J'ai trouvé le notebook auto-hébergé que les développeurs veulent vraiment (Open-Notebook)

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Transcript

00:00:00Notebook LM, c'est incroyable.
00:00:02Vous téléchargez un article, un document, voire même une base de code,
00:00:05et maintenant vous pouvez discuter avec et le résumer.
00:00:08Mais il y a le côté dont personne n'aime parler.
00:00:10Vous devez toujours télécharger tout ça chez Google.
00:00:14Voici Open Notebook.
00:00:15Il compte plus de 27 000 étoiles sur GitHub.
00:00:18Il est auto-hébergé, et il pose une question très simple.
00:00:22Et si vous pouviez avoir l'expérience de Notebook LM,
00:00:24mais avec un contrôle de niveau développeur ?
00:00:26Aujourd'hui, je vais le lancer, tester le flux de travail,
00:00:29le comparer à Notebook LM et Anything LLM,
00:00:32et répondre à la vraie question.
00:00:34Est-ce vraiment utile pour les développeurs,
00:00:36ou est-ce juste une énième surcouche d'IA ?
00:00:43Open Notebook est une alternative
00:00:45auto-hébergée et axée sur la confidentialité à Notebook LM,
00:00:47mais c'est un peu réducteur,
00:00:49car ce n'est pas seulement Notebook LM, mais en open source.
00:00:53Il vous offre un espace de recherche de type Notebook LM,
00:00:57un support multi-modèles, la génération de podcasts, des options en local,
00:01:01et une API REST sur laquelle vous pouvez réellement construire.
00:01:04Et c'est ce qui intéresse vraiment beaucoup de monde.
00:01:07La plupart des gens voient ça et pensent à une chose.
00:01:09Cool, je peux créer un podcast IA à partir de PDF.
00:01:12Bravo.
00:01:14Les développeurs voient ça et pensent différemment.
00:01:16Puis-je l'intégrer à mon flux de travail ?
00:01:19C'est une vraie question.
00:01:20Puis-je utiliser des modèles locaux avec ?
00:01:22Puis-je automatiser les résumés de recherche ?
00:01:25Et répondre à toutes ces questions,
00:01:26c'est là qu'Open Notebook devient intéressant.
00:01:28Vous n'êtes pas limité à Gemini.
00:01:30Vous pouvez utiliser différents fournisseurs,
00:01:32y compris des modèles locaux via Ollama.
00:01:34Vous pouvez l'auto-héberger.
00:01:35Vous pouvez personnaliser l'expérience de podcast
00:01:37avec différents profils de locuteurs.
00:01:39Et parce qu'il y a une API,
00:01:41cela peut faire partie de votre stack technique.
00:01:43Pas juste un autre onglet dans votre navigateur.
00:01:45Si vous aimez les outils de codage qui accélèrent votre flux,
00:01:48assurez-vous de vous abonner.
00:01:49Nous publions des vidéos tout le temps.
00:01:51Très bien, lançons cela concrètement
00:01:52pour que vous puissiez le voir en action.
00:01:55Open Notebook est basé sur Docker.
00:01:57C'est génial.
00:01:58Donc si vous êtes déjà à l'aise avec les conteneurs,
00:02:00c'est un territoire très familier.
00:02:02Exécutez la configuration avec Compose,
00:02:04attendez que les services démarrent,
00:02:06puis ouvrez l'application dans votre navigateur.
00:02:08Maintenant que ça fonctionne, nous pouvons créer un nouveau carnet.
00:02:10Considérez un carnet comme un espace de recherche spécifique à un projet.
00:02:13Au lieu de tout balancer dans une seule IA géante,
00:02:17vous pouvez séparer les choses.
00:02:19Un carnet pour les bases de code,
00:02:21un pour la recherche sur le projet,
00:02:22un pour les documents académiques,
00:02:24la documentation interne,
00:02:25tout ça.
00:02:26Maintenant, nous pouvons ajouter nos sources.
00:02:29Cela peut être des choses comme un PDF,
00:02:31un fichier readme,
00:02:31la documentation,
00:02:32un article de recherche,
00:02:33ou vraiment tout ce que vous voulez que le système
00:02:35examine pour raisonner.
00:02:37Et le mot important ici est source,
00:02:39car le but n'est pas seulement une IA de chat générique.
00:02:43Le but est d'obtenir des réponses fondées sur le matériel que vous lui donnez.
