open-notebook

Open Notebook es una herramienta de investigación y conocimiento de código abierto y autohospedada, presentada como una alternativa centrada en la privacidad al Notebook LM de Google. Tiene licencia MIT y está construida con Python, FastAPI, Next.js, React y SurrealDB. Capacidades principales descritas en el README: - Organización de múltiples cuadernos para gestionar proyectos de investigación separados. - Ingesta de contenido para PDFs, videos, audio, páginas web, documentos de Office y otros formatos. - Soporte de IA multimodelo a través de la librería Esperanto, con una matriz de proveedores que incluye OpenAI, Anthropic, Groq, Google GenAI, Vertex AI, Ollama, oMLX, Perplexity, ElevenLabs, Deepgram, Azure OpenAI, Mistral, DeepSeek, Cohere, Voyage, xAI, OpenRouter, DashScope (Qwen), MiniMax, Novita, PayPerQ y endpoints compatibles con OpenAI como LM Studio. Los proveedores varían en soporte de LLM, embeddings, voz a texto y texto a voz. - Búsqueda de texto completo y vectorial en el contenido almacenado. - Chat contextual sobre materiales de investigación, con múltiples sesiones de chat por cuaderno. - Creación de notas asistida por IA y manual. - Transformaciones de contenido para resumir y extraer información. - Generación de podcasts con 1-4 oradores y perfiles de episodio configurables. - Soporte de modelos de razonamiento, incluidos DeepSeek-R1 y Qwen3. - Una API REST para acceso programático, además de integración MCP para clientes como Claude Desktop y VS Code. - Protección opcional con contraseña para despliegues públicos. - Interfaz multilingüe: inglés, portugués, chino simplificado y tradicional, japonés, ruso y bengalí. El despliegue se realiza principalmente mediante Docker Compose, con un servicio de SurrealDB y un servicio de aplicación que exponen una interfaz web en el puerto 8502 y una API REST en el puerto 5055. El README señala que las credenciales de la base de datos tienen como valor predeterminado root:root para uso local y deben cambiarse antes de exponerla a la red, y que se debe establecer una clave de cifrado para proteger las claves API almacenadas. Las rutas de instalación alternativas incluyen ejecutar con Ollama para modelos locales y compilar desde el código fuente para desarrollo. El README también describe una hoja de ruta que incluye actualizaciones en vivo del front-end, procesamiento asíncrono, fuentes entre cuadernos e integración de marcadores, y enumera trabajos recientemente completados como el front-end de Next.js, la API REST, el soporte multimodelo, la generación de podcasts, las transformaciones de contenido, las citas mejoradas y las múltiples sesiones de chat. El soporte comunitario está disponible a través de Discord, GitHub Discussions y GitHub Discussions.