Transcript
00:00:00Notebook LMは素晴らしい。
00:00:02論文やドキュメント、あるいはコードベースをアップロードして、
00:00:05それについてチャットしたり要約したりできる。
00:00:08でも、誰も話したがらない部分がある。
00:00:10結局、そのすべてをGoogleにアップロードしなきゃならないってことだ。
00:00:14そこで「Open Notebook」だ。
00:00:15GitHubで27,000以上のスターを獲得している。
00:00:18セルフホスト可能で、非常にシンプルな問いを投げかけている。
00:00:22Notebook LMの体験を、
00:00:24開発者レベルの制御で実現できたら？
00:00:26今日はこれを立ち上げて、ワークフローを試し、
00:00:29Notebook LMやAnything LLMと比較して、
00:00:32本当の疑問に答えていく。
00:00:34これは開発者にとって実際に役立つのか、
00:00:36それともただのAIラッパーなのか？
00:00:43Open Notebookはプライバシー重視の、
00:00:45Notebook LMのセルフホスト型代替ツールだが、
00:00:47それだけでは少し過小評価になる。
00:00:49これは単なるNotebook LMではなく、オープンソースだからだ。
00:00:53Notebook LMスタイルの研究ワークスペースに加え、
00:00:57マルチモデル対応、ポッドキャスト生成、ローカル優先オプション、
00:01:01そして実際に構築に使えるREST APIまで備えている。
00:01:04多くの人が本当に気にしているのは、その部分だ。
00:01:07大抵の人はこれを見て、こう思う。
00:01:09「PDFからAIポッドキャストを作れるのか、すごいな」
00:01:12お見事。
00:01:14だが開発者が見るのは、少し違う視点だ。
00:01:16「自分のワークフローに組み込めるか？」
00:01:19これが重要な問いだ。
00:01:20ローカルモデルは使えるか？
00:01:22リサーチの要約を自動化できるか？
00:01:25それらの問いに答える中で、
00:01:26Open Notebookは面白くなってくる。
00:01:28Geminiに縛られることはない。
00:01:30さまざまなプロバイダーを選択できる。
00:01:32Ollama経由のローカルモデルも含めてね。
00:01:34セルフホストも可能だ。
00:01:35ポッドキャスト体験も、
00:01:37スピーカープロファイルを変更してカスタマイズできる。
00:01:39APIがあるおかげで、
00:01:41これはスタックの一部になり得る。
00:01:43単なるブラウザのタブの一つではなくね。
00:01:45ワークフローを高速化するコーディングツールが好きなら、
00:01:48ぜひ購読してほしい。
00:01:49新しい動画を常に出しているから。
00:01:51よし、実際に動かしてみよう。
00:01:52動作の様子を見てもらうために。
00:01:55Open NotebookはDockerファーストだ。
00:01:57最高だね。
00:01:58コンテナに慣れているなら、
00:02:00非常にお馴染みの環境だろう。
00:02:02Composeでセットアップを実行し、
00:02:04サービスが立ち上がるのを待って、
00:02:06ブラウザでアプリを開くだけだ。
00:02:08起動したので、新しいノートブックを作ろう。
00:02:10ノートブックとは、プロジェクト特化型の研究ワークスペースだ。
00:02:13すべてを一つの巨大なAIチャットに放り込む代わりに、
00:02:17個別に整理できる。
00:02:19コードベース用、
00:02:21プロジェクトリサーチ用、
00:02:22学術論文用、
00:02:24社内ドキュメント用、
00:02:25といった具合だ。
00:02:26では、ソースを追加しよう。
00:02:29PDF、
00:02:31README、
00:02:31ドキュメント、
00:02:32研究論文など、
00:02:33システムに論理的な推論をさせたいものなら、
00:02:35何でもいい。
00:02:37重要なのは「ソース」という言葉だ。
00:02:39ゴールは単なる一般的なAIチャットではない。
00:02:43提供された資料に基づいた、根拠のある回答を得ることだ。
00:02:48では、少し技術的な質問をしてみよう。
00:02:51例えばこんな感じだ。
00:02:53「このプロジェクトの主要なコンポーネントは何で、
00:02:55拡張したいなら何を変更する必要がある？」
00:02:58処理を実行中だ。
00:03:00これが基本的なNotebook LMスタイルの体験だ。
00:03:03ソースを追加し、
00:03:04質問を投げかけ、
00:03:04ソースに基づいた回答を得る。
00:03:07だが、ここが重要だ。
