Недавно наткнулся на интересный open-source проект под названием Open Notebook. Это такая альтернатива Google Notebook LM, только с открытым кодом и кучей дополнительных возможностей. Сам пока не тестировал, но штука выглядит настолько интересно, что решил рассказать.

Сейчас AI-инструменты используют все подряд, и вопросы приватности становятся всё острее. Open Notebook как раз предлагает решение — полный контроль над данными, поддержка разных AI-моделей и возможность развернуть всё у себя на сервере.

Что это вообще такое

Open Notebook — это система для организации знаний с поддержкой AI. Можно загружать исследовательские материалы, анализировать информацию и получать инсайты из разных источников. Главное отличие от облачных решений — можно развернуть на своём сервере, и никто кроме вас не будет иметь доступа к данным.

По функционалу это полноценная замена Google Notebook LM, но с открытым исходным кодом и гораздо большими возможностями настройки. Работает с PDF, видео, аудио, веб-страницами и документами Office.

Что умеет

Возможностей там прилично:

Поддержка 16+ AI-провайдеров. Можно подключить модели от OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, LM Studio, Mistral, DeepSeek, xAI, Groq, Perplexity и других. То есть выбираешь то, что подходит по цене и качеству для конкретной задачи.

Генерация подкастов. Система создаёт многоголосые подкасты на основе загруженных материалов — от 1 до 4 спикеров. У Google Notebook LM, кстати, максимум два спикера.

Умный поиск. Есть полнотекстовый и векторный поиск по всему контенту. Удобно, когда накопилось много материалов.

Контекстный чат. AI-ассистент отвечает на вопросы, используя загруженные материалы, и указывает источники.

Трансформация контента. Можно обрабатывать информацию разными способами — суммировать, извлекать инсайты, создавать заметки. Есть встроенные действия и можно добавлять свои.

Чем отличается от Google Notebook LM

Разработчики сделали подробное сравнение:

Приватность: Open Notebook живёт на вашем сервере, Google Notebook LM — только в облаке Google.

Выбор моделей: 16+ провайдеров против одних только моделей Google.

API: Есть полноценный REST API для автоматизации. У Google API вообще нет.

Стоимость: Платишь только за использование AI. Google требует подписку Google One AI Pro от 9 баксов в месяц за лицензию.

Кастомизация: Открытый код — меняй что хочешь. Google — закрытая система.

Развертывание: Docker, облако или локальная установка. Google — только их хостинг.

Технические детали

Проект построен на современных технологиях. Backend на Python с FastAPI, frontend на Next.js и React. База данных — SurrealDB.

Поддерживаются reasoning-модели типа DeepSeek-R1 и Qwen3 для задач со сложными рассуждениями. Можно поставить защиту паролем, если разворачиваете публично.

Интерфейс разделён на три колонки: Sources для управления материалами, Notes для заметок (вручную или с AI), и Chat для общения с ассистентом.

Как развернуть

Требования минимальные: Docker Engine, 4 ГБ оперативки, 2 ГБ на диске и API-ключ от одного из AI-провайдеров.

Есть готовые Docker-образы на Docker Hub и в GitHub Container Registry. Можно развернуть на локальной машине, удалённом сервере, NAS или даже на Raspberry Pi.

Для быстрого старта есть установка через Docker Compose — всё настраивается автоматически. Веб-интерфейс поднимается на порту 8502, API на 5055.

Какие провайдеры поддерживаются

Благодаря библиотеке Esperanto, список впечатляющий:

LLM: OpenAI, Anthropic, Groq, Google GenAI, Vertex AI, Ollama, Perplexity, Azure OpenAI, Mistral, DeepSeek, xAI, OpenRouter и любые OpenAI-совместимые endpoints.

Эмбеддинги: OpenAI, Google GenAI, Vertex AI, Ollama, Azure OpenAI, Mistral, Voyage.

Speech-to-Text: OpenAI, Groq, ElevenLabs.

Text-to-Speech: OpenAI, Google GenAI, Vertex AI, ElevenLabs.

Планы на будущее

В дорожной карте есть обновления интерфейса в реальном времени, асинхронная обработка контента для ускорения, возможность переиспользовать источники между блокнотами и интеграция с сервисами закладок.

Недавно добавили фронтенд на Next.js, полноценный REST API, расширили поддержку AI-провайдеров, улучшили генератор подкастов, добавили трансформации контента и поддержку нескольких чат-сессий.

Сообщество и участие

Проект распространяется под лицензией MIT — можно свободно использовать и менять код. Разработчики активно развивают проект и приглашают к участию. Особенно нужна помощь с фронтендом, тестированием, исправлением багов и документацией.

Есть Discord-сервер, где можно получить помощь, поделиться опытом и предложить новые функции.

Планирую в ближайшее время протестировать Open Notebook самостоятельно и рассказать о реальном опыте использования. Инструмент выглядит многообещающе, особенно для тех, кто заботится о приватности данных и хочет гибко выбирать AI-модели.

Если вы уже пользуетесь Open Notebook или другими альтернативами Google Notebook LM — расскажите о своём опыте в комментариях. Интересно узнать, какие возможности оказались самыми полезными и с какими проблемами столкнулись.

Кстати, если интересны новости про AI и практическое применение нейросетей — есть телеграм-канал с инсайтами, разборами инструментов и реальными кейсами автоматизации.