Я нашел самохостинг-аналог NotebookLM, который действительно нужен разработчикам (Open-Notebook)

Русскийالعربية Deutsch English Español Français हिन्दी Bahasa Indonesia 日本語 한국어 Português 中文

Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00Notebook LM — это просто потрясающе.

00:00:02Вы загружаете статью, документ, может быть, даже кодовую базу,

00:00:05и теперь вы можете общаться с ними и делать краткие выводы.

00:00:08Но есть и та часть, о которой никто не любит говорить.

00:00:10Вам всё ещё приходится загружать всё это в Google.

00:00:14Это Open Notebook.

00:00:15У него более 27 000 звёзд на GitHub.

00:00:18Он работает на собственном хостинге и задаёт очень простой вопрос.

00:00:22Что если вы могли бы получить возможности Notebook LM,

00:00:24но с контролем на уровне разработчика?

00:00:26Сегодня я запущу его, протестирую рабочий процесс,

00:00:29сравню его с Notebook LM и AnythingLLM,

00:00:32и отвечу на главный вопрос.

00:00:34Действительно ли это полезно для разработчиков,

00:00:36или это просто ещё одна обёртка над ИИ?

00:00:43Open Notebook — это ориентированная на конфиденциальность,

00:00:45самостоятельно хостящаяся альтернатива Notebook LM,

00:00:47но это звучит слишком просто,

00:00:49потому что это не просто Notebook LM, а проект с открытым исходным кодом.

00:00:53Он даёт вам рабочее пространство для исследований в стиле Notebook LM,

00:00:57поддержку нескольких моделей, создание подкастов, локальные опции,

00:01:01и REST API, на основе которого можно строить свои решения.

00:01:04И это та часть, которая действительно волнует многих.

00:01:07Большинство людей смотрят на это и думают об одном.

00:01:09Круто, я могу делать ИИ-подкасты из PDF-файлов.

00:01:12Браво.

00:01:14Разработчики смотрят на это иначе.

00:01:16Могу ли я встроить это в свой рабочий процесс?

00:01:19Это реальный вопрос.

00:01:20Могу ли я использовать локальные модели с ним?

00:01:22Могу ли я автоматизировать создание исследовательских сводок?

00:01:25И ответ на все эти вопросы

00:01:26делает Open Notebook интересным.

00:01:28Вы не привязаны к Gemini.

00:01:30Вы можете использовать разных провайдеров,

00:01:32включая локальные модели через Ollama.

00:01:34Вы можете разместить его на своём сервере.

00:01:35Вы можете настроить создание подкастов

00:01:37с разными профилями спикеров.

00:01:39И поскольку есть API,

00:01:41это может стать частью вашего стека.

00:01:43А не просто очередной вкладкой в браузере.

00:01:45Если вам нравятся инструменты для кодинга, которые ускоряют работу,

00:01:48не забудьте подписаться.

00:01:49Мы постоянно выпускаем новые видео.

00:01:51Хорошо, давайте его запустим,

00:01:52чтобы вы увидели его в действии.

00:01:55Open Notebook в первую очередь работает с Docker.

00:01:57Это круто.

00:01:58Так что, если вы уже работаете с контейнерами,

00:02:00это для вас привычная территория.

00:02:02Запустите Compost setup,

00:02:04дождитесь запуска сервисов,

00:02:06а затем откройте приложение в браузере.

00:02:08Теперь, когда всё работает, можно создать новый блокнот.

00:02:10Думайте о блокноте как о исследовательском рабочем пространстве для конкретного проекта.

00:02:13Вместо того чтобы сваливать всё в один гигантский ИИ-чат,

00:02:17вы можете всё разделить.

00:02:19Один блокнот для кодовых баз,

00:02:21один для исследования проекта,

00:02:22один для академических работ,

00:02:24внутренней документации,

00:02:25всего такого.

00:02:26Теперь мы можем добавить наши источники.

00:02:29Это могут быть PDF-файлы,

00:02:31README,

00:02:31документация,

00:02:32исследовательская работа,

00:02:33или вообще всё, что вы хотите,

00:02:35чтобы система проанализировала.

00:02:37И важное слово здесь — «источники»,

00:02:39потому что цель не просто обычный ИИ-чат.

