Qué resuelve
NotebookLM de Google resolvió un problema real: subes tus documentos y le haces preguntas como si tuvieras un asistente que ya los leyó todos. Hasta genera un podcast donde dos voces conversan sobre tu material. El costo que no se ve es que esos documentos quedan en los servidores de Google y el modelo que los procesa lo elige Google.
Open Notebook hace lo mismo en tu propio servidor. Tus fuentes no salen de donde las pongas, y tú decides qué modelo procesa todo. Para research con material sensible, esa diferencia lo es todo.
Qué puedes hacer con él
| Capacidad | Detalle |
|---|---|
| Subir contenido | PDFs, videos, audio, páginas web, documentos de Office |
| Chatear | Agente con contexto de tus fuentes |
| Buscar | Full-text y vectorial sobre todo el contenido |
| Generar podcasts | De uno a cuatro hablantes con perfiles de voz personalizados |
| Transformar | Acciones de procesamiento personalizables sobre el contenido |
| Integrar | API REST completa para conectarlo a otros flujos |
La interfaz viene en seis idiomas: inglés, portugués, chino, japonés, ruso y bengalí.
El control que da
La pieza que lo separa de NotebookLM es la elección de proveedor. Conectas el que quieras de más de 18:
- Comerciales: OpenAI, Anthropic, Google GenAI, Groq, Mistral, DeepSeek, Perplexity, xAI, OpenRouter, DashScope (Qwen), MiniMax, Azure OpenAI, Vertex AI.
- Voz: ElevenLabs, Deepgram (para la generación de podcasts).
- Local: Ollama y endpoints compatibles con OpenAI como LM Studio, para correr todo en tu máquina sin mandar nada a ninguna API.
Esa última opción es la que cierra el círculo de privacidad: con Ollama, ni tus documentos ni tus prompts salen de tu servidor.
El stack
Python con FastAPI en el backend, Next.js y React en el front, SurrealDB para datos y búsqueda vectorial, LangChain para orquestar los modelos. Se instala con Docker Compose, así que no peleas con dependencias sueltas. Licencia MIT.
Limitaciones honestas
- Pide que tú hospedes el servidor. Si no quieres administrar infraestructura, NotebookLM es más cómodo.
- Conectar un proveedor comercial significa pagar sus tokens aparte. El ahorro de privacidad no es ahorro de dinero salvo que uses Ollama en local.
- Hay que editar la clave de encriptación a mano antes de arrancar. Es un paso fácil de saltar y dejar el default inseguro.
Mi recomendación
Si haces research con material que no quieres en la nube de un tercero (expedientes, datos de clientes, investigación sensible) y sabes correr Docker, esto es la alternativa directa a NotebookLM. Levántalo con el docker-compose, conecta Ollama si quieres todo en local o tu proveedor favorito si prefieres modelos más potentes, y prueba el flujo de chat y podcast sobre tus propias fuentes. Con 30k stars y licencia MIT, es de las implementaciones open source de NotebookLM más completas que hay hoy.