如何用 Open Notebook 自建私有AI知识库？

高效整理和研究各类文档、视频、音频资料，并与 AI 进行深度对话，已成为许多人的刚需。然而，依赖云端服务往往意味着数据隐私的妥协和供应商的锁定。有没有一个方案，既能提供强大的 AI 辅助研究能力，又能将数据完全掌控在自己手中？

Open Notebook 是一个开源的、注重隐私的 AI 研究笔记应用，可以视为 Google Notebook LM 的本地化替代品。它支持从 PDF、网页到音视频在内的多种格式内容，并允许用户自由选择 OpenAI、Anthropic、Ollama 等十几种 AI 模型进行交互，所有数据都在本地或自托管服务器上处理。

为什么选择 Open Notebook

与市面上其他类似工具相比，Open Notebook 的核心优势在于其开放性和控制权。它并非一个黑盒服务，而是一个可以完全由自己部署和定制的平台。

数据隐私是首要考量。所有上传的文档、笔记以及与 AI 的对话记录，都存储在你自己的设备或服务器上，不会上传到任何第三方云端。这对于处理敏感研究材料、商业文档或个人笔记的用户来说至关重要。

另一个显著优势是模型选择的灵活性。你不必被绑定在某一家 AI 供应商的模型上。无论是追求最高性能的 GPT-4，还是注重成本效益的本地模型如 Llama 3 via Ollama，亦或是需要特定能力的专业模型，都可以在 Open Notebook 中配置使用。

为了更清晰地展示其优势，这里将其与 Google Notebook LM 进行对比：

这种对比揭示了 Open Notebook 的核心价值：它提供的是工具的所有权，而不仅仅是使用权。你可以根据需求调整它的功能，将其集成到自己的工作流中，并且永远不必担心服务突然关闭或政策变更。

快速部署指南

Open Notebook 的部署过程非常友好，主要推荐使用 Docker 方式，这能避免复杂的依赖环境配置。项目提供了两个主要的镜像仓库：Docker Hub 和 GitHub Container Registry，内容一致，可根据网络情况选择。

对于大多数想在个人电脑上尝鲜的用户，本地部署是最简单的。只需确保系统已安装 Docker，然后执行以下命令：

mkdir open-notebook && cd open-notebook

docker run -d \
  --name open-notebook \
  -p 8502:8502 -p 5055:5055 \
  -v ./notebook_data:/app/data \
  -v ./surreal_data:/mydata \
  -e OPENAI_API_KEY=你的密钥 \
  -e SURREAL_URL="ws://localhost:8000/rpc" \
  -e SURREAL_USER="root" \
  -e SURREAL_PASSWORD="root" \
  -e SURREAL_NAMESPACE="open_notebook" \
  -e SURREAL_DATABASE="production" \
  lfnovo/open_notebook:v1-latest-single

命令执行后，在浏览器中访问 http://localhost:8502 即可打开应用界面。这里有几个关键点需要注意：必须同时映射 8502（前端界面）和 5055（后端 API）两个端口；通过卷挂载（-v 参数）可以将笔记数据和数据库持久化保存在本地目录，避免容器重启后数据丢失。

如果你打算在家庭服务器、NAS 或云主机上部署，以便多设备访问，则需要使用远程服务器配置。与本地配置的主要区别在于，需要设置 API_URL 环境变量，指向服务器的真实 IP 或域名，确保前端能正确找到后端服务。

对于希望更便捷管理服务的用户，使用 Docker Compose 是更优雅的方式。在项目目录下创建一个 docker-compose.yml 文件：

services:
  open_notebook:
    image: lfnovo/open_notebook:v1-latest-single
    ports:
      - "8502:8502"
      - "5055:5055"
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=你的密钥
      - SURREAL_URL=ws://localhost:8000/rpc
      - SURREAL_USER=root
      - SURREAL_PASSWORD=root
      - SURREAL_NAMESPACE=open_notebook
      - SURREAL_DATABASE=production
    volumes:
      - ./notebook_data:/app/data
      - ./surreal_data:/mydata
    restart: always