00:02:43Цель — обоснованные ответы, основанные на предоставленных вами материалах.

00:02:48Так что давайте зададим теперь более технический вопрос.

00:02:51Может быть, я спрошу что-то вроде:

00:02:53«Каковы основные компоненты этого проекта

00:02:55и что мне нужно изменить, если я хочу его расширить?»

00:02:58Он выполняет свою работу.

00:03:00Это базовая функциональность в стиле Notebook LM.

00:03:03Мы добавляем источники,

00:03:04вы задаёте вопросы,

00:03:04вы получаете ответы, основанные на этих источниках.

00:03:07Но вот в чём главная фишка.

00:03:08Вот здесь это перестаёт ощущаться как клон чего-то,

00:03:11и начинает казаться более удобным для разработчиков,

00:03:13больше похоже на самостоятельный продукт.

00:03:15Вы можете выбрать, какого провайдера моделей хотите использовать,

00:03:18и мы не заперты у одного вендора, как в Gemini,

00:03:20как я уже сказал.

00:03:21Хостируемые модели —

00:03:22абсолютно нормально.

00:03:24Локальные модели —

00:03:25тоже абсолютно нормально.

00:03:27Вы выбираете баланс

00:03:28между качеством,

00:03:29скоростью,

00:03:30ценой,

00:03:30и конфиденциальностью.

00:03:31А ещё есть функция,

00:03:32которую большинство из нас кликнет первой:

00:03:34генератор подкастов.

00:03:36Notebook LM заставил ИИ-подкасты

00:03:38звучать на самом деле довольно круто.

00:03:40Если вы ещё не пробовали,

00:03:41может, стоит.

00:03:42Если я запущу это здесь,

00:03:44ну,

00:03:44случается кое-что ещё.

00:03:46Послушайте.

00:03:46Это переломный момент для исследователей,

00:03:48ищущих автономность и конфиденциальность.

00:03:50Безусловно, Алекс.

00:03:52Я думаю, один из самых классных аспектов Ollama...

00:03:54Круто, да?

00:03:55Но Open Notebook даёт вам больше контроля

00:03:57над этим форматом.

00:03:58Вы можете создавать подкасты

00:04:00из своих источников,

00:04:01настраивать структуру

00:04:02и использовать несколько профилей спикеров,

00:04:04вместо того чтобы застрять

00:04:05с одним фиксированным стилем.

00:04:07Так что вместо того, чтобы слушать,

00:04:08как обычные ИИ-ведущие

00:04:10объясняют PDF,

00:04:11вы можете создать что-то

00:04:12более специфическое.

00:04:14Вы могли бы сказать, например,

00:04:15«продукт-менеджер

00:04:16и бэкенд-разработчик

00:04:17обсуждают архитектурный документ».

00:04:19И это звучит как мелочь,

00:04:20пока вы не примените это к чему-то,

00:04:22что, честно говоря, мучительно читать.

00:04:24Длинный RFC,

00:04:25плотная белая книга,

00:04:26скучная API-спецификация,

00:04:28всё в таком духе.

00:04:29Это способ сделать сухую информацию

00:04:30просто легче для восприятия.

00:04:32Теперь давайте сравним это

00:04:33с уже известными инструментами,

00:04:35которые есть на рынке.

00:04:36Начнём с Google Notebook LM.

00:04:39Notebook LM великолепен.

00:04:40Он прост.

00:04:41Он работает очень хорошо.

00:04:41И для многих из нас,

00:04:43честно говоря, этого, наверное, достаточно.

00:04:45Но компромисс за всё это —

00:04:46контроль.

00:04:48Open Notebook даёт вам

00:04:49самостоятельный хостинг,

00:04:50поддержку нескольких моделей,

00:04:51опции локальных моделей,

00:04:52настраиваемые подкасты,

00:04:54и API-доступ.

00:04:55Так что, если вы работаете

00:04:56с чувствительными документами,

00:04:58частными исследованиями,

00:04:59или внутренними материалами,

00:05:01у Open Notebook

00:05:01намного более сильная история с конфиденциальностью.

00:05:04А теперь вот подвох во всём этом.

