实验简介

Open Notebook 是 lfnovo 在 GitHub 开源的 AI 笔记研究助手，定位为 Google NotebookLM 的私有化部署替代方案。基于 MIT 协议，支持 18 AI 模型供应商自由切换，可将 PDF、视频、音频、网页等多种格式资料统一导入，AI 自动生成摘要、回答问题，还能一键将研究内容转化为最多 4 人对话的 AI 播客。

本次实验通过阿里云计算巢一键部署 Open Notebook 到云端，无需手动配置 Docker、数据库等环境，开箱即用。适合研究人员、学生、内容创作者，以及对数据隐私敏感的法律、医疗、金融等行业用户，让你在云端拥有一个完全属于自己的 AI 知识库。

一、部署环节

整体流程如下：

二、资源及环境准备

三、详细部署步骤

步骤 1：进入计算巢并创建 Open Notebook 服务实例

打开“AI尝鲜实验室”，找到 Open Notebook 卡片，点击“立即体验”，按页面提示选择地域、实例规格和付费方式，确认后点击"立即创建"，系统会自动开始拉取镜像并初始化环境。整个过程无需手动安装 Docker、配置数据库，全程几分钟即可完成。

步骤 2：访问 Open Notebook Web 界面

实例状态变为"已部署"后，在实例详情页找到 Open Notebook 的访问地址，浏览器直接打开即可看到主界面——一个干净的笔记本列表页，没有任何冗余信息，非常适合直接上手。

步骤 3：配置 AI 模型

在设置页面选择你想使用的模型平台（推荐使用阿里云百炼提供的 Qwen 系列模型），填入对应的 API Key 并保存。Open Notebook 支持 18 家模型供应商，你也可以同时配置多个，按场景灵活切换。

步骤 4：导入资料并发起首次对话

创建一个新的笔记本，把你想研究的 PDF 文档、视频链接、网页 URL 或音频文件添加进去。AI 会自动提取摘要和关键信息，你可以直接对话提问："这几篇文档的核心观点是什么？""帮我总结第三章内容"，秒得精准答案。

步骤 5：一键生成多人 AI 播客

在播客生成页面，选择发言人数（最多 4 人）和对话风格，点击生成。Open Notebook 会基于你导入的资料自动生成一段多人对话音频，你可以自定义每位主播的人设、声线和语气，零成本产出专业级播客节目。

四、使用场景验证

部署完成后，可以在 Open Notebook 中直接体验以下场景：

场景一：批量消化论文和行业报告

一次性导入 30 篇 PDF 论文或行业报告，让 AI 自动提取每篇的核心观点，并支持跨文档问答（例如"这几篇文献在 XX 问题上的观点有什么不同？"）。原来需要一周消化的文献量，现在半天就能完成初步梳理，还能随时追问细节获得精准引用。

场景二：把学过的东西沉淀为个人知识库

把视频课程链接、技术博客、行业播客统统丢进 Open Notebook，AI 自动整理成结构化笔记。配合语义搜索，任何时候一句话就能找回曾经学过的内容——再也不会"收藏即遗忘"。

场景三：把研究资料一键变成多人对话播客

导入资料后，用播客生成器选择 2-4 位 AI 主播、定义人设和风格，5 分钟生成一段专业级多人对话音频。适合知识分享、内容营销，或者通勤路上把研究内容听进脑子。

场景四：企业文档问答 新人入职助手

把产品文档、技术方案、会议记录统一导入，形成一个可对话的企业知识库。新人入职直接向 AI 提问就能快速了解业务，老员工也能秒速查找历史决策依据，且所有资料留在自己的云端实例内，不外发。

场景五：敏感数据本地化处理，合规无忧

对法律、医疗、金融等数据敏感行业，可在 Open Notebook 内接入 Ollama 本地模型，整个对话推理全部在自己的服务器上完成，资料不出实例、不调用任何外部 API，兼顾 AI 能力与数据合规。

五、后续使用与常见问题

后续使用建议

常见问题