导入、AI对话、播客生成等，可实现与Claude Desktop、VS Code等MCP客户端的集成，满足自定义工作流需求。

Why Trending

为什么它会上榜

结合增长、最近更新与社区关注，给出一个更接近“决策参考”的上榜解读。

社区关注度上升：近期新增 +3891 Stars（this week），讨论热度明显提高。
定位清晰：这是Notebook LM的开源替代工具，支持文档导入、AI对话，功能更灵活，可本地部署，满足个人知识整理需求。

Audience

适合谁

需要用AI整理课堂笔记、文献的学生与研究者
要梳理项目文档、生成思路的职场人
重视数据隐私，不想将敏感内容存云端的用户
需要自定义AI工具集成，或切换低成本模型的独立开发者

Use Cases

能拿来做什么

学生整理课堂笔记与知识点
职场人梳理项目文档与思路
研究者整合文献并生成观点

Quick Start

怎么开始

请看仓库README的安装章节

Watchouts

使用前注意事项

首次部署需自定义加密密钥，若密钥丢失将无法恢复本地存储的数据；
部分AI服务商（如Anthropic）仅支持LLM功能，不提供嵌入、语音转换等能力，需提前查看支持矩阵；
项目采用MIT许可，但使用第三方AI服务商时需遵守对应平台的条款与付费规则。