00:03:08ここからが単なるクローンではなく、
00:03:11開発者向けで、独自性があると感じる部分だ。
00:03:13使用するモデルプロバイダーを選択できるし、
00:03:15言った通り、特定のベンダーには縛られない。
00:03:18ホスト型モデル、全く問題ない。
00:03:20ローカルモデル、
00:03:21これも全く問題ない。
00:03:22全く問題ありません。
00:03:24ローカルモデルも、
00:03:25同じく全く問題ありません。
00:03:27そしてプライバシーのバランスを自分で選べる。
00:03:28そして、
00:03:29ほとんどの人が真っ先にクリックするであろう機能、
00:03:30ポッドキャストジェネレーターがある。
00:03:30Notebook LMのAIポッドキャストは、
00:03:31実際かなりクールだ。
00:03:32まだ試したことがないなら、
00:03:34やってみた方がいい。
00:03:36ここで実行すると、
00:03:38何か他のことが起きる。
00:03:40聞いてみてくれ。
00:03:41自律性とプライバシーを求める研究者にとって、
00:03:42これはゲームチェンジャーだ。
00:03:44その通りだ、アレックス。
00:03:44Ollamaの最もクールな側面の一つだと思う。
00:03:46クールだろ？
00:03:46しかしOpen Notebookでは、
00:03:48その形式をより細かく制御できる。
00:03:50ソースからポッドキャストを生成し、
00:03:52構成を設定できる。
00:03:54固定されたスタイルに固執せず、
00:03:55複数のスピーカープロファイルを使用できるんだ。
00:03:57だから、一般的なAIホストが
00:03:58PDFを説明するのを聞く代わりに、
00:04:00もっと特定のものを作れる。
00:04:01例えば、プロダクトマネージャーと
00:04:02バックエンド開発者がアーキテクチャドキュメントについて
00:04:04議論しているようなものだ。
00:04:05これは小さなことのように聞こえるかもしれないが、
00:04:07正直、退屈なものに使うと
00:04:08その効果が分かる。
00:04:10長いRFC、
00:04:11密度の高いホワイトペーパー、
00:04:12退屈なAPI仕様書、
00:04:14そういったものだ。
00:04:15乾いた情報を
00:04:16消化しやすくする方法なんだ。
00:04:17では、既存のツールと比較してみよう。
00:04:19まずはGoogle Notebook LMからだ。
00:04:20Notebook LMは素晴らしい。
00:04:22簡単だし、
00:04:24非常によく動く。
00:04:25多くの人にとって、
00:04:26正直、それで十分かもしれない。
00:04:28だがその裏にあるトレードオフは、
00:04:29コントロールの欠如だ。
00:04:30Open Notebookは
00:04:32セルフホスト、
00:04:33マルチモデル対応、
00:04:35ローカルモデルの選択肢、
00:04:36まずはGoogle NotebookLMから見てみましょう。
00:04:39そしてAPIアクセスを提供してくれる。
00:04:40だから、もしあなたが
00:04:41機密文書、
00:04:41プライベートな研究、
00:04:43あるいは内部資料を扱っているなら、
00:04:45Open Notebookの方が
00:04:46プライバシー面で強みがある。
00:04:48だが、そこに落とし穴もある。
00:04:49Open Notebookは
00:04:50Notebook LMほどスムーズか？
00:04:51必ずしもそうとは言えない。
00:04:52Notebook LMには、
00:04:54洗練された製品であるという利点がある。
00:04:55Google製だからね。
00:04:56Open Notebookは柔軟だが、
00:04:58まだ開発者向けのオープンソースプロジェクト
00:04:59という感じがする。
00:05:01それが欠点というわけではない。
00:05:01単に、自分が何を選んでいるのかを知っておくべきだということだ。
00:05:04次に、Anything LLMと比較してみよう。
00:05:06正直、あれも本当にクールなツールだ。
00:05:07Anything LLMも
00:05:08セルフホストAI分野で人気だが、
00:05:10勝っている部分は少し違う。
00:05:12始めるのはあちらの方が簡単だ。
00:05:15デスクトップアプリがあるし、
00:05:16Open Notebookの方が柔軟ですが、
00:05:17それは素晴らしい。
00:05:18非技術者にとっては、
00:05:20あちらが最初のステップになるかもしれない。
00:05:22だがOpen Notebookは
00:05:23Notebook LMスタイルの