00:02:48Posons maintenant une question plus technique.
00:02:51Peut-être quelque chose du genre,
00:02:53quels sont les composants principaux de ce projet,
00:02:55et que devrais-je changer si je veux l'étendre ?
00:02:58Il fait son travail.
00:03:00C'est l'expérience de base de Notebook LM.
00:03:03On ajoute des sources,
00:03:04vous posez des questions,
00:03:04vous obtenez des réponses basées sur ces sources.
00:03:07Mais voici l'élément principal.
00:03:08C'est là que ça cesse de ressembler à un clone
00:03:11et commence à sembler plus convivial pour les développeurs,
00:03:13plus indépendant en soi.
00:03:15Vous pouvez choisir le fournisseur de modèle que vous voulez,
00:03:18et nous ne sommes pas verrouillés sur un vendeur comme Gemini,
00:03:20comme je l'ai dit.
00:03:21Modèles hébergés,
00:03:22absolument aucun problème.
00:03:24Modèles locaux,
00:03:25aussi absolument aucun problème.
00:03:27Vous pouvez choisir le compromis
00:03:28entre qualité,
00:03:29vitesse,
00:03:30coût,
00:03:30et confidentialité.
00:03:31Et puis il y a la fonctionnalité
00:03:32sur laquelle la plupart d'entre nous cliqueront en premier,
00:03:34le générateur de podcasts.
00:03:36NotebookLM a rendu les podcasts
00:03:38IA plutôt sympas en fait.
00:03:40Si vous n'avez pas essayé,
00:03:41vous devriez peut-être.
00:03:42Si je le lance ici,
00:03:44eh bien,
00:03:44autre chose se produit.
00:03:46Écoutez.
00:03:46C'est un changement de jeu pour les chercheurs
00:03:48en quête d'autonomie et de confidentialité.
00:03:50Absolument, Alex.
00:03:52Je pense que l'un des aspects les plus cools d'Ollama.
00:03:54Cool, n'est-ce pas ?
00:03:55Mais Open Notebook vous donne plus de contrôle
00:03:57sur ce format.
00:03:58Vous pouvez générer des podcasts
00:04:00à partir de vos sources,
00:04:01configurer la structure,
00:04:02et utiliser plusieurs profils d'intervenants
00:04:04au lieu d'être coincé
00:04:05avec un style figé.
00:04:07Donc, au lieu d'avoir
00:04:08des hôtes IA génériques
00:04:10expliquant un PDF,
00:04:11vous pouvez créer quelque chose
00:04:12de plus spécifique.
00:04:14Vous pourriez dire quelque chose comme
00:04:15un chef de produit
00:04:16et un développeur backend
00:04:17débattant d'un document d'architecture.
00:04:19Et cela semble peu de chose
00:04:20jusqu'à ce que vous l'utilisiez sur quelque chose
00:04:22qui est honnêtement pénible.
00:04:24Une longue RFC,
00:04:25un livre blanc dense,
00:04:26une spécification d'API ennuyeuse,
00:04:28tout ça.
00:04:29C'est un moyen de rendre des informations arides
00:04:30simplement plus faciles à consommer.
00:04:32Maintenant, comparons-le
00:04:33aux outils que nous connaissons déjà
00:04:35qui sont disponibles.
00:04:36Commençons avec Google NotebookLM.
00:04:39NotebookLM est génial.
00:04:40C'est facile.
00:04:41Ça fonctionne très bien.
00:04:41Et pour beaucoup d'entre nous,
00:04:43honnêtement, c'est probablement suffisant.
00:04:45Mais le compromis derrière tout ça
00:04:46est le contrôle.
00:04:48Open Notebook vous offre
00:04:49l'auto-hébergement,
00:04:50la prise en charge multi-modèles,
00:04:51des options de modèles locaux,
00:04:52des podcasts personnalisables,
00:04:54et un accès API.
00:04:55Donc, si vous travaillez
00:04:56avec des documents sensibles,
00:04:58des recherches privées,
00:04:59ou des documents internes,
00:05:01Open Notebook a
00:05:01une meilleure approche en matière de confidentialité.
00:05:04Maintenant, voici le hic dans tout ça.
00:05:06Est-ce qu'Open Notebook est aussi fluide
00:05:07que NotebookLM ?
00:05:08Non, pas toujours.
00:05:10NotebookLM a l'avantage
00:05:12d'être un produit fini hébergé.
00:05:15C'est de Google, non ?
00:05:16Open Notebook est plus flexible,
00:05:17mais il ressemble encore
00:05:18à un projet open-source orienté développeurs.
00:05:20Ce n'est pas rédhibitoire.
