open-notebook

O Open Notebook é uma ferramenta de pesquisa e conhecimento de código aberto, auto-hospedada, posicionada como uma alternativa focada em privacidade ao Google's Notebook LM. É licenciada sob MIT e construída com Python, FastAPI, Next.js, React e SurrealDB. Principais capacidades descritas no README: - Organização multi-caderno para gerenciar projetos de pesquisa separados. - Ingestão de conteúdo para PDFs, vídeos, áudio, páginas da web, documentos do Office e outros formatos. - Suporte multi-modelo de IA através da biblioteca Esperanto, com uma matriz de provedores cobrindo 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 e endpoints compatíveis com OpenAI, como LM Studio. Os provedores variam em suporte para LLM, embeddings, fala-para-texto e texto-para-fala. - Busca de texto completo e vetorial em todo o conteúdo armazenado. - Chat contextualizado sobre materiais de pesquisa, com múltiplas sessões de chat por caderno. - Criação de notas assistida por IA e manual. - Transformações de conteúdo para resumir e extrair insights. - Geração de podcasts com 1 a 4 oradores e perfis de episódio configuráveis. - Suporte a modelos de raciocínio, incluindo DeepSeek-R1 e Qwen3. - Uma API REST para acesso programático, além da integração MCP para clientes como Claude Desktop e VS Code. - Proteção por senha opcional para implantações públicas. - Interface multi-idioma: Inglês, Português, Chinês Simplificado e Tradicional, Japonês, Russo e Bengali. A implantação é feita principalmente via Docker Compose, com um serviço SurrealDB e um serviço de aplicação expondo uma interface web na porta 8502 e uma API REST na porta 5055. O README observa que as credenciais do banco de dados são padrão root:root para uso local e devem ser substituídas antes da exposição na rede, e que uma chave de criptografia deve ser definida para proteger as chaves de API armazenadas. Caminhos de instalação alternativos incluem executar com Ollama para modelos locais e compilar a partir do código-fonte para desenvolvimento. O README também traça um roteiro incluindo atualizações ao vivo do front-end, processamento assíncrono, fontes entre cadernos e integração de favoritos, além de listar trabalhos concluídos recentemente, como o front-end Next.js, API REST, suporte multi-modelo, geração de podcasts, transformações de conteúdo, citações aprimoradas e múltiplas sessões de chat. O suporte à comunidade está disponível através do Discord, GitHub Discussions e GitHub Issues.