然后运行 docker compose up -d 即可启动所有服务。这种方式便于版本管理、一键启停和配置复用。

核心功能与工作流程

启动 Open Notebook 后，你会看到一个清晰的三栏式界面。左侧是“资源”管理区，用于上传和管理所有研究材料；中间是“笔记”编辑区，可以手动记录或由 AI 辅助生成见解；右侧是“聊天”交互区，可以基于已上传的资料与 AI 进行对话。

应用的核心能力在于对多模态内容的支持。不仅仅是文本，你可以直接上传 PDF 学术论文、Word 文档、网页链接，甚至是视频和音频文件。Open Notebook 会自动提取其中的文本内容，并将其向量化，为后续的智能搜索和对话提供基础。

智能搜索功能结合了全文检索和向量语义搜索。这意味着你既可以用关键词快速定位，也可以用自然语言描述你的需求，比如“找出所有讨论神经网络优化算法的部分”，系统能理解你的意图并找到相关内容。

基于这些处理过的内容，与 AI 的聊天变得极具上下文感知能力。你可以针对某篇论文的特定段落提问，AI 的回答会严格基于你提供的材料，并给出准确的引用来源。这极大地提升了研究效率和答案的可信度。

一个颇具特色的高级功能是专业播客生成。你可以设定 1 到 4 个不同的演讲者角色，并为每个角色定义音色和风格，然后让 AI 基于你的研究内容，生成一段多角色对话式的播客脚本。这对于内容创作者或希望以更生动方式消化知识的人来说非常有用。

配置与模型选择

Open Notebook 的强大之处在于其背后灵活的“Esperanto”库，它统一了与众多 AI 提供商的接口。在应用设置中，你可以轻松切换和配置不同的模型。

对于希望完全在本地运行、实现零数据泄露的用户，Ollama 是一个绝佳选择。它允许你在本地计算机上运行诸如 Llama 3、Mistral 等开源大语言模型。在 Open Notebook 中配置好 Ollama 的本地 API 地址后，所有的 AI 交互都将发生在你的机器内部。

对于需要更强推理能力的任务，比如复杂的问题拆解和分析，Open Notebook 也完全支持 DeepSeek-R1、Qwen2.5 等具备“思维链”能力的推理模型。你可以在不同的对话或笔记生成场景中，指定使用不同的模型，以达到最佳效果。

除了大语言模型，语音合成与识别、文本嵌入模型等也同样支持多种提供商。这意味着你可以构建一个完全由本地模型驱动的、端到端的私有 AI 研究环境，也可以根据成本和质量需求，混合搭配使用不同的云端服务。

融入你的工作流

将 Open Notebook 作为个人或团队的知识中枢，可以衍生出许多高效的工作流。研究人员可以上传领域内的所有重要文献，构建一个可对话的私人知识库。学生可以用它来整理课程资料，并通过问答形式进行复习。内容创作者可以收集灵感素材，并直接利用其播客生成功能制作节目初稿。

其提供的完整 REST API 进一步打开了自动化集成的大门。你可以编写脚本，定期抓取特定 RSS 源或数据库的最新文章，自动导入到 Open Notebook 中进行分析。也可以将生成的笔记或摘要，自动同步到你的 Notion、Obsidian 等笔记软件中。

Open Notebook 解决的不是一个单点问题，而是提供了一套完整的、可自我掌控的“AI 增强研究”基础设施。它把数据的所有权、模型的选择权和功能的定义权，重新交回到了用户手中。

开发必备：API 全流程管理神器 Apifox

介绍完上文的内容，我想额外介绍一个对开发者同样重要的效率工具 —— Apifox。作为一个集 API 文档、API 调试、API 设计、API 测试、API Mock、自动化测试等功能于一体的 API 管理工具，Apifox 可以说是开发者提升效率的必备工具之一。

 
如果你正在开发项目需要进行接口调试，不妨试试 Apifox。注册过程非常简单，你可以直接在这里注册使用。

注册成功后可以先看看官方提供的示例项目，这些案例都是经过精心设计的，能帮助你快速了解 Apifox 的主要功能。

 
使用 Apifox 的一大优势是它完全兼容 Postman 和 Swagger 数据格式，如果你之前使用过这些工具，数据导入会非常方便。而且它的界面设计非常友好，即使是第一次接触的新手也能很快上手，快去试试吧！