Open Notebook 是一套以 MIT 授權釋出的開源研究工具，定位為 Google NotebookLM 的自架替代方案。截至二零二六年十月，專案在 GitHub 累積 40,183 顆星標與 4,657 次複製，主要語言為 TypeScript，前端採 Next.js 與 React，後端以 Python、FastAPI 與 SurrealDB 組成。它的主張相當明確：知識庫應該留在使用者自己的機器上，模型供應商也應該可以自由更換，而不是被單一雲端服務綁定。
Open Notebook 是什麼？
Open Notebook 是一套以 MIT 授權釋出的開源研究工具，可自行架設，把 PDF、影片、網頁與音訊整理成可問答的知識庫，並自由選擇模型供應商。
它把研究流程拆成三個層次。資料層負責接收 PDF、影片、音訊、網頁與辦公室文件，並轉換成可索引的內容；檢索層同時提供全文搜尋與向量搜尋；對話層則讓模型在選定的資料範圍內回答問題，並標示答案引用了哪些來源、筆記與洞察。使用者可以建立多個筆記本，把不同研究主題分開管理。
專案由開發者 lfnovo 於二零二四年十月建立，目前由維護者與社群共同推進，官方網站為 open-notebook.ai。介面支援十四種語言，包含繁體中文與簡體中文，對華語使用者的門檻相對低。
Open Notebook 與 Google NotebookLM 有什麼差別？
主要差別在部署方式與模型選擇：Open Notebook 可自架並自由更換 20 種以上供應商，NotebookLM 只能在 Google 雲端使用且限定自家模型。
部署層面是兩者最根本的分野。NotebookLM 是 Google 託管的雲端服務，資料必須上傳到 Google 的環境；Open Notebook 則以 Docker 自架，若搭配本機模型，內容不會離開使用者的機器。官方 README 直接以「完整資料主權」描述這項差異。
模型選擇同樣關鍵。NotebookLM 只提供 Google 自家模型，Open Notebook 則可接 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Ollama、LM Studio 等二十種以上供應商，也能指向任何相容端點。這讓使用成本可以依需求調整，例如以本機模型處理敏感內容、以雲端模型處理需要推理品質的任務。
Podcast 生成是第三項差異。NotebookLM 固定為兩位講者的深度對談，Open Notebook 允許一至四位講者並可自訂角色設定，腳本也能手動編輯。官方另列出三項對比：完整 REST API、內容轉換規則可自訂，以及原始碼可修改。授權與成本結構亦不同，Open Notebook 只支付模型用量費用，NotebookLM 則為免費層加月費訂閱。
Open Notebook 有哪些核心功能？
核心功能涵蓋多筆記本管理、多模態內容匯入、全文與向量雙軌搜尋、帶引用的脈絡對話、可自訂內容轉換，以及一至四位講者的 Podcast 生成。
內容匯入支援多種格式，包含 PDF、影片、音訊、網頁與辦公室文件，讓研究素材不必先經過格式轉換。搜尋採全文與向量雙軌並行，前者處理精確關鍵字，後者處理語意相近的查詢，兩者可同時用於跨筆記本檢索。
對話功能強調脈絡控制。使用者可以精確決定要讓模型看到哪些來源與筆記，避免不相關的資料干擾回答品質；回應則附上引用來源，方便回溯查證。內容轉換機制允許自訂動作，把原始素材轉成摘要、重點清單或特定結構的筆記。
Podcast 生成屬於進階功能。除了講者數量與角色設定，官方亦提供 Episode Profile 概念，讓不同節目形式可以重複套用。系統同時支援推理模型，例如 DeepSeek-R1 與 Qwen3 系列的思考模式。
Open Notebook 的技術架構如何組成？
架構分為前端、後端與資料庫三層：Next.js 與 React 負責介面，Python 與 FastAPI 提供 API 與背景工作，SurrealDB 儲存內容與向量。
官方列出的技術堆疊包含 Python、FastAPI、Next.js、React、SurrealDB 與 LangChain。部署時 Docker Compose 只啟動兩個服務：surrealdb 負責資料庫，open_notebook 則同時承載介面、API 與背景工作程序。這種把介面與運算收斂在同一容器的設計，讓單機部署的維運成本維持在可控範圍。
模型抽象層由同一位維護者開發的 Esperanto 函式庫負責，它把不同供應商的 API 差異統一，因此新增供應商時不需改動核心流程。資料庫方面選用 SurrealDB，同時支援物件儲存與向量儲存，讓全文搜尋與語意搜尋可以共用同一套儲存層，而不必另外架設向量資料庫。
Open Notebook 支援哪些 AI 模型供應商？
官方支援超過二十項供應商，涵蓋 OpenAI、Anthropic、Google、Ollama、Azure OpenAI 與相容端點，並區分語言、嵌入與語音能力。
依官方供應商對照表，支援範圍可分為四類能力：語言模型、嵌入模型、語音轉文字與文字轉語音。OpenAI、Google、Mistral、OpenRouter 與 Azure OpenAI 屬於四項齊備的選項；Anthropic、DeepSeek、xAI、DashScope 與 MiniMax 等則以語言模型為主。嵌入模型是檢索品質的關鍵，Anthropic 與 Groq 並未提供，官方建議搭配具備嵌入能力的供應商使用。
本機部署路線由 Ollama 與 oMLX 承接，前者跨平台，後者針對 Apple Silicon 最佳化。相容層則保留空間給 LM Studio 與任何 OpenAI 相容端點。這套設計的實際意義是：使用者可以在同一個介面裡，用不同供應商處理不同敏感度與預算的任務。
