一、 准备工作
在开始之前，请确保你已准备好以下基础条件：
- API 密钥：你需要至少一个 AI 服务商的 API Key（如 OpenAI, Anthropic, 或 Google Gemini）。
- 推荐：使用 OpenAI 兼容格式的接口（如阿里云百炼、DeepSeek）以降低成本。
- Docker 环境：建议安装 Docker Desktop（Windows/Mac）或 Docker Engine（Linux）。
- 硬件要求：至少 4GB 内存（若运行本地模型如 Ollama，则需要更高配置的 GPU/内存）。
- 项目地址：lfnovo/open-notebook: An Open Source implementation of Notebook LM with more flexibility and features
二、 快速部署方案 (Docker)
这是最推荐的安装方式，适合绝大多数用户。
1. 创建项目目录
在你的电脑上创建一个文件夹：
mkdir open-notebook && cd open-notebook
2. 编写 docker-compose.yml
在该目录下创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，并粘贴以下内容（以单容器版本为例）：
services:
surrealdb:
image: surrealdb/surrealdb:v2
command: start --user root --pass password --bind 0.0.0.0:8000 rocksdb:/mydata/mydatabase.db
ports:
- "8000:8000"
volumes:
- ./surreal_data:/mydata
open_notebook:
image: lfnovo/open_notebook:v1-latest
pull_policy: always
ports:
- "8502:8502" # Web UI
- "5055:5055" # API
environment:
- OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=你代理商的url
- OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=你的API_KEY
# Database
- SURREAL_URL=ws://surrealdb:8000/rpc
- SURREAL_USER=root
- SURREAL_PASSWORD=password
- SURREAL_NAMESPACE=open_notebook
- SURREAL_DATABASE=open_notebook
volumes:
- ./notebook_data:/app/data
depends_on:
- surrealdb
restart: always
3. 启动容器
在终端运行命令：
#上述的key和baseurl修改完成后，运行下述命令即可
docker compose up -d
启动完成后，在浏览器访问 http://localhost:8502 即可进入界面。
environment: 该项目内嵌了各大ai代理商的url，如果使用各大代理商的话，可以直接设置key，即可，环境key设置名称如下：
1. 主流 AI 厂商原生接口
这些是各大模型厂商的标准配置项，直接填入申请到的 API Key 即可。
- OpenAI
:OPENAI_API_KEY=你的sk-key - Anthropic (Claude)
:ANTHROPIC_API_KEY=你的key - Google Gemini (推荐：处理长文档和播客效果最佳)
:GOOGLE_API_KEY=你的key GEMINI_API_BASE_URL= # 可选：用于中转或 Vertex AI 代理 - DeepSeek (深度求索)
:DEEPSEEK_API_KEY=你的key - Mistral
:MISTRAL_API_KEY=你的key - Groq (极速推理)
:GROQ_API_KEY=你的key - xAI (Grok)
:XAI_API_KEY=你的key
2. 多模型中转与兼容平台
如果你使用的是第三方中转代理，或者国内厂商（如阿里云百炼、月之暗面）提供的兼容接口，请使用以下格式：
OpenRouter:
OPENROUTER_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1" ,
OPENROUTER_API_KEY=你的key.
通用 OpenAI 兼容接口 (Generic)OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=http://代理商地址/v1 ,OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=你的key.
3. 分模式高级配置（推荐）
Open Notebook 允许你根据功能（对话、向量、语音）分别设置不同的代理商。这是最灵活的配置方式，可以让你用最便宜的厂商做向量，用最强的厂商做对话。
- 用于聊天对话 (LLM)
:OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL_LLM=http://地址/v1 ,OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY_LLM=你的key. - 用于语义搜索 (Embedding)
:OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL_EMBEDDING=http://地址/v1 ,OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY_EMBEDDING=你的key. - 用于音频转录与播客 (STT/TTS)
:OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL_STT=http://地址/v1 ,OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY_STT=你的key ,OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL_TTS=http://地址/v1 ,OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY_TTS=你的key.
4. 本地模型与企业级服务
- Ollama (本地私有部署)
OLLAMA_API_BASE="http://你的内网IP:11434"- Azure OpenAI (微软企业版)
AZURE_OPENAI_API_KEY=你的key AZURE_OPENAI_ENDPOINT=你的终结点地址 AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-12-01-preview
5. 辅助功能 Key
除了大模型，Open Notebook 还需要一些辅助工具来实现网页爬取和播客生成：
- 网页爬取 (Firecrawl/Jina)
:FIRECRAWL_API_KEY=你的key JINA_API_KEY=你的key - 播客专用语音 (ElevenLabs):
ELEVENLABS_API_KEY=你的key - 向量搜索优化 (Voyage AI)
:VOYAGE_API_KEY=你的key
三、 开发者部署方案 (Conda/源码)
如果你希望进行二次开发或自定义功能，可以使用源码安装。
克隆仓库：
git clone https://github.com/lfnovo/open-notebook.git
cd open-notebook创建 Conda 环境：
conda create -n open-notebook python=3.11 -y
conda activate open-notebook
conda install -c conda-forge uv nodejs -y
uv sync启动服务： 使用项目自带的 Makefile 一键启动所有服务（包括数据库、API 和前端）：
make start-all注意：此模式下前端地址通常为 http://localhost:3000。
四、 核心配置与使用指南
1. 模型分配 (Model Assignments)
进入系统后，首先点击左侧的 Settings 或 Models 进行模型绑定：
- Chat Model：用于对话，推荐逻辑强的模型。
- Embedding Model：必需。用于文档的语义搜索，推荐使用
text-embedding-v4。 - TTS Model：用于生成播客语音。
2. 创建笔记本与添加素材
- 点击 + Create Notebook 创建一个新的研究项目。
- 点击 Add Source 上传素材。支持 PDF, DOCX, TXT, MD 甚至 YouTube 链接。
- 上传后，系统会自动对文档进行向量化处理（Embedding）。
3. AI 对话与 RAG 检索
在右侧的聊天窗口提问。AI 会基于你上传的“知识库”内容进行回答，并标注信息来源。
4. 转换功能 (Transformations)
Open Notebook 提供预设的指令模板（如生成摘要、提取关键词、生成测验）。你也可以在 Transformations 菜单中创建自定义的 Prompt 模板，针对所有文档一键生成结果。
