前言
平时上网，总会顺手收藏一些觉得有用的东西。看到不错的技术教程，先存下来；遇到值得研究的项目，保存链接；下载的 PDF、文档和视频，也都想着等有空再看。
可时间一长，收藏的东西越来越多，真正认真看完的却没几个。等到哪天想找某个知识点，又得重新翻文件、搜聊天记录，甚至连当初把资料放在哪儿都忘了。
其实，这类问题已经有不少 AI 工具在尝试解决，比如 Google 的 NotebookLM。只要把资料交给它，就能让 AI 帮忙阅读、总结，还可以围绕资料直接提问。
不过，如果想把资料保存在自己的设备上，或者自由选择使用的 AI 模型，就可以看看今天要介绍的 Open Notebook。它是一个开源、支持自托管的 AI 知识库工具，可以理解为 NotebookLM 的一种开源替代方案。
1 认识 Open Notebook
项目地址：https://github.com/lfnovo/open-notebook
Open Notebook 是一款开源、自托管的 AI 知识管理工具，可以看作 Google NotebookLM 的开源平替。目前项目在 GitHub 上已获得超过 4 万 Star，采用 MIT 开源协议。
它覆盖了 NotebookLM 常用的资料导入、AI 问答、来源引用和播客生成等核心能力，同时支持全文搜索、语义检索和 AI 辅助笔记。
项目最大的特点是数据自主可控、模型选择灵活。支持 Docker 本地部署，可接入 OpenAI、DeepSeek、Ollama、LM Studio 等 20 多种 AI 服务提供商，也能使用本地模型运行。
官方还整理了一份与 NotebookLM 的功能对比：
| 对比项目 | Open Notebook | NotebookLM |
|---|---|---|
| 部署方式 | 本地、Docker、云服务器 | Google 云端服务 |
| AI 模型 | 20+ 提供商，支持本地模型 | Google 模型 |
| AI 播客 | 1～4 位主持人，可自定义角色 | 以双人对谈为特色 |
| 内容处理 | 内置及自定义内容转换 | 内置内容生成工具 |
| 扩展能力 | 开源、REST API、可二次开发 | 主要通过官方功能使用 |
可以看到，Open Notebook 的优势并不只是开源，而是可以自由选择部署环境和 AI 模型，同时拥有更灵活的播客配置与扩展能力。对于希望在 NAS 或自己的服务器上搭建 AI 知识库的用户来说，是一个值得尝试的方案。
2 部署与配置
2.1 Docker部署Open Notebook
就以飞牛 NAS 为例，首先打开Docker，确保Docker服务已经打开：
接着进入左侧的 Compose 页面，点击右上角的 新增项目，填写项目名称 open-notebook，并选择部署目录，在 来源 选项中勾选 创建 docker-compose.yml，然后将以下配置粘贴到编辑框中：
注意：API_URL地址中的IP需要修改为对应自己的Nas访问IP！
services:
surrealdb:
image: surrealdb/surrealdb:v2
command: ["start", "--log", "info", "--user", "root", "--pass", "123456", "rocksdb:/mydata/mydatabase.db"]
user: root
volumes:
- ./surreal_data:/mydata
environment:
- SURREAL_EXPERIMENTAL_GRAPHQL=true
restart: unless-stopped
open_notebook:
image: lfnovo/open_notebook:v1-latest
ports:
- "8502:8502" # Web页面
- "5055:5055" # API接口
environment:
- API_URL=http://192.168.50.212:8502 #IP部分替换成当前Nas的访问IP
- OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY=opennotebook123456
- OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD=123456 # 网页登录密码
- SURREAL_URL=ws://surrealdb:8000/rpc
- SURREAL_USER=root
- SURREAL_PASSWORD=123456 # 数据库密码
- SURREAL_NAMESPACE=open_notebook
- SURREAL_DATABASE=open_notebook
volumes:
- ./notebook_data:/app/data
depends_on:
- surrealdb
restart: unless-stopped
如下图，填写完成后，勾选创建项目后立即启动，然后点击确定：