00:05:22Cela signifie simplement que vous devez savoir
00:05:23ce que vous choisissez réellement.
00:05:24Maintenant, comparons-le à AnythingLLM.
00:05:27Honnêtement, c'est un outil vraiment cool.
00:05:30AnythingLLM est aussi populaire
00:05:31dans l'espace IA auto-hébergé,
00:05:33mais il gagne d'une autre manière.
00:05:35Il est plus facile à prendre en main.
00:05:37Il a une application de bureau.
00:05:38Il a des workflows d'agents sans code.
00:05:40C'est super.
00:05:41Pour un utilisateur non technique,
00:05:42cela peut être la première étape.
00:05:44Mais Open Notebook semble plus axé
00:05:46sur l'expérience de recherche
00:05:48dans le style de NotebookLM.
00:05:50Maintenant, soyons honnêtes
00:05:50sur ce que les gens aiment
00:05:51et sur ce dont les gens se plaignent
00:05:52en réalité.
00:05:53Le gros avantage ici
00:05:54va être la confidentialité.
00:05:56Si votre travail implique des documents sensibles,
00:05:58du code privé, des recherches clients,
00:06:00ou tout ce que vous hésiteriez
00:06:02à télécharger sur un outil d'IA hébergé,
00:06:04alors l'auto-hébergement est vraiment important.
00:06:06C'est la raison principale
00:06:07pour laquelle Open Notebook
00:06:08existe en premier lieu.
00:06:10Ensuite, vous avez la flexibilité des modèles.
00:06:12Vous n'êtes pas contraint à un seul fournisseur.
00:06:14Oui, je peux choisir ceux que je veux.
00:06:16Un énorme avantage.
00:06:17Cela signifie qu'on peut choisir
00:06:19ce dont nous avons besoin
00:06:19en fonction de ce sur quoi on travaille,
00:06:21mais cela crée aussi un nouveau problème.
00:06:24Vous devez faire un choix.
00:06:25Nous avons aussi la personnalisation du podcast.
00:06:28Essayé sur un énorme cahier des charges,
00:06:29une API dense, Docker,
00:06:31un long document de recherche,
00:06:32et cela commence vraiment à prendre du sens.
00:06:33Enfin, l'API est importante
00:06:35pour beaucoup d'entre nous.
00:06:36Vous pouvez imaginer des flux de travail
00:06:38comme la création de notes de synthèse
00:06:40à partir d'issues GitHub
00:06:41ou l'envoi de résultats
00:06:43vers Slack, Linear ou Notion.
00:06:45Génial.
00:06:46Maintenant, le côté négatif de tout ça,
00:06:48ou peut-être les choses
00:06:49que l'on n'aime pas au début,
00:06:50c'est que la configuration nécessite Docker.
00:06:52Pour la plupart d'entre nous, honnêtement, ça va.
00:06:54Pour tous les autres,
00:06:55c'est peut-être un obstacle.
00:06:56Ce n'est pas encore du genre à télécharger une application
00:06:59et tout fonctionne tout seul.
00:07:00Deuxièmement, c'est encore un projet récent,
00:07:03donc certaines choses sont encore en développement.
00:07:05Et la qualité dépend
00:07:06de vos modèles et de votre configuration.
00:07:08Donc, l'avis honnête ici
00:07:10est assez simple.
00:07:11Open Notebook n'est pas parfait.
00:07:12Mais bon, aucun outil n'est parfait.
00:07:14C'est pour ça qu'on a
00:07:14tous ces outils différents.
00:07:16Mais la direction qu'il prend
00:07:17est très bonne.
00:07:18Ce n'est pas pour tout le monde,
00:07:19mais essayez-le
00:07:20si vous voulez un backend
00:07:21de recherche auto-hébergé,
00:07:23si vous avez des documents
00:07:23que vous ne voulez pas simplement télécharger sur Google,
00:07:25ou si vous voulez construire
00:07:27des flux de travail personnalisés par-dessus l'API.
00:07:30La stack inclut
00:07:31un frontend moderne,
00:07:32un backend Python,
00:07:33SurrealDB,
00:07:34et une couche d'abstraction IA
00:07:35conçue pour fonctionner avec différents fournisseurs.
00:07:37Donc ça peut ressembler à quelque chose
00:07:39que vous pouvez réellement étendre,
00:07:41pas juste quelque chose qu'on utilise.
00:07:42Si vous aimez les outils de développement comme celui-ci,
00:07:44assurez-vous de vous abonner
00:07:45à la chaîne Better Stack.
00:07:46On se voit dans une prochaine vidéo.