00:05:24研究体験により焦点を当てている。
00:05:27さて、人々の好みと
00:05:30実際に不満に思っていることについて、
00:05:31正直に話そう。
00:05:33最大の利点はプライバシーだ。
00:05:35もし機密文書や、
00:05:37プライベートなコード、クライアントの研究、
00:05:38あるいはクラウドAIツールにアップロードするのを
00:05:40ためらうようなものを扱っているなら、
00:05:41セルフホストが重要になってくる。
00:05:42それこそがOpen Notebookが
00:05:44そもそも存在する最大の理由だ。
00:05:46そしてモデルの柔軟性もある。
00:05:48一つのプロバイダーに縛られない。
00:05:50そう、自分が欲しいものを
00:05:50選べるというのは
00:05:51大きな利点だ。
00:05:52つまり私たちは
00:05:53何が必要かを選べるんだ。
00:05:54素晴らしいね。
00:05:56そして、
00:05:58ノートブック LMスタイルの体験を、
00:06:00独自の方法で構築できる。
00:06:02これこそが開発者にとって
00:06:04だからこそセルフホストが重要になるのです。
00:06:06これこそが
00:06:07Open Notebookが
00:06:08そもそも存在する最大の理由です。
00:06:10次にモデルの柔軟性があります。
00:06:12一つのプロバイダーに縛られることはありません。
00:06:14そう、使いたいものを選べるのです。
00:06:16これは大きな利点です。
00:06:17つまり私たちは
00:06:19必要なものを
00:06:19作業内容に応じて選べるということですが、
00:06:21新たな問題も生じます。
00:06:24自分で選ばなければならないということです。
00:06:25また、ポッドキャストのカスタマイズ性もあります。
00:06:28巨大なプロジェクト仕様や、
00:06:29複雑なAPI、Docker、
00:06:31長い研究論文などを試してみると、
00:06:32実際に意味のあるものになってきます。
00:06:33最後に、APIは多くの人にとって
00:06:35大きな意味を持ちます。
00:06:36GitHubのイシューから
00:06:38リサーチのブリーフィングを作成したり、
00:06:40出力をSlackや
00:06:41Linear、Notionに
00:06:43送るようなワークフローを想像してみてください。
00:06:45素晴らしいですね。
00:06:46さて、これらすべてにおける悪い点、
00:06:48あるいは最初は
00:06:49あまり気に入らないかもしれない点ですが、
00:06:50セットアップがDockerベースであることです。
00:06:52私たちの多くにとっては、正直なところ問題ありません。
00:06:54他の人にとっては、
00:06:55それが壁になるかもしれません。
00:06:56まだアプリをダウンロードすれば
00:06:59すべてうまくいく、という状態ではありません。
00:07:00二つ目に、まだ新しいプロジェクトなので、
00:07:03追いついていない部分もあります。
00:07:05それに、品質はモデルと
00:07:06セットアップ次第です。
00:07:08ですから正直な見解を言うと
00:07:10単純なことです。
00:07:11Open Notebookは完璧ではありません。
00:07:12もっとも、完璧なツールなど存在しません。
00:07:14だからこそ
00:07:14様々なツールがあるのです。
00:07:16しかし、目指している方向性は
00:07:17非常に優れています。
00:07:18万人に向けたものではありませんが、
00:07:19もしセルフホストの
00:07:20研究用バックエンドが欲しいなら、
00:07:21試してみる価値はあります。
00:07:23Googleにアップロードしたくない
00:07:23ドキュメントがある場合や、
00:07:25APIの上に独自のワークフローを
00:07:27構築したいという方にはおすすめです。
00:07:30スタックには
00:07:31モダンなフロントエンド、
00:07:32Pythonのバックエンド、
00:07:33SurrealDB、
00:07:34そしてAI抽象化レイヤーが含まれており、
00:07:35様々なプロバイダーで動作するように設計されています。
00:07:37そのため、ただ使うだけでなく
00:07:39自分自身で拡張していける
00:07:41ツールだと感じられるはずです。
00:07:42このようなコーディングツールを楽しんでいる方は、
00:07:44ぜひBetter Stack
00:07:45チャンネルを登録してください。
00:07:46また別の動画でお会いしましょう。
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