Статьи

Google NotebookLM, подвинься? Разбираем open-source альтернативу NotebookLlama

LLM Опенсорс

Все мы тонем в документах. Отчеты в PDF, научные статьи, рабочая документация, сохраненные веб-страницы — информационный хаос стал нормой. Google попытался решить эту проблему с помощью NotebookLM, удобного инструмента для создания базы знаний из своих файлов. Штука неплохая, но, как и все продукты больших корпораций, живет в своей закрытой экосистеме. Хочешь кастомизации? Другой LLM-провайдер? Работа локально? Забудь.

Но свято место пусто не бывает. Недавно в open-source выкатили NotebookLlama — проект, который не просто копирует функционал гугловского собрата, а предлагает гораздо большую гибкость и мощь. Это инструмент, который можно развернуть у себя, доработать под свои нужды и полностью контролировать.

Давайте чисто технически разберемся, что это за зверь, как он устроен под капотом и как его поднять для личного пользования.

Что это вообще такое?

Если коротко, NotebookLlama — это ваш персональный аналитический центр для работы с документами. Вы "скармливаете" ему пачку файлов (PDF, MD, DOCX и т.д.), а он их обрабатывает и превращает в интерактивную базу знаний.

Вот ключевые возможности, которые он предоставляет:

  • Централизованная база знаний: Загружайте множество документов, чтобы создать единое пространство для поиска и анализа.
  • Автоматическая саммаризация: Система сама выделит ключевые моменты, сгенерирует краткое содержание и основные тезисы в виде буллет-поинтов.
  • Интерактивные Mind Maps: Для визуалов — это просто киллер-фича. Проект строит граф связей между основными сущностями из документов, помогая уловить общую картину.
  • Чат с документами: Встроенный ИИ-агент, который может отвечать на вопросы, основываясь исключительно на содержании загруженных файлов. Никаких галлюцинаций — только факты из ваших источников.
  • Генерация подкастов: Звучит дико, но это так. Можно взять обработанный текст и сгенерировать из него аудио-версию в формате диалога двух спикеров. Для этого используется API ElevenLabs.
  • Аналитика и метрики: Для тех, кто любит все контролировать, есть интеграция с OpenTelemetry для отслеживания производительности и процессов.

Звучит солидно. Но как это все работает вместе?

Заглянем под капот: Архитектура и технологии

На первый взгляд, это типичный современный AI-проект на Python, но дьявол, как всегда, в деталях.

  • Frontend: Вся пользовательская часть построена на Streamlit. Это популярный выбор для быстрого создания интерактивных веб-приложений для data science и AI, и здесь он отлично справляется со своей задачей.

  • Backend и "мозги": Ядром всей системы является связка из фреймворков от LlamaIndex. В частности, LlamaParse для "умного" парсинга документов (он умеет корректно извлекать текст, таблицы и даже изображения) и LlamaCloud для индексации и хранения данных.

[!INFO] Важный момент: хотя проект и open-source, для парсинга документов он по умолчанию использует облачный сервис LlamaCloud. Это компромисс между полным "суверенитетом" и качеством. LlamaParse работает на порядок лучше большинства локальных парсеров PDF, так что этот компромисс оправдан.

  • Оркестрация: Для управления задачами (обработать файл, сгенерировать mind map, ответить на вопрос) используется FastMCP (mcp в коде). Это фреймворк для создания и вызова "инструментов" (tools) — по сути, оберток над функциями, которые может вызывать LLM.

  • Генерация контента: За генерацию текста, ответов и структурированных данных (вроде узлов для mind map) отвечает OpenAI. Для генерации аудио, как я уже упоминал, — ElevenLabs.

  • Визуализация: Майнд-карты строятся с помощью библиотеки Pyvis, которая в свою очередь использует vis.js для рендеринга интерактивных графов в браузере.

  • Наблюдаемость (Observability): Для отслеживания работы всех компонентов используется OpenTelemetry, а для визуализации трейсов — Jaeger. Все это запускается в Docker, что очень удобно.

В сухом остатке мы имеем грамотно спроектированную систему, где каждая часть отвечает за свою задачу. Это не монолитный скрипт, а набор взаимодействующих сервисов, что и делает проект таким гибким.

Пошаговая установка: Поднимаем свой личный NotebookLM

Хватит теории, давайте к практике. Развернуть NotebookLlama у себя не так уж и сложно, если следовать инструкции.

Шаг 1: Подготовка окружения

Вам понадобится:

  1. git для клонирования репозитория.
  2. uv — современный и очень быстрый менеджер пакетов для Python. Если еще не используете, крайне советую.
  3. Docker и docker-compose для запуска вспомогательных сервисов.

Шаг 2: Клонирование и установка зависимостей

Открываем терминал и поехали:

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/run-llama/notebookllama

# Переходим в папку проекта
cd notebookllama/

# Устанавливаем все зависимости с помощью uv
uv sync

Шаг 3: Настройка API-ключей

Это самый важный шаг. Вам нужно получить три ключа и прописать их в конфигурационном файле.

  1. Скопируйте пример файла .env.example:
    mv .env.example .env
    
  2. Откройте файл .env в вашем любимом редакторе.
  3. Вставьте свои ключи:

Шаг 4: Первичная настройка LlamaCloud

Теперь нужно выполнить два скрипта, которые подготовят вашу облачную среду в LlamaCloud.

# Создает агента для извлечения структурированных данных
uv run python tools/create_llama_extract_agent.py

# Создает пайплайн для обработки и индексации документов
uv run python tools/create_llama_cloud_index.py

Эти скрипты выполняются один раз. Они настраивают все необходимое для работы с вашими файлами.

Шаг 5: Запуск вспомогательных сервисов

Теперь поднимем Jaeger и Postgres через Docker.

docker compose up -d

Эта команда в фоновом режиме запустит два контейнера, необходимых для сбора и хранения телеметрии.

Шаг 6: Запуск приложения

Все готово к запуску. Нам нужно запустить два процесса в двух разных терминалах.

В первом терминале (запускаем backend-сервер):

uv run python src/notebookllama/server.py

Во втором терминале (запускаем Streamlit UI):

# Сначала активируем виртуальное окружение, созданное uv
source .venv/bin/activate 
# (Для Windows команда будет .\.venv\Scripts\activate)

# Запускаем приложение
streamlit run src/notebookllama/Home.py

[!TIP] Если все прошло успешно, в терминале появится ссылка http://localhost:8501. Открывайте ее в браузере и начинайте загружать свои документы.

Что в итоге?

NotebookLlama не пытается изобрести велосипед, а грамотно комбинирует лучшие в своем классе инструменты (LlamaCloud, OpenAI, Streamlit) в одном гибком рении.

Плюсы:

  • Функциональность: Делает все, что и NotebookLM.
  • Гибкость: Вы можете заменить любой компонент. Хотите использовать другого LLM-провайдера? Пожалуйста. Нужна другая база данных? Не проблема.
  • Полный контроль: Это ваш личный инстанс. Никто не будет следить за вашими данными или ограничивать вас лимитами (кроме лимитов самих API).

Минусы:

  • Порог входа: Требует определенных технических навыков для установки и настройки.
  • Зависимость от API: "Бесплатность" условная. Вам все равно придется платить за использование API OpenAI, LlamaCloud и ElevenLabs, если ваши объемы превысят бесплатные лимиты.

В целом, NotebookLlama — это хороший инструмент для разработчиков, аналитиков, исследователей и всех, кто работает с большими объемами текстовой информации и хочет иметь собственный, полностью кастомизируемый инструмент. И альтернатива для тех, кто предпочитает строить, а не просто пользоваться готовым.