接着等待 Docker 自动拉取镜像、创建并启动容器。当日志停止跑码后，即可关闭窗口:
返回 Docker 管理界面，点击左侧的容器菜单，可以看到 surrealdb 和 open_notebook 两个容器均处于运行状态，将鼠标移动到端口链接位置，点击8502端口：
点击后，浏览器会自动跳转到 Open Notebook 页面，也可以手动输入以下地址访问：
http://NAS-IP:8502
如下图：
输入前面配置的访问密码 123456，即可进入管理界面:
到这里，Open Notebook 就部署完成了。不过目前还需要配置 AI 模型，才能正常使用资料问答、内容总结等功能。
2.2 AI 模型配置
Open Notebook 本身不提供 AI 模型，需要自行接入模型服务才能使用资料问答、内容总结等功能。项目支持 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Ollama 等多种服务，也可以接入兼容 OpenAI API 的第三方接口。
这里以硅基流动（SiliconFlow）为例，它提供语言模型、向量模型、语音识别和语音合成等服务，通过一个 API Key 就能接入多种 AI 模型。
首先打开硅基流动官网，注册并登录账号，进入 API 密钥 页面，创建一个新的 API Key 并复制保存:
https://cloud.siliconflow.cn
如下图：
接着回到 Open Notebook，点击左侧 管理 下的 模型 页面，找到 OpenAI Compatible，点击 添加配置：
配置名称：硅基流动API
API Key：填写刚才创建的密钥
Base URL：https://api.siliconflow.cn/v1
如下图：
保存后，点击 Models 添加需要使用的模型。本次使用以下四种模型：
| 模型类型 | 模型名称 |
|---|---|
| 语言模型（Language） | deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash |
| 向量模型（Embedding） | Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B |
| 语音识别（STT） | Qwen/Qwen3-ASR-1.7B |
| 语音合成（TTS） | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B |
依次点击Models，然后选择模型类型，勾选对应模型类型要使用的模型，最后点击添加，如下图：
添加完成后，继续依次重复添加其他模型类型，然后，在页面顶部的 默认模型分配 中分别选择对应的模型，如下图所示：
这样就完成了 Open Notebook 的基础模型配置。接下来就可以通过导入资料、AI 问答和播客生成，进一步验证各类模型是否能够正常工作。
3 实际体验
3.1 创建笔记本与导入资料
完成模型配置后，接下来就可以创建自己的 AI 知识库了。
首先进入左侧的 笔记本 页面，点击 新建笔记本，填写名称和描述。这里以 开源项目研究资料 为例，创建一个专门用来整理技术文档的笔记本:
创建完成后，进入笔记本，点击 添加来源，可以看到支持文件上传、网页链接、文本等多种导入方式：
这里就拿之前写过的一篇技术文章进行测试：
添加后，系统会自动提取资料内容、进行分块处理并建立索引。等待处理完成后，就能在笔记本中查看对应的资料内容：
这样就完成了资料的收集和整理。接下来，我们可以直接围绕这些资料向 AI 提问，而不必再逐份打开查找。
3.2 AI 问答与笔记整理
资料导入完成后，就可以直接向 AI 提问了，不需要自己重新翻阅整篇文章。
比如，我想找一款能够托管静态网页的文件服务，就可以直接提问：
有没有能够托管静态网页的文件服务？
可以看到，AI 可以根据知识库中已有的资料查找相关内容，给出符合需求的工具，并引用对应的资料来源。
3.3 AI 播客生成
除了资料问答，Open Notebook 还有一个比较有意思的功能，就是可以将知识库中的内容转换成 AI 播客，支持最多 4 位主持人对话，还能自定义不同的声音和角色。
进入左侧的 播客 页面，可以配置发言者和节目档案，并选择前面接入的 AI 模型：
配置完成后，进入 单集 页面，就可以选择资料生成播客，并在生成完成后进行试听：
体验下来，Open Notebook 不只是简单地把资料集中起来，还能通过 AI 问答快速找到需要的信息，甚至将文章转换成播客，用另一种方式了解内容。
4 远程访问
前面已经完成了 Open Notebook 的部署和功能体验，不过目前只能在局域网内访问。如果出门在外，想用手机查看之前收藏的资料，或者临时向知识库提问，就没办法直接使用 NAS 的局域网地址了。
接下来通过 cpolar 内网穿透，将本地的 Open Notebook 映射到公网，这样无需公网 IP，也能随时随地通过浏览器访问自己的 AI 知识库。
