मुझे वह सेल्फ-होस्टेड NotebookLM मिल गया जो डेवलपर्स वास्तव में चाहते हैं (Open-Notebook)

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00:00:00Notebook LM, यह अद्भुत है।
00:00:02आप एक पेपर, कोई दस्तावेज़, या शायद कोई कोड बेस अपलोड करते हैं,
00:00:05और अब आप इसके साथ चैट कर सकते हैं और इसे सारांशित कर सकते हैं।
00:00:08लेकिन फिर वह हिस्सा आता है जिसके बारे में कोई बात करना पसंद नहीं करता।
00:00:10आपको अभी भी वह सब कुछ Google पर अपलोड करना पड़ता है।
00:00:14यह है ओपन नोटबुक।
00:00:15GitHub पर इसके 27,000 से अधिक सितारे (stars) हैं।
00:00:18यह स्व-होस्टेड (self-hosted) है, और यह एक बहुत ही सरल सवाल पूछता है।
00:00:22क्या होगा यदि आप Notebook LM वाला अनुभव पा सकें,
00:00:24लेकिन डेवलपर्स वाले नियंत्रण के साथ?
00:00:26आज, मैं इसे चलाने वाला हूँ, इसके वर्कफ़्लो का परीक्षण करूँगा,
00:00:29इसकी तुलना Notebook LM और Anything LLM से करूँगा,
00:00:32और असली सवाल का जवाब दूँगा।
00:00:34क्या यह वास्तव में डेवलपर्स के लिए उपयोगी है,
00:00:36या यह सिर्फ एक और AI रैपर है?
00:00:43ओपन नोटबुक एक गोपनीयता-प्रथम,
00:00:45Notebook LM का स्व-होस्टेड विकल्प है,
00:00:47लेकिन यह इसे थोड़ा कम करके आंकना होगा,
00:00:49क्योंकि यह सिर्फ Notebook LM नहीं, बल्कि ओपन सोर्स है।
00:00:53यह आपको Notebook LM-शैली का शोध कार्यक्षेत्र देता है,
00:00:57मल्टी-मॉडल समर्थन, पॉडकास्ट जनरेशन, लोकल-फर्स्ट विकल्प,
00:01:01और एक REST API जिस पर आप वास्तव में निर्माण कर सकते हैं।
00:01:04और यही वह हिस्सा है जिसकी वास्तव में बहुत से लोगों को परवाह है।
00:01:07ज्यादातर लोग इसे देखते हैं और एक चीज सोचते हैं।
00:01:09बढ़िया, मैं PDF से एक AI पॉडकास्ट बना सकता हूँ।
00:01:12वाह।
00:01:14डेवलपर्स इसे देखते हैं और हम कुछ अलग सोचते हैं।
00:01:16क्या मैं इसे अपने वर्कफ़्लो में प्लग कर सकता हूँ?
00:01:19यह एक असली सवाल है।
00:01:20क्या मैं इसके साथ लोकल मॉडल का उपयोग कर सकता हूँ?
00:01:22क्या मैं शोध सारांश को स्वचालित कर सकता हूँ?
00:01:25और उन सभी सवालों का जवाब देना
00:01:26वही है जहाँ ओपन नोटबुक दिलचस्प हो जाता है।
00:01:28आप जेमिनी (Gemini) से बंधे नहीं हैं।
00:01:30आप अलग-अलग प्रदाताओं का उपयोग कर सकते हैं,
00:01:32जिसमें ओलामा (Ollama) के माध्यम से लोकल मॉडल भी शामिल हैं।
00:01:34आप इसे स्व-होस्ट कर सकते हैं।
00:01:35आप पॉडकास्ट अनुभव को अनुकूलित कर सकते हैं
00:01:37विभिन्न स्पीकर प्रोफाइल के साथ।
00:01:39और क्योंकि इसमें API है,
00:01:41यह आपके स्टैक का हिस्सा बन सकता है।
00:01:43सिर्फ आपके ब्राउज़र में एक और टैब नहीं।
00:01:45यदि आप उन कोडिंग टूल्स का आनंद लेते हैं जो आपके वर्कफ़्लो को गति देते हैं,
00:01:48तो सब्सक्राइब करना सुनिश्चित करें।
00:01:49हमारे पास हर समय वीडियो आते रहते हैं।
00:01:51ठीक है, आइए वास्तव में इसे चलाते हैं
00:01:52ताकि आप इसे क्रिया में देख सकें।
00:01:55ओपन नोटबुक डॉकर-फर्स्ट (Docker-first) है।
00:01:57यह बहुत बढ़िया है।
00:01:58तो यदि आप पहले से ही कंटेनरों के साथ सहज हैं,
00:02:00तो यह वास्तव में परिचित क्षेत्र है।
00:02:02कम्पोज़ (Compose) सेटअप चलाएं,
