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Open Notebook

Alternativa aberta ao NotebookLM para estudar PDFs, vídeos e páginas com IA, gerar podcasts e escolher entre mais de 20 provedores ou modelos locais.

  • Inteligência Artificial
  • Produtividade
  • Open Source
  • Self-hosted
Open Notebook

O NotebookLM, do Google, mostrou que dá para jogar uma pilha de documentos num caderno e conversar com a IA sobre eles. O Open Notebook reproduz essa ideia num software que você instala, e a escolha do modelo de IA fica com você. Com um modelo local, o README afirma que nada sai da máquina.

Para que serve

  • Reunir PDFs, vídeos, áudios, páginas da web e documentos do Office num mesmo caderno de pesquisa.
  • Perguntar sobre o material e receber respostas que citam as fontes.
  • Gerar um podcast com um a quatro locutores a partir do conteúdo.
  • Buscar por texto ou por similaridade em tudo que foi salvo, e guardar notas escritas por você ou pela IA.

Como começar

A instalação usa Docker Compose:

mkdir open-notebook && cd open-notebook
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/lfnovo/open-notebook/main/docker-compose.yml
docker compose up -d

Antes de subir, troque o valor de exemplo de OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY por um segredo longo e aleatório. A interface abre em http://localhost:8502. Você precisa de uma chave de API de um provedor (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral e outros) ou de um servidor local como Ollama ou LM Studio. Anthropic e Groq não têm modelo de embeddings, então exigem um segundo provedor para a busca. Por padrão, a interface e a API ficam abertas em todas as interfaces de rede e sem senha: se outros aparelhos alcançam a máquina, defina OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD ou limite as portas a 127.0.0.1.

Licença e custo

Distribuir o Open Notebook, com ou sem alterações, obriga a levar junto o aviso de copyright e a permissão da licença MIT. O README resume a conta assim: você paga apenas o uso do provedor de IA, e o site não anuncia nuvem própria. O endereço oficial é o open-notebook.ai, o mesmo que o repositório indica; baixe o projeto e siga a documentação por ele ou pelo GitHub.

Quando vale a pena

Para material sensível, como pesquisa ainda não publicada ou documentos internos, a vantagem está em rodar tudo localmente. O texto sobre IA local discute se um modelo pequeno dá conta. Se mandar os arquivos ao Google não é problema, o NotebookLM dispensa instalação.