00:05:06Является ли Open Notebook таким же гладким,

00:05:07как Notebook LM?

00:05:08Нет, не всегда.

00:05:10Notebook LM имеет преимущество

00:05:12быть отполированным хостируемым продуктом.

00:05:15Он от Google, верно?

00:05:16Open Notebook более гибкий,

00:05:17но всё ещё ощущается как

00:05:18проект с открытым кодом для разработчиков.

00:05:20Это не является камнем преткновения.

00:05:22Это просто значит, что вы должны знать,

00:05:23что именно вы выбираете.

00:05:24Теперь сравним с AnythingLLM.

00:05:27Честно говоря, это очень крутой инструмент.

00:05:30AnythingLLM также популярен

00:05:31в пространстве самохостируемого ИИ,

00:05:33но он выигрывает по-другому.

00:05:35С ним проще начать работу.

00:05:37У него есть десктопное приложение.

00:05:38У него есть no-code рабочие процессы агентов.

00:05:40Это здорово.

00:05:41Для нетехнического пользователя

00:05:42это может быть первым шагом.

00:05:44Но Open Notebook ощущается более сфокусированным

00:05:46на исследовательском опыте

00:05:48в стиле Notebook LM.

00:05:50Теперь давайте будем честны

00:05:50по поводу того, что людям нравится

00:05:51и на что люди на самом деле

00:05:52жалуются.

00:05:53Огромным плюсом здесь

00:05:54будет конфиденциальность.

00:05:56Если ваша работа включает чувствительные документы,

00:05:58частный код, клиентские исследования,

00:06:00или что угодно, что вы бы побоялись

00:06:02загрузить в хостируемый ИИ-инструмент,

00:06:04тогда самостоятельное размещение действительно важно.

00:06:06Это главная причина,

00:06:07по которой Open Notebook

00:06:08вообще существует.

00:06:10Далее — гибкость выбора моделей.

00:06:12Вас не принуждают к одному провайдеру.

00:06:14Да, я могу выбирать то, что хочу.

00:06:16Огромный плюс.

00:06:17Это значит, что мы можем выбирать

00:06:19то, что нам нужно,

00:06:19исходя из текущих задач,

00:06:21но это также создает новую проблему.

00:06:24Приходится делать выбор.

00:06:25У нас также есть настройка подкастов.

00:06:28Попробовал на огромной спецификации проекта,

00:06:29сложном API, Docker,

00:06:31длинной исследовательской статье,

00:06:32и это действительно начинает иметь смысл.

00:06:33Наконец, API — это важный момент

00:06:35для многих из нас.

00:06:36Можно представить рабочие процессы,

00:06:38такие как создание аналитических сводок

00:06:40из issues в GitHub

00:06:41или отправку результатов

00:06:43в Slack, Linear или Notion.

00:06:45Отлично.

00:06:46Теперь о минусах всего этого,

00:06:48или, может быть,

00:06:49о том, что сначала не очень нравится,

00:06:50— это настройка Docker.

00:06:52Для большинства из нас, честно говоря, это нормально.

00:06:54Для всех остальных,

00:06:55возможно, это станет барьером.

00:06:56Это пока еще не тот случай, когда скачал приложение,

00:06:59и всё просто заработало.

00:07:00Во-вторых, это всё еще новый проект,

00:07:03поэтому некоторые вещи всё ещё дорабатываются.

00:07:05И качество зависит

00:07:06от ваших моделей и настройки.

00:07:08Так что честный вывод

00:07:10довольно прост.

00:07:11Open Notebook не идеален.

00:07:12Впрочем, ни один инструмент не идеален.

00:07:14Вот почему у нас

00:07:14есть так много разных инструментов.

00:07:16Но направление, в котором он движется,

00:07:17очень хорошее.

00:07:18Он не для всех,

00:07:19но попробуйте его,

00:07:20если вам нужен самохостинг

00:07:21исследовательского бэкенда,

00:07:23если у вас есть документы,

00:07:23которые вы не хотите просто загружать в Google,

00:07:25или если вы хотите создавать

00:07:27пользовательские рабочие процессы поверх API.

