Open Notebook

Vytvořeno: 29.10.2026 | Aktualizováno: 29.10.2026 10:25

Open Notebook je open-source aplikace pro práci s vlastními zdroji, poznámkami a AI chatem. Lze ji provozovat na vlastním serveru a připojit ke cloudovým i lokálním modelům. Zdrojový kód projektu je dostupný na GitHubu pod licencí MIT.

Aplikace je alternativou k NotebookLM od Googlu. Nabízí větší kontrolu nad provozem a výběrem modelů, ale vlastní provoz zároveň znamená odpovědnost za konfiguraci, zabezpečení a zálohy.

• Organizaci zdrojů a poznámek do notebooků.
• Zpracování dokumentů, webových stránek, audia a videa.
• Chat nad vybranými zdroji a vyhledávání v obsahu.
• Transformace zdrojů pomocí promptů, například vytvoření souhrnu.
• Generování podcastů a REST API pro integraci s dalšími nástroji.
• Možnost používat modely různých poskytovatelů nebo lokální modely.

Dostupnost jednotlivých funkcí závisí na nastavení modelů. Například pro přepis audia je potřeba odpovídající model pro převod řeči na text.

Open Notebook se ke cloudovým modelům připojuje pomocí API klíčů. Předplatné webového chatu Claude nebo ChatGPT samo o sobě nenahrazuje přístup k API.

• Anthropic Claude: API se účtuje odděleně od předplatného Claude. Některé tarify Max a Team mají API kredity; dostupnost a aktivaci je potřeba ověřit u konkrétního účtu.
• OpenAI: Fakturace ChatGPT a API je oddělená. Podle podmínek API kreditů na tento benefit nedosahuje ChatGPT Plus; u některých tarifů Pro a Business může být dostupný podle účtu a země.
• Lokální model: například Ollama může provozovat jazykové a embedding modely bez poplatku za cloudové API. Náklady zůstávají na hardware, elektřinu a správu.

API kredit znamená úhradu části API spotřeby, nikoli přímé použití předplatného webového chatu jako neomezeného API.

Podle konfigurace poskytovatelů potřebuje sestava s Claude pro embeddingy dalšího poskytovatele, například lokální Ollamu. OpenAI lze použít pro jazykové modely, embeddingy i vybrané zvukové funkce.

RAG (retrieval-augmented generation) nejprve vyhledá části dokumentů relevantní k otázce a potom je předá jazykovému modelu. Model tak nemusí při každém dotazu dostat celý archiv dokumentů.

Open Notebook rozlišuje dva způsoby práce:

RAG se tedy nepoužívá automaticky pro každý chat. Pokud je v Notebook Chatu vybráno více dlouhých zdrojů v plném znění, zvětšuje se kontext a u cloudového API i množství účtovaných tokenů. Naopak Ask může přehlédnout souvislosti, které nejsou v nalezených úryvcích.

Podle návodu k chatu se u samostatného chatu s jedním zdrojem dlouhý text zkracuje přibližně na 50 000 tokenů. Obsah za touto hranicí tak nemusí být modelu dostupný. Dokumentace také uvádí, že odkazy v odpovědích vedou na celý zdroj, poznámku nebo insight, nikoli nutně na konkrétní pasáž či stránku. Důležitá tvrzení je proto potřeba ověřit ve zdrojovém dokumentu.

Při embeddingu se text rozdělí na části a embedding model z nich vytvoří vektory pro vyhledávání podle významu. Dokumentace zpracování obsahu uvádí výchozí velikost části 400 tokenů a překryv 15 %.

Nastavení importu umožňuje embedding zdrojů potvrzovat při přidání, provádět vždy, nebo jej vynechat. Při volbě Ask je zaškrtávací pole pro embedding předvybrané. Zdroj lze zaindexovat i dodatečně. Pokud plný text není zaindexovaný, sémantické vyhledávání ho nemůže prohledávat jako celek.

Vlastní instalace neznamená, že veškeré zpracování probíhá lokálně. Je potřeba zkontrolovat model použitý v každé fázi:

• Chatový model: při použití cloudového modelu odchází vybraný kontext a dotaz jeho poskytovateli.
• Embedding model: cloudový poskytovatel dostává při indexaci části textu, ze kterých vytváří embeddingy.
• Transformace: při použití cloudového modelu mohou data odejít už při vytváření souhrnu nebo jiných poznatků během importu. Dokumentace uvádí, že při čisté instalaci je předvolena transformace Dense Summary.
• Přepis audia: při použití cloudové služby odchází záznam poskytovateli přepisu.

Pro zpracování bez odesílání obsahu cloudovým AI službám je potřeba používat lokální modely ve všech relevantních krocích a zkontrolovat nastavení jednotlivých funkcí. Kombinace lokálních embeddingů a cloudového chatu ponechá indexaci lokálně, ale kontext pro odpověď se stále odešle poskytovateli chatového modelu.

Podle pravidel ochrany soukromí Googlu se materiály osobního notebooku přímo nepoužívají k trénování základních AI modelů, pokud uživatel neodešle zpětnou vazbu. Při jejím odeslání mohou související data sloužit ke zlepšování produktů a mohou je kontrolovat lidé. Podmínky pracovních a školních účtů se liší.

Podle README lze aplikaci provozovat pomocí Docker Compose. Běžná sestava zahrnuje aplikační službu a databázi; součástí aplikace je také pracovní proces pro zpracování na pozadí.

README upozorňuje, že UI a API ve výchozím stavu naslouchají na všech síťových rozhraních a nemají nastavené heslo. Na sdílené síti je potřeba omezit přístup k portům nebo nakonfigurovat heslo. Při ukládání API klíčů je také nutné bezpečně uchovat šifrovací klíč použitý aplikací.

• Open Notebook – web projektu
• Open Notebook – GitHub
• Open Notebook – základní koncepty
• Open Notebook – přidávání zdrojů
• Open Notebook – chat a kontext
• Open Notebook – zpracování a indexace obsahu
• Open Notebook – konfigurace AI poskytovatelů
• Anthropic – předplatné Claude a účtování API
• OpenAI – fakturace ChatGPT a API
• OpenAI – dostupnost API kreditů
• Google – nápověda ke zdrojům a citacím
• Google – ochrana soukromí