00:02:04सेवाओं के चालू होने की प्रतीक्षा करें,
00:02:06और फिर ऐप को अपने ब्राउज़र में खोलें।
00:02:08अब जब यह चल रहा है, तो हम एक नया नोटबुक बना सकते हैं।
00:02:10नोटबुक को एक प्रोजेक्ट-विशिष्ट शोध कार्यक्षेत्र की तरह सोचें।
00:02:13सब कुछ एक विशाल AI चैट में डालने के बजाय,
00:02:17आप चीजों को अलग कर सकते हैं।
00:02:19कोड बेस के लिए एक नोटबुक,
00:02:21प्रोजेक्ट रिसर्च के लिए एक,
00:02:22अकादमिक पेपर के लिए एक,
00:02:24आंतरिक दस्तावेज़ों के लिए,
00:02:25वह सब कुछ।
00:02:26अब हम अपने स्रोत (sources) जोड़ सकते हैं।
00:02:29यह PDF, रीडमी (readme) जैसी चीजें हो सकती हैं,
00:02:31दस्तावेज़ीकरण (documentation),
00:02:31एक शोध पत्र,
00:02:32या वास्तव में कुछ भी जो आप चाहते हैं कि सिस्टम
00:02:33उस पर वास्तव में तर्क (reason) करे।
00:02:35और महत्वपूर्ण शब्द वहां स्रोत है,
00:02:37क्योंकि लक्ष्य सिर्फ सामान्य AI चैट नहीं है।
00:02:39लक्ष्य आपके द्वारा दी गई सामग्री के आधार पर आधारित उत्तर हैं।
00:02:43तो आइए अब यहां एक और तकनीकी सवाल पूछें।
00:02:48शायद मैं कुछ इस तरह पूछ सकता हूँ,
00:02:51इस प्रोजेक्ट के मुख्य घटक क्या हैं,
00:02:53और यदि मैं इसे विस्तारित करना चाहता हूँ तो मुझे क्या बदलने की आवश्यकता होगी?
00:02:55यह अपना काम कर रहा है।
00:02:58यह मूल नोटबुक LM शैली का अनुभव है।
00:03:00हम स्रोत जोड़ते हैं,
00:03:03आप सवाल पूछते हैं,
00:03:04आपको उन स्रोतों पर आधारित उत्तर मिलते हैं।
00:03:04लेकिन मुख्य बात यह है।
00:03:07यही वह जगह है जहाँ यह किसी चीज़ का क्लोन जैसा महसूस करना बंद कर देता है
00:03:08और अधिक डेवलपर-अनुकूल महसूस करने लगता है,
00:03:11कुछ ऐसा जो शायद अपने आप में है।
00:03:13आप चुन सकते हैं कि आप किस मॉडल प्रदाता का उपयोग करना चाहते हैं,
00:03:15और हम उस विक्रेता (vendor) जैसे जेमिनी (Gemini) से बंधे नहीं हैं,
00:03:18जैसा कि मैंने कहा।
00:03:20होस्ट किए गए मॉडल,
00:03:21बिल्कुल ठीक।
00:03:22लोकल मॉडल,
00:03:24यह भी बिल्कुल ठीक है।
00:03:25आपको गुणवत्ता, गति, लागत और गोपनीयता के बीच
00:03:27ट्रेड-ऑफ चुनने का मौका मिलता है।
00:03:28और फिर वह विशेषता है
00:03:29जिस पर हम में से अधिकांश पहले क्लिक करेंगे,
00:03:30पॉडकास्ट जनरेटर।
00:03:30Notebook LM ने AI पॉडकास्ट को
00:03:31वास्तव में काफी कूल बनाया।
00:03:32यदि आपने इसके साथ नहीं खेला है,
00:03:34शायद आपको करना चाहिए।
00:03:36यदि मैं इसे यहाँ चलाता हूँ,
00:03:38खैर,
00:03:40कुछ और होता है।
00:03:41सुनिए।
00:03:42यह स्वायत्तता और गोपनीयता की तलाश कर रहे
00:03:44शोधकर्ताओं के लिए गेम चेंजर है।
00:03:44बिल्कुल, एलेक्स।
00:03:46मुझे लगता है कि ओलामा (Ollama) के सबसे अच्छे पहलुओं में से एक।
00:03:46कूल, है ना?
00:03:48लेकिन ओपन नोटबुक आपको उस प्रारूप पर
00:03:50अधिक नियंत्रण देता है।
00:03:52आप अपने स्रोतों से पॉडकास्ट उत्पन्न कर सकते हैं,
00:03:54संरचना को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं,
00:03:55और कई स्पीकर प्रोफाइल का उपयोग कर सकते हैं
00:03:57बजाय इसके कि आप एक निश्चित शैली
00:03:58के साथ फंस जाएं।
00:04:00तो सामान्य AI होस्ट्स पाने के बजाय
