开源 AI 知识库 Open Notebook 来了！数据全在本地，18 家模型随便换，还能一键生成播客，私密又灵活。
核心内容：
1. Open Notebook 的核心优势与 Google Notebook LM 的对比
2. 支持 18+ 模型、本地部署与数据安全保障
3. 从模型配置到生成播客的完整使用流程

Google Notebook LM 用起来确实爽，丢个 PDF 进去，AI 帮你读完、总结、还能生成两个人对着聊的播客。但 Google Notebook LM 有几个问题：需要制作的文档资料需要存在 Google 服务器上、只能用 Google 的模型、没有 API，不能借助智能体实现自动化工作流。

Open Notebook 解决的就是这个事。

项目简介

Open Notebook 是 lfnovo 在 GitHub 上开源的一个项目，MIT 协议，完全免费。2025 年 10 月发了第一个正式版，到现在还在持续更新。

它做的事情跟 Notebook LM 很像：把各种资料丢进去，AI 帮你读、帮你提炼、帮你生成播客。区别在于它跑在你自己的机器上，数据不离开你的硬盘。而且你想用什么模型就用什么模型，OpenAI、DeepSeek、Claude、Ollama 本地跑，随便你。

后端 Python + FastAPI，前端 Next.js + React，数据库 SurrealDB。AI 接入层用了一个叫 Esperanto 的库，把 18 家提供商的接口包了一层，你在 UI 里切换模型就行了，不用自己写适配代码。

部署方式就一个 docker-compose.yml，两分钟拉起来，浏览器打开 http://localhost:8502 就能用。

功能详情

支持 18+ 个 AI 模型，OpenAI、DeepSeek、Ollama 本地跑都行

Notebook LM 你只能用 Gemini，Open Notebook 接了多少模型？

请看VCR：

配置流程不复杂，左边菜单进 Models，选提供商，填 API key，点 Test 测试一下能不能通，通了就 Sync Models 把模型列表拉下来，勾上你要用的。不想花钱的话直接接 Ollama 跑本地模型，API key 都不用填。

往下拉，Chat Model、Transformation Model、Embedding Model 三个槽位对应三种用途，分别指定用哪个模型。

我自己的机器上，Chat 和 Transformation 用的是 Ollama 跑的 Qwen3:32b，Embedding 用的 Paraphrase-multilingual，整条链路不经过任何外部 API，信息安全这块有点保障。

推理模型也支持，DeepSeek-R1 和 Qwen3 这种带思考链的都能接，碰到需要深度分析的问题，模型会先琢磨一阵再回你，回答质量确实比普通模型高。

模型接得多还有个好处：OpenAI 哪天涨价了，Anthropic 哪天挂了，切到 DeepSeek 或者 Groq 继续用，不耽误事。被一家供应商绑死是 SaaS 最让人烦的地方，自己部署的好处就在这里。

什么格式都能往里扔，PDF、视频、音频、网页全都行

建一个笔记本点一下 Create Notebook 就行。

填名字的时候顺手写个描述，说清楚这个笔记本要干什么，后面 AI 跟你聊天的时候会用这段描述理解你的意图，所以别空着，描述的越准确效果越好。

支持的格式非常多：PDF 直接拖，音频文件、网页链接、TXT、PPT、Word 文档，都能往里丢。

丢进去之后 Open Notebook 在后台自动把这些资料做向量化和索引，等它处理完就可以开始问了。

不同项目可以建不同的笔记本，互不干扰，路线图里写了后面要支持跨笔记本共享资料，一份 PDF 多个项目公用，不用重复传。

播客生成，最多可以配 4 个不同的 AI 说话人

Notebook LM 的播客功能刚出的时候确实好玩，两个 AI 主持人聊你上传的资料，第一次听的时候觉得挺像那么回事，但它只能两个人，而且你改不了脚本。

Open Notebook 的播客可以配 1 到 4 个说话人，每个说话人的音色、角色、语言都能单独设置。还能给每期播客写 Episode Profile，定主题、风格、时长。

来看看生成的播客效果：