Key Takeaway

Open Notebook offre aux développeurs un environnement de recherche auto-hébergé, privé et personnalisable avec support multi-modèles et accès API, contrairement aux solutions cloud fermées comme NotebookLM.

Highlights

  • Open Notebook cumule plus de 27 000 étoiles sur GitHub.

  • L'outil permet l'auto-hébergement complet, offrant une alternative privée aux services basés sur le cloud comme NotebookLM.

  • Open Notebook supporte des modèles locaux via Ollama ainsi que divers fournisseurs d'API pour une flexibilité totale des modèles.

  • La génération de podcasts personnalisables permet de définir plusieurs profils d'intervenants pour analyser des documents complexes.

  • L'architecture repose sur Docker, un backend Python et SurrealDB, permettant une intégration via API REST.

Timeline

Introduction à Open Notebook

  • Open Notebook constitue une alternative open source et privée à NotebookLM.
  • Le projet cible les développeurs ayant besoin de contrôle sur leur stack technique.
  • L'outil propose une API REST, la génération de podcasts et le support de modèles locaux.

L'outil répond au problème de la confidentialité des données lors du téléchargement de documents sensibles chez des fournisseurs tiers. Il va au-delà du simple chat avec des documents en permettant une intégration réelle dans les flux de travail techniques.

Mise en place et fonctionnalités

  • La configuration utilise Docker pour le déploiement des services.
  • Les sources sont organisées par carnets, séparant les bases de code, les recherches et la documentation.
  • Le système permet de choisir entre des modèles hébergés ou des modèles locaux via Ollama.

Le flux de travail consiste à créer des espaces de recherche spécifiques par projet. L'utilisateur peut interroger ses données sources et obtenir des réponses fondées, tout en ajustant le compromis entre vitesse, coût et confidentialité.

Génération de podcasts et comparaison

  • Open Notebook permet de personnaliser les profils d'intervenants pour la génération de podcasts IA.
  • NotebookLM reste plus fluide en tant que produit fini, tandis qu'Open Notebook privilégie la flexibilité.
  • AnythingLLM propose des fonctionnalités no-code, là où Open Notebook se concentre sur l'expérience de recherche technique.
  • La stack technologique comprend un frontend moderne, un backend Python et SurrealDB.

La personnalisation du podcast rend les documents arides comme les RFC ou les spécifications d'API plus digestes. Bien que l'installation soit plus technique que celle d'outils grand public, la possibilité d'automatiser des flux de travail via l'API offre une valeur ajoutée significative pour les développeurs.

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