00:04:01जो PDF की व्याख्या करते हैं,
00:04:02आप कुछ अधिक विशिष्ट बना सकते हैं।
00:04:04आप कुछ ऐसा कह सकते हैं जैसे
00:04:05एक उत्पाद प्रबंधक और एक बैकएंड डेवलपर
00:04:07एक आर्किटेक्चर दस्तावेज़ पर बहस कर रहे हैं।
00:04:08और यह छोटा लगता है
00:04:10जब तक आप इसे उस पर उपयोग नहीं करते
00:04:11जो वास्तव में दर्दनाक है।
00:04:12एक लंबा RFC,
00:04:14एक घना व्हाइट पेपर,
00:04:15एक उबाऊ API स्पेक,
00:04:16वह सब कुछ।
00:04:17यह शुष्क जानकारी को उपभोग करने में
00:04:19आसान बनाने का एक तरीका है।
00:04:20अब, आइए इसकी तुलना उन टूल्स से करें
00:04:22जो हम पहले से जानते हैं।
00:04:24चलिए Google नोटबुक LM से शुरू करते हैं।
00:04:25नोटबुक LM बहुत अच्छा है।
00:04:26यह आसान है।
00:04:28यह वास्तव में अच्छा काम करता है।
00:04:29और हम में से बहुत से लोगों के लिए,
00:04:30ईमानदारी से, शायद यह काफी है।
00:04:32लेकिन उस सबके पीछे का ट्रेड-ऑफ
00:04:33नियंत्रण है।
00:04:35ओपन नोटबुक आपको स्व-होस्टिंग,
00:04:36मल्टी-मॉडल समर्थन,
00:04:39लोकल मॉडल विकल्प,
00:04:40अनुकूलन योग्य पॉडकास्ट,
00:04:41और API एक्सेस देता है।
00:04:41इसलिए यदि आप संवेदनशील दस्तावेजों,
00:04:43निजी शोध,
00:04:45या आंतरिक सामग्री के साथ काम कर रहे हैं,
00:04:46तो ओपन नोटबुक में
00:04:48गोपनीयता की मजबूत कहानी है।
00:04:49अब, उस सब के लिए एक पकड़ है।
00:04:50क्या ओपन नोटबुक नोटबुक LM
00:04:51जितना सहज है?
00:04:52नहीं, हमेशा नहीं।
00:04:54नोटबुक LM के पास
00:04:55पॉलिश किए गए होस्ट किए गए उत्पाद का लाभ है।
00:04:56यह Google से है, है ना?
00:04:58ओपन नोटबुक अधिक लचीला है,
00:04:59लेकिन यह अभी भी
00:05:01एक डेवलपर-उन्मुख ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट जैसा महसूस होता है।
00:05:01यह कोई डील-ब्रेकर नहीं है।
00:05:04इसका मतलब सिर्फ इतना है कि आपको पता होना चाहिए
00:05:06कि आप वास्तव में क्या चुन रहे हैं।
00:05:07अब,Anything LLM से इसकी तुलना करें।
00:05:08ईमानदारी से, वह एक बहुत अच्छा टूल है।
00:05:10Anything LLM भी स्व-होस्टेड AI स्थान में लोकप्रिय है,
00:05:12लेकिन यह एक अलग तरीके से जीतता है।
00:05:15इसके साथ शुरुआत करना आसान है।
00:05:16इसका एक डेस्कटॉप ऐप है।
00:05:17इसमें नो-कोड एजेंट वर्कफ़्लो हैं।
00:05:18यह बहुत अच्छा है।
00:05:20एक गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता के लिए,
00:05:22वह पहला कदम हो सकता है।
00:05:23लेकिन ओपन नोटबुक Notebook LM-शैली
00:05:24के शोध अनुभव पर अधिक केंद्रित लगता है।
00:05:27अब, आइए ईमानदार रहें
00:05:30कि लोग क्या पसंद करते हैं
00:05:31और लोग वास्तव में क्या
00:05:33शिकायत कर रहे हैं।
00:05:35यहाँ बड़ी जीत
00:05:37गोपनीयता होने वाली है।
00:05:38यदि आपके काम में संवेदनशील दस्तावेज़ शामिल हैं,
00:05:40निजी कोड, क्लाइंट शोध,
00:05:41या कुछ भी जिसे आप अपलोड करने में संकोच करेंगे
00:05:42किसी होस्ट किए गए AI टूल पर,
00:05:44तो स्व-होस्टिंग वास्तव में यहाँ मायने रखती है।
00:05:46यही मुख्य कारण है
00:05:48कि ओपन नोटबुक
00:05:50वास्तव में सबसे पहले मौजूद है।
00:05:50फिर आपके पास मॉडल लचीलापन है।
00:05:51आप एक प्रदाता के लिए मजबूर नहीं हैं।
