前言
最近 Google 的 NotebookLM 火出了圈，尤其是搭配上 Gemini 3 Pro 和 Nano Banana Pro 之后，生成高质量的演示文档变得非常容易。很多人开始把它当成自己的“第二大脑”来用。
解决的痛点
如果想要让NotebookLM真正发挥作用，就得把大量的个人数据喂给它，比如 PDF 文档、会议记录或者论文。对于数据隐私比较敏感的人来说或者对于对数据有严格要求的企业来说，把这些资料全部上传到云端，心里多少还是会有点顾虑。
正好这几天我在 GitHub 上发现了一个叫 Open Notebook 的项目，它主打的就是隐私保护和本地化部署，这两天 Star 数涨得很快。
Open Notebook 的特点
简单来说，Open Notebook 就是一个开源版的 NotebookLM。它的核心理念是把数据的控制权交还给我们自己。它支持强大的搜索功能，所有数据都可以完全私有化，并且支持多模态输入。
支持多种模型和本地部署
我觉得它和 NotebookLM 最大的区别在于模型的选择权。NotebookLM 绑定了 Google 的 Gemini，而 Open Notebook 支持 OpenAI、Claude 等 16 种主流模型。
如果你有本地部署的需求，还可以直接接上 Ollama 或者 DeepSeek。这就意味着我们可以在完全离线的环境下运行它，安全性更有保障。
在资料管理方面，它内置了一套知识管理系统，支持 PDF、Word、视频和网页等多种格式的导入。
当我们将内容整合进去后，它利用 RAG（检索增强生成）技术，可以很精准地匹配关键词，帮助我们快速定位到相关内容。
灵活的权限控制和多角色语音
Open Notebook 有一个设计我很喜欢，就是它可以分配内容的开放权限。我们可以通过上下文控制，决定哪些内容对 AI 可见。这样就在数据隐私和回答质量之间建立了一个缓冲地带。
另外在语音生成方面，虽然它的语音合成精度可能稍微逊色于 NotebookLM，但它的灵活性更高。NotebookLM 目前最多只支持 2 个发言人，而 Open Notebook 可以自定义更多的发言人角色，适合更复杂的场景。
这里有一张对比图，大家可以直观地看一下两者的区别：
如何快速部署
Open Notebook 的安装方式挺多的，我觉得最简单的是用 Docker Compose 一键部署。
如果你已经有了 OPENAI_API_KEY，直接在终端运行下面这段命令就可以快速启动了：
mkdir open-notebook && cd open-notebook
docker run -d \
--name open-notebook \
-p8502:8502 -p5055:5055 \\
-v ./notebook_data:/app/data \\
-v ./surreal_data:/mydata \\
-eOPENAI_API_KEY=your_key_here \\
-eSURREAL_URL="ws://localhost:8000/rpc" \\
-eSURREAL_USER="root" \\
-eSURREAL_PASSWORD="root" \\
-eSURREAL_NAMESPACE="open_notebook" \\
-eSURREAL_DATABASE="production" \\
lfnovo/open_notebook:v1-latest-single部署完成后，直接访问 http://localhost:8502 就能使用了。如果你需要更复杂的配置，比如远程服务器部署，可以去它的 GitHub 页面查看详细文档。
总结
总的来说，Google 的 NotebookLM 确实是一个非常强大的工具，简单易用。但 Open Notebook 给了我们另一个选择，特别是当你对数据安全有较高要求，或者需要离线运行、定制化模型的时候。
如果你追求便利，对数据隐私不敏感，NotebookLM 依然是首选。但如果你像我一样，希望把数据握在自己手里，或者团队有本地化部署的需求，那么 Open Notebook 绝对值得一试。