- 40,183GitHub 星標
- 4,657複製次數
- 89貢獻者
- 20+模型供應商
- MIT授權條款
- v1.15.0最新版本
如何安裝並啟動 Open Notebook？
安裝只需下載官方 docker-compose.yml、設定一組加密金鑰，再執行 docker compose up -d，約三十秒後即可在 8502 埠開啟介面。
官方建議的流程以 Docker 為主。先建立目錄並下載 Compose 檔，接著把檔案中的加密金鑰改為自行產生的長隨機字串，該金鑰用於加密日後儲存的 API 金鑰，必須妥善保留。執行容器後約三十秒，瀏覽器開啟 8502 埠即可進入介面，API 文件則位於 5055 埠。
# 下載官方 Compose 檔
mkdir open-notebook && cd open-notebook
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/lfnovo/open-notebook/main/docker-compose.yml
# 設定加密金鑰（產生一組長隨機字串）
openssl rand -hex 32
# 啟動服務
docker compose up -d
供應商設定在介面內完成。側欄的 Models 頁面可新增供應商設定，雲端服務填入 API 金鑰，本機服務則改填 Base URL；儲存後按 Test 驗證連線，再於 Models 頁面勾選要啟用的模型。官方要求至少各選一個語言模型與一個嵌入模型，最後用自動指派功能設定預設組合。
共享環境需要額外注意安全設定。官方文件明確指出，介面 8502 埠與 API 5055 埠預設發佈在所有網路介面上，而且沒有密碼保護。若同一網段有其他裝置可連線，應把埠對應改為僅綁定 127.0.0.1，或設定環境變數啟用密碼保護。
Open Notebook 的專案生態與維護現況如何？
專案有 89 位貢獻者與 189 位觀察者，未結議題約 130 個，二零二六年內已推出五個版本，並以 VISION.md 公開產品方向的取捨標準。
維護節奏相對穩定。二零二六年七月起，專案在三個月內連續發布 v1.11.0 至 v1.15.0，主題從安全強化、可維護性、內容處理升級到供應商連線穩定化，最新版本 v1.15.0 於十月四日發布。官方 CHANGELOG 完整記錄每版變更，方便自架使用者評估升級風險。
社群治理留在公開文件裡。專案設有 VISION.md 說明當前的重心與明確不做的事項，並指出多使用者支援、新輸出格式，以及讓代理透過 MCP 操作 Open Notebook 等方向仍在評估階段，屬於方向而非承諾。文件另附 AI 輔助貢獻的規範，要求代理生成的提交同樣接受品質審查。
Open Notebook 常見問題有哪些？
以下整理能否完全離線運行、Podcast 功能的實際差異，以及自架部署時必須留意的安全設定等常見疑問。
Open Notebook 可以完全離線運行嗎？
可以，但需要搭配本機模型。資料庫與應用程式都已包含在容器內，只要把語言模型與嵌入模型都指向 Ollama 或 oMLX 這類本機服務，從內容匯入到對話生成都不必連外網。若使用雲端供應商，則匯入的內容仍會送到該供應商處理。
Open Notebook 的 Podcast 功能有什麼特別？
主要在講者設定與腳本控制。它支援一至四位講者，可為不同講者定義角色與語氣，並以 Episode Profile 保存常用組合；NotebookLM 固定兩位講者。對於需要製作多人對談或單人講述形式節目的使用者，這個彈性直接決定了產出型態。
自架 Open Notebook 需要注意什麼安全風險？
最需要注意的是預設沒有密碼。官方說明介面與 API 預設綁定所有網路介面，同一網段的其他裝置可以直接連上，因此對外或共用環境應改為僅綁定本機位址，或設定密碼保護。加密金鑰同樣要保留，遺失後已儲存的供應商金鑰將無法解讀。
出處連結有哪些？
本文資訊整理自 Open Notebook 的 GitHub 儲存庫、官方網站、版本紀錄、供應商對照表與安裝文件，並涵蓋授權條款與專案願景文件。
- GitHub 儲存庫：https://github.com/lfnovo/open-notebook
- 官方網站：https://www.open-notebook.ai
- 版本紀錄：https://github.com/lfnovo/open-notebook/releases
- 專案願景文件：https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/VISION.md
- 授權條款：https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/LICENSE
總結：Open Notebook 適合什麼團隊？
適合重視資料主權、需要更換模型供應商或自訂研究流程的個人與團隊；若只想零維運開箱即用，託管服務仍是更省事的選擇。
Open Notebook 的價值在於把研究工具的每一個關鍵環節都交還給使用者：內容放在自己的資料庫、模型供應商隨時可換、輸出流程可以改寫。40,183 顆星標與 89 位貢獻者反映的，正是這類需求在託管服務主導的市場裡仍有相當規模。
它的門檻也同樣真實。自架意味著要自行處理更新、備份與網路暴露面，官方文件雖然完整，仍需要基本的容器維運能力。對於研究內容涉及敏感資料、或希望長期控制模型成本的使用者，這份代價換來的是可掌握的工具鏈；對於只需要快速整理幾份文件的輕度使用者，現成的託管服務依然是更合理的起點。
