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.
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