4.1 安装 cpolar
在系统设置中打开ssh功能，然后使用ssh命令，连接进入飞牛NAS的终端：
ssh 飞牛用户名@你的Nas系统IP地址
接着，在终端执行如下命令，切换至root用户（输入密码时不会显示）：
sudo -i
然后，执行下面命令安装 cpolar：
sudo curl https://get.cpolar.sh | sh
安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态：（如图所示即为正常启动）
sudo systemctl status cpolar
接着，在浏览器中输入飞牛NAS的IP地址+9200端口访问 web ui管理界面，如:
http://192.168.50.212:9200/
如果还没有账号，可以点击页面上的免费注册，进行注册账号。输入注册好的账号登录即可进入后台页面:
4.2 创建随机域名隧道（免费）
随机域名方式更适合临时测试或短期使用。使用该方式时，公网访问地址会在一段时间后发生变化，通常不适合长期固定访问。不过它的优点是配置简单、可以免费体验。
首先，点击左侧菜单栏的 隧道管理，进入 隧道列表 页面，页面下默认会有 2 个隧道：
- ssh隧道，指向22端口，tcp协议
- website隧道，指向8080端口，http协议（http协议默认会生成2个公网地址，一个是http，另一个https，免去配置ssl证书的繁琐步骤）
点击创建隧道或者编辑现有的 website 隧道，设置一个隧道名称（自定义即可），协议选择 http，本地地址填写 Open Notebook 的访问端口 8502，地区这里选择 China Top，最后点击更新：
创建或者更新完成后，接着点击 状态 → 在线隧道列表，可以看到同一个隧道生成了两个不同协议的公网访问地址，一个是 HTTP，另一个是 HTTPS：
这里以https为例，访问测试一下：
访问成功后，就可以通过 cpolar 提供的公网地址打开 Open Notebook。以后即使不在家，也能随时通过浏览器查看知识库中的资料，使用 AI 问答等功能，无需连接 NAS 所在的局域网。
注意：本文使用的
123456为演示密码，正式开放公网访问前，建议修改为更安全的密码。
5 固定域名
固定二级子域名需要 cpolar 基础套餐或以上，使用免费套餐的读者可以先完成前面的随机域名访问测试。
通过前面的操作，已经可以使用随机公网地址访问 Open Notebook。不过，随机域名会定期变化，每次变化后都需要重新获取访问链接。
如果准备长期把 Open Notebook 当作自己的 AI 知识库使用，更推荐配置一个固定二级子域名，这样无论是在电脑还是手机上，都可以通过同一个地址访问。
5.1 保留固定二级子域名
首先，登录 cpolar 官网后台，进入 预留 页面：
https://dashboard.cpolar.com/reserved
在左侧菜单中选择 预留，找到 保留二级子域名 配置项：
按照下面信息填写：
| 配置项 | 填写说明 |
|---|---|
| 地区 | 选择和前面隧道一致的地区 |
| 名称 | 自定义二级子域名，例如 notebook01，注意：该项不能重复，二级子域名名称是唯一的 |
| 描述 | 填写任意方便辨识的备注即可 |
填写完成后，点击 保留 按钮。保留成功后，会得到一个固定的二级子域名。后续我们就可以把这个固定域名绑定到 notebook01 隧道上。
5.2 修改 notebook01 隧道为固定域名
回到飞牛 NAS 上的 cpolar Web UI 管理界面，点击左侧菜单 隧道管理 → 隧道列表，找到前面配置的 notebook01 隧道，点击 编辑：
将域名类型修改为 二级子域名，并填写刚才在官网后台保留的二级子域名，然后点击 更新 按钮：
更新完成后，点击左侧菜单 状态 → 在线隧道列表，可以看到 notebook01 的隧道已经变成固定公网地址：
复制生成的固定公网地址，在浏览器中访问：
输入前面设置的 Open Notebook 访问密码，登录后即可进入知识库：
到这里，Open Notebook 的固定域名就配置完成了。以后无论是在家里还是外出，都可以通过这个地址查看之前收藏的资料，使用 AI 问答等功能，也不用再因为随机域名变化而反复修改访问链接。
总结
体验下来，Open Notebook 确实提供了一种更方便的资料整理方式。不用再逐篇翻找收藏的资料，而是可以直接向 AI 描述需求，从知识库中查找相关内容，还能进一步整理笔记、生成播客。
相比 NotebookLM，它最大的优势还是可以自己部署，AI 模型也能自由选择。通过 Docker 安装在 NAS 上，再配合 cpolar 实现公网访问，平时在电脑上整理的资料，出门也能随时查找和使用。
当然，AI 问答、向量检索和语音合成都需要相应的模型服务，使用云端 API 时也要留意调用费用和数据隐私。如果平时有收藏技术文档、整理学习资料的习惯，Open Notebook 还是值得尝试的。
