[其他] Open Notebook：开源本地部署的Google NotebookLM替代方案，支持多模型与隐私优先

Open Notebook 是一个开源的、以隐私为核心的 Google NotebookLM 替代方案。该项目旨在提供与 NotebookLM 相似的核心体验（如基于文档的问答、播客生成），但通过 本地部署 和 多模型支持，解决了数据隐私和模型锁定的问题。

1. 核心定位与价值

Open Notebook 的核心理念是 “你的研究，你的 AI，你的规则”。与 Google NotebookLM 必须将数据上传到云端且只能使用 Gemini 模型不同，Open Notebook 允许用户拥有完全的数据主权。它是一个 自托管（Self-hosted） 的知识管理系统，能够帮助用户组织、分析并通过 AI 从各种资料中获取洞察。

2. 核心功能亮点

多模型支持（核心优势）

这是 Open Notebook 最大的亮点之一。它不局限于单一模型，而是支持 16 种以上的 AI 提供商。

• 商业模型：支持 OpenAI (GPT)、Anthropic (Claude)、Google (Gemini, Vertex AI)、Groq 等。
• 本地模型：完美支持 Ollama 和 LM Studio。这意味着你可以完全离线运行 AI，无需互联网连接即可处理敏感数据。
• 灵活性：用户可以根据任务需求混合使用模型，例如用便宜的模型做总结，用强大的模型（如 Claude 3.5 或 GPT-4）做推理。

高级播客生成器

类似于 NotebookLM 的“Deep Dive”功能，但更加强大和灵活：

• 多扬声器：支持 1 到 4 位 演讲者（Google 仅限 2 位）。
• 高度定制：用户可以自定义演讲者的姓名、音色（通过 OpenAI、ElevenLabs 或本地 TTS），甚至可以编辑生成的脚本。
• 风格选择：可选择对话风格（专业、幽默、热情）和格式（闲聊、采访、辩论）。

多模态内容与管理

项目采用了 三栏式界面 设计（源文件、笔记、聊天），支持多种格式的资料导入：

• 支持格式：PDF、YouTube 视频链接、音频文件、Office 文档（Word/Excel）、纯文本以及整个网站链接。
• 智能索引：系统会自动对内容进行分块、嵌入（Embedding）和索引，支持全文搜索和向量搜索。
• 引文功能：AI 的回答会附带行内引文（Citations），点击即可跳转到原文出处，确保研究的准确性。

隐私与上下文控制

提供了精细的隐私控制选项，用户可以决定 AI 能看到多少内容：

• Strict（严格）：AI 仅能看到当前正在编辑的笔记。
• Notebook（笔记本级）：AI 可以看到当前笔记本内的所有源文件。
• Global（全局）：AI 可以跨所有笔记本搜索内容（需手动开启）。

3. 技术架构与部署

该项目基于现代化的技术栈构建，并且对开发者友好：

• 前端：Next.js / React（提供现代化的响应式 UI）。
• 后端：Python FastAPI。
• 数据库：SurrealDB（用于元数据）和 VectorStore（用于嵌入向量）。
• 许可证：采用 MIT 许可证，允许自由修改、商用和分发。

部署方式：官方推荐使用 Docker 进行部署，安装过程相对简单，通常只需几分钟。

• 最低配置要求：Docker 环境，至少 4GB 内存（推荐更多以获得更好性能），以及 2GB 磁盘空间。
• 运行模式：支持完全离线运行（Air-gapped），适合对数据安全有极高要求的环境。

4. 与 Google NotebookLM 的对比

5. 总结

如果说 Google NotebookLM 是一辆配置豪华但受限于指定路线和司机的“租赁车”，那么 Open Notebook 就是属于你自己的“私家车库”。它不仅提供了同样甚至更强大的功能（如多模型、定制播客），更重要的是将 数据主权 的钥匙交到了用户手中。