00:05:52हाँ, मैं जो चाहता हूँ उसे चुन सकता हूँ।
00:05:53बड़ी जीत।
00:05:54इसका मतलब है कि हम चुन सकते हैं
00:05:56कि हमें किस चीज़ की ज़रूरत है।
00:05:58निजी कोड, क्लाइंट रिसर्च,
00:06:00या ऐसी कोई भी चीज़ जिसे लेकर आप
00:06:02होस्ट किए गए AI टूल पर अपलोड करने में संकोच करते हैं,
00:06:04तो फिर सेल्फ-होस्टिंग वाकई मायने रखती है।
00:06:06यही मुख्य कारण है
00:06:07कि ओपन नोटबुक
00:06:08असल में मौजूद है।
00:06:10फिर आपके पास मॉडल की सुविधा है।
00:06:12आप किसी एक प्रदाता पर निर्भर नहीं हैं।
00:06:14हाँ, मैं अपनी पसंद का चुन सकता हूँ।
00:06:16बहुत बड़ी बात है।
00:06:17इसका मतलब है कि हम चुन सकते हैं
00:06:19जो हमें चाहिए
00:06:19इस आधार पर कि हम क्या काम कर रहे हैं,
00:06:21लेकिन यह एक नई समस्या भी खड़ी करता है।
00:06:24आपको चुनाव करना होगा।
00:06:25हमारे पास पॉडकास्ट कस्टमाइजेशन भी है।
00:06:28एक बड़े प्रोजेक्ट स्पेक पर आज़माया,
00:06:29एक घना API, डॉकर,
00:06:31एक लंबा रिसर्च पेपर,
00:06:32और यह वाकई समझ में आने लगता है।
00:06:33आखिरकार, API हम में से बहुतों के लिए
00:06:35एक बड़ी बात है।
00:06:36आप ऐसे वर्कफ़्लो की कल्पना कर सकते हैं
00:06:38जैसे गिटहब इश्यूज़ से
00:06:40गिटहब इश्यूज़ से
00:06:41या आउटपुट को
00:06:43स्लैक, लीनियर या नोशन में भेजना।
00:06:45बहुत बढ़िया।
00:06:46अब, इस सब के बारे में बुरी बात,
00:06:48या शायद ऐसी चीज़ें
00:06:49जो हमें पहली बार में शायद पसंद न आएं,
00:06:50सेटअप डॉकर-फर्स्ट है।
00:06:52हम में से अधिकांश के लिए, ईमानदारी से, यह ठीक है।
00:06:54बाकियों के लिए,
00:06:55शायद यह एक दीवार है।
00:06:56यह अभी वह नहीं है कि एक ऐप डाउनलोड किया
00:06:59और सब कुछ बस काम करने लगा।
00:07:00दूसरा, यह अभी भी एक नया प्रोजेक्ट है,
00:07:03इसलिए कुछ चीजें अभी भी सुधार की प्रक्रिया में हैं।
00:07:05और फिर गुणवत्ता निर्भर करती है
00:07:06आपके मॉडलों और आपके सेटअप पर।
00:07:08तो यहाँ ईमानदारी भरा नज़रिया
00:07:10थोड़ा सरल है।
00:07:11ओपन नोटबुक एकदम सही नहीं है।
00:07:12फिर भी, कोई भी टूल सही नहीं होता।
00:07:14यही कारण है कि हमारे पास
00:07:14इतने सारे अलग-अलग उपकरण हैं।
00:07:16लेकिन जिस दिशा में यह जा रहा है
00:07:17वह बहुत अच्छी है।
00:07:18यह हर किसी के लिए नहीं है,
00:07:19लेकिन इसे आज़माएं
00:07:20यदि आप एक सेल्फ-होस्टेड
00:07:21रिसर्च बैकएंड चाहते हैं,
00:07:23यदि आपके पास दस्तावेज़ हैं
00:07:23जिन्हें आप गूगल पर अपलोड नहीं करना चाहते,
00:07:25या यदि आप बनाना चाहते हैं
00:07:27API के ऊपर कस्टम वर्कफ़्लो।
00:07:30स्टैक में शामिल है
00:07:31आधुनिक फ्रंट-एंड,
00:07:32एक पायथन बैकएंड,
00:07:33SurrealDB,
00:07:34और एक AI एब्स्ट्रैक्शन लेयर
00:07:35जो विभिन्न प्रदाताओं के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन की गई है।
00:07:37तो यह कुछ ऐसा महसूस हो सकता है
00:07:39जिसे आप वास्तव में बढ़ा सकें,
00:07:41न कि सिर्फ कुछ ऐसा जिसे हम उपयोग करते हैं।
00:07:42अगर आपको इस तरह के कोडिंग टूल्स पसंद हैं,
00:07:44तो बेटर स्टैक चैनल को
00:07:45सब्सक्राइब करना न भूलें।
00:07:46हम आपसे अगले वीडियो में मिलेंगे।