00:07:30Стек включает

00:07:31современный фронтенд,

00:07:32Python-бэкенд,

00:07:33SurrealDB,

00:07:34и уровень абстракции AI,

00:07:35разработанный для работы с разными провайдерами.

00:07:37Так что это может ощущаться как то,

00:07:39что вы действительно можете расширять,

00:07:41а не просто то, чем мы пользуемся.

00:07:42Если вам нравятся подобные инструменты для кодинга,

00:07:44не забудьте подписаться

00:07:45на канал Better Stack.

00:07:46Увидимся в следующем видео.

Key Takeaway

Open Notebook предоставляет разработчикам полную автономность и конфиденциальность при анализе документов, предлагая гибкую альтернативу проприетарным инструментам за счет поддержки локальных моделей и REST API.

Highlights

Open Notebook — это проект с открытым исходным кодом, имеющий более 27 000 звёзд на GitHub и обеспечивающий самостоятельный хостинг для исследований в стиле Notebook LM.
Инструмент поддерживает работу с локальными моделями через Ollama, что позволяет избежать привязки к внешним облачным провайдерам вроде Gemini.
Наличие REST API позволяет интегрировать Open Notebook в автоматизированные рабочие процессы, включая Slack, Linear или Notion.
Функция генерации подкастов в Open Notebook позволяет настраивать профили спикеров для более специфического разбора технической документации или RFC.
Для развертывания проекта используется Docker, что делает процесс установки привычным для разработчиков, знакомых с контейнеризацией.

Timeline

Концепция и преимущества Open Notebook

Open Notebook обеспечивает исследовательское рабочее пространство с контролем на уровне разработчика.
Проект поддерживает несколько моделей, создание настраиваемых подкастов и REST API для интеграций.
Основная ценность для разработчиков заключается в возможности встраивания инструмента в существующий рабочий стек.

Open Notebook позиционируется как конфиденциальная альтернатива Google Notebook LM. В отличие от стандартных ИИ-чатов, система ориентирована на работу с конкретными источниками, такими как PDF-файлы, README и документация, обеспечивая обоснованные ответы. Ключевое отличие от облачных сервисов — отсутствие привязки к одному поставщику ИИ.

Настройка и рабочие процессы

Развертывание системы осуществляется через Docker с использованием команды Compost setup.
Блокноты в Open Notebook позволяют разделять исследовательские задачи по проектам или типам документов.
Пользователи могут выбирать между облачными и локальными моделями, оптимизируя баланс между качеством и скоростью.

Процесс настройки требует базовых навыков работы с контейнерами. Исследовательское рабочее пространство организовано так, чтобы не смешивать разные контексты: кодовые базы, академические работы и внутреннюю документацию можно группировать отдельно. Система позволяет задавать технические вопросы, основанные на загруженных источниках.

Кастомизация подкастов и сравнение с аналогами

Open Notebook позволяет настраивать профили спикеров для подкастов, что упрощает восприятие сложных RFC или API-спецификаций.
Notebook LM выигрывает за счет отполированного интерфейса, но проигрывает в гибкости и конфиденциальности.
AnythingLLM предлагает более простой старт и no-code агентов, тогда как Open Notebook сфокусирован на исследовательском опыте.

Функция создания подкастов трансформирует сухую информацию в диалоги, например, между продукт-менеджером и бэкенд-разработчиком. При сравнении с AnythingLLM отмечается, что последний лучше подходит для нетехнических пользователей благодаря наличию десктопного приложения. Конфиденциальность остается главным аргументом в пользу Open Notebook при работе с чувствительными данными.

Перспективы и технический стек

Основным барьером для новичков является необходимость настройки Docker.
Технический стек проекта включает фронтенд, Python-бэкенд и базу данных SurrealDB.
API проекта открывает возможности для создания автоматических сводок из GitHub issues или отправки результатов в системы управления задачами.

Проект находится в стадии активного развития, поэтому некоторые функции могут требовать ручной настройки. Архитектура приложения спроектирована так, чтобы пользователи могли расширять функционал системы самостоятельно. Проект рекомендуется для тех, кто нуждается в самохостинге и хочет строить кастомные рабочие процессы поверх готовой инфраструктуры.

Community Posts

No posts yet. Be the first to write about this video!

Write about this video