开源版 NotebookLM:文档丢进去,问答、播客、笔记全自己来

NotebookLM 好用，但文档一丢进去就全躺在 Google 服务器上了。想自己托管的，一直没等到像样的开源版——直到这个项目攒到 3.5 万 Star。

open-notebook，一个 MIT 许可的开源 NotebookLM 平替。Docker 两分钟起，18 家 AI 模型随便选，还能生成多人播客。我的判断是：NotebookLM 能做的它基本都能做，数据还全在你自己手里。

先看效果

丢一份 PDF 进去，直接问它"这段讲了什么"——它基于文档内容回答，不是瞎编。

问答只是第一步。再点一下播客生成，选两个说话人，它自动把文档内容写成对话脚本，合成一段两人聊天的音频——像听一期播客。说话人可以选 1 到 4 个，每个还能自定义角色和声音，比 NotebookLM 那两个固定声灵活不少。

这就是 open-notebook 的核心画面：文档进去，问答和播客出来。开源版 NotebookLM 自托管的体验，和 Google 那个几乎一样——区别是你的数据没离开过自己的服务器。

NotebookLM 能做的，它基本都能做

这是我留下它的理由：NotebookLM 最核心的两个能力——基于文档的 AI 问答、自动生成播客——open-notebook 都做对了。丢进去的 PDF、网页、视频、音频，它都能解析成可搜索的知识，然后你问它答。

比 NotebookLM 多出来的，有两件事值得说。一是播客生成支持 1 到 4 个说话人，还能自定义每个声音的角色，而 NotebookLM 只有两个固定声。二是它给你完整的 REST API，能接进自动化流程，NotebookLM 没这个口。

但该说的坑也得说。引用功能目前还弱——NotebookLM 会精确标注"这段来自第 3 页"，open-notebook 只有基础引用，作者自己也写了"will improve"。另外，它不免费：你要么自带 AI API Key（按用量付费），要么配 Ollama 本地跑（免费但吃硬件）。NotebookLM 至少有免费层。

说白了，它替代的是"文档丢进去让 AI 帮你读"这个能力，不是"零成本白嫖"。

我的判断：谁该试，谁别碰

值得试的：有 Docker 基础、在意数据不上云的人；想用非 Google 模型（DeepSeek、Anthropic、Ollama 本地）做文档问答的人；想要 API 把文档问答接进自己系统的人。

先别碰的：完全零基础、连 Docker 都没装过的——部署链路不算短，卡住概率高；需要精确到页码的引用的——这功能还没做好；只想免费白嫖 AI 的——它不是免费工具，是自托管工具。

门槛： 中 · Docker Desktop + 一个 AI API Key（或用 Ollama 方案全免费但吃显存）。

怎么开始

最短路径：Docker 两分钟起

先拉取 docker-compose 配置：

curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/lfnovo/open-notebook/main/docker-compose.yml

改一下文件里的 OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY，随便填一个 secret 字符串，然后启动：

docker compose up -d

等 15～20 秒，浏览器打开 http://localhost:8502 就能看到界面了。

配 AI 模型

✦有 API Key 的：在界面 Models 页面选提供商，OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Mistral 都行，18 家可选
✦想全免费本地跑：用仓库里的 examples/docker-compose-ollama.yml，不用任何 API Key，但需要显卡

详见 https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/docs/1-INSTALLATION/docker.md

只跑起来看看界面、丢个 PDF 试试问答，20 分钟就能判断值不值得深入。完整试一轮建议 1～3 天。成功标准：丢一份 PDF 进去，能基于内容回答问题，再生成一段两人播客。遇到 Docker 或 API Key 配置问题，可留言 系统 + 报错前半句。

项目地址

✦项目名称：open-notebook
✦GitHub：https://github.com/lfnovo/open-notebook
✦官网：https://www.open-notebook.ai
✦Star：约 3.5 万（截至 2026-07-09，以仓库为准）
✦许可：MIT（以 LICENSE 为准）

NotebookLM 证明了"丢文档进去让 AI 帮你读"这件事有多实用，但数据主权和模型选择权一直在 Google 手里。open-notebook 把这条路走通了——自托管、18 家模型、多人播客、完整 API，开源平替的意味比单纯"免费"更重：是把选择权拿回来。

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