Key Takeaway

ओपन नोटबुक डेवलपर्स को नोटबुक एलएम जैसा शोध अनुभव प्रदान करता है, लेकिन स्व-होस्टिंग, मॉडल लचीलेपन और API के माध्यम से अपने स्वयं के वर्कफ़्लो में एकीकरण की पूर्ण स्वतंत्रता देता है।

Highlights

  • ओपन नोटबुक एक गोपनीयता-केंद्रित, स्व-होस्टेड विकल्प है जो डेवलपर्स को नोटबुक एलएम-शैली के शोध अनुभव पर पूर्ण नियंत्रण देता है।

  • GitHub पर 27,000 से अधिक सितारों के साथ, यह प्रोजेक्ट मल्टी-मॉडल समर्थन, लोकल-फर्स्ट विकल्प और कस्टम पॉडकास्ट जनरेशन की अनुमति देता है।

  • यह टूल डॉकर-आधारित है और उपयोगकर्ताओं को जेमिनी जैसे विशिष्ट वेंडरों के बजाय विभिन्न मॉडल प्रदाताओं या लोकल मॉडल्स के बीच चयन करने की सुविधा देता है।

  • API एक्सेस की उपलब्धता डेवलपर्स को शोध सारांश को स्वचालित करने और इसे Slack, Linear या Notion जैसे अन्य वर्कफ़्लो में एकीकृत करने में सक्षम बनाती है।

  • यह स्टैक आधुनिक फ्रंट-एंड, पायथन बैकएंड, SurrealDB और एक AI एब्स्ट्रैक्शन लेयर पर आधारित है।

  • पॉडकास्ट जनरेटर विभिन्न स्पीकर प्रोफाइल को कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है, जो घने तकनीकी दस्तावेजों या API स्पेक को अधिक सुपाच्य बनाता है।

Timeline

ओपन नोटबुक का परिचय

  • ओपन नोटबुक गोपनीयता-प्रथम, स्व-होस्टेड शोध कार्यक्षेत्र प्रदान करता है।
  • यह केवल Notebook LM का क्लोन नहीं, बल्कि एक ओपन-सोर्स टूल है जो API एक्सेस प्रदान करता है।

Notebook LM दस्तावेज़ों के सारांश और चैट के लिए उपयोगी है, लेकिन सभी डेटा को Google पर अपलोड करना पड़ता है। ओपन नोटबुक डेवलपर्स को स्व-होस्टिंग की सुविधा देकर डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करता है। यह टूल केवल पॉडकास्ट बनाने तक सीमित नहीं है, बल्कि डेवलपर्स को अपने मौजूदा वर्कफ़्लो में इसे प्लग करने की अनुमति देता है।

सेटअप और कार्यप्रणाली

  • यह टूल डॉकर-फर्स्ट है, जो कंटेनरों के साथ काम करने वाले डेवलपर्स के लिए परिचित वातावरण प्रदान करता है।
  • नोटबुक का उपयोग विशिष्ट प्रोजेक्ट-आधारित शोध के लिए किया जाता है, जहाँ PDF, रीडमी और अन्य दस्तावेजों से स्रोत जोड़े जाते हैं।

सिस्टम का लक्ष्य सामान्य AI चैट के बजाय दिए गए स्रोतों पर आधारित उत्तर प्रदान करना है। उपयोगकर्ता विभिन्न प्रोजेक्ट्स के लिए अलग-अलग नोटबुक बना सकते हैं, जैसे कोड बेस, अकादमिक पेपर या आंतरिक दस्तावेज़। सेटअप प्रक्रिया के लिए डॉकर कम्पोज़ कमांड का उपयोग किया जाता है।

मॉडल लचीलापन और पॉडकास्ट कस्टमाइजेशन

  • यह प्रदाताओं तक सीमित नहीं है और ओलामा (Ollama) के माध्यम से लोकल मॉडल का उपयोग कर सकता है।
  • पॉडकास्ट जनरेटर को विभिन्न स्पीकर प्रोफाइल और संरचना के साथ अनुकूलित किया जा सकता है।

उपयोगकर्ता गुणवत्ता, गति, लागत और गोपनीयता के बीच ट्रेड-ऑफ के आधार पर अपना मॉडल चुन सकते हैं। पॉडकास्ट जनरेशन फीचर घने व्हाइट पेपर या API स्पेक जैसे शुष्क दस्तावेजों को समझने में आसान बनाता है। स्पीकर प्रोफाइल को बदलकर उत्पाद प्रबंधक और बैकएंड डेवलपर के बीच बहस जैसी विशिष्ट स्थितियाँ बनाई जा सकती हैं।

प्रतिस्पर्धी टूल्स के साथ तुलना

  • Google Notebook LM उपयोग में अधिक आसान और पॉलिश है, लेकिन नियंत्रण कम प्रदान करता है।
  • Anything LLM डेस्कटॉप ऐप और नो-कोड एजेंट वर्कफ़्लो के साथ गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर है।

ओपन नोटबुक उन लोगों के लिए बेहतर है जिन्हें संवेदनशील दस्तावेजों के कारण स्व-होस्टिंग की आवश्यकता है। यह नोटबुक एलएम जैसा शोध अनुभव तो देता है, लेकिन साथ ही API के माध्यम से स्लैक या नोशन जैसे टूल में आउटपुट भेजने की क्षमता भी देता है। यह लचीलापन इसे एक डेवलपर-उन्मुख टूल बनाता है।

सीमाएँ और भविष्य

  • डॉकर-फर्स्ट सेटअप गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए एक बाधा हो सकता है।
  • यह टूल आधुनिक फ्रंट-एंड, पायथन बैकएंड और SurrealDB के साथ निर्मित है।

एक नया प्रोजेक्ट होने के नाते, कुछ चीजें सुधार के अधीन हैं। यह हर किसी के लिए उपयुक्त नहीं है, लेकिन जो लोग कस्टम वर्कफ़्लो बनाना चाहते हैं या संवेदनशील जानकारी को Google पर अपलोड नहीं करना चाहते, उनके लिए यह एक प्रभावी विकल्प है।

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