NotebookLM 是谷歌推出的一款 AI 笔记助手。与普通 AI 不同，它严格限制在你上传的文档范围内进行回答，并能提供精准的原文引用。其标志性功能之一是播客生成，能将上传的复杂资料一键转换为逼真的双人英语对话播客，让学习过程更有趣，也支持通过“听”来消化信息。
本文将盘点 GitHub 上所有 NotebookLM 的开源替代方案，帮助你部署自己的本地化 AI 笔记助手。
01 最受欢迎的 NotebookLM 开源平替
Open Notebook 是 GitHub 上 Star 数量最高的开源平替项目，已获得 14.6k 颗 Star。
它是一个全功能的本地化解决方案，可在不依赖云端的情况下进行知识管理和研究，支持通过 Docker 等方式轻松部署。
该项目在模型选择上非常开放，目前支持超过 16 种 AI 提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Gemini 等主流云端模型，同时也完美支持通过 Ollama 或 LM Studio 运行的本地模型。用户可以根据成本、隐私需求或性能偏好自由切换底层 AI 能力。
Open Notebook 支持多模态内容输入，包括 PDF、网页、音频和 YouTube 视频等。它不仅具备类似 NotebookLM 的文档问答和引用功能，还提供了高级的播客生成工具，支持创建多达 4 位演讲者的多角色对话，并能对脚本进行精细控制。
其与 Google NotebookLM 的主要差异可参考下表：
- 开源地址：https://github.com/lfnovo/open-notebook
02 SurfSense：AI 搜索与研究智能体
SurfSense 在 GitHub 上拥有 11.4k 颗 Star。它是一个综合性的开源 AI 搜索与研究智能体，定位为 NotebookLM、Perplexity 和 Glean 的开源替代品。
它不仅能处理上传的文件，还能连接广泛的外部数据源，通过整合个人知识库和外部信息流进行深度定制化研究。它能够集成多种平台和工具，如 Notion、YouTube、GitHub 等。
SurfSense 采用语义搜索与全文搜索相结合的混合搜索技术，并结合重排序算法，确保在海量数据中能快速精准地找到并引用答案。
其功能非常丰富，支持与保存的内容进行自然语言对话、生成带有引用的答案，以及利用本地 LLM 保护隐私。它还内置了快速播客生成智能体，能够在短时间内将聊天内容转化为引人入胜的音频内容，并支持多种文本转语音服务。
该项目支持 Docker 容器化部署和基于角色的访问控制（RBAC），使其不仅适合个人研究者，也适合需要团队协作和知识共享的企业环境。
- 开源地址：https://github.com/MODSetter/SurfSense
03 Podcastfy：专注播客生成
Podcastfy 专注于播客生成，对标 NotebookLM 的播客生成功能。它可以将文本、图像、网站、PDF 等多模态内容转化为高质量、多语言的音频对话。
该工具提供了高度的定制化能力，允许用户生成短视频风格（Shorts）或长篇深度（Longform）的播客内容。它整合了超过 100 种 LLM 用于脚本生成，并支持 OpenAI、Google、ElevenLabs 以及 Microsoft Edge TTS 等多种语音合成引擎，确保生成的语音自然且富有表现力。
Podcastfy 不仅作为一个 Python 包供开发者调用，还提供了命令行工具和 Web 界面，方便不同技术背景的用户使用。
- 开源地址：https://github.com/souzatharsis/podcastfy
04 notebookllama
NotebookLlama 是由 LlamaIndex 官方推出的一个完全开源的项目，目前拥有 1.7k 的 Star。
它通过 LlamaCloud 生态系统来处理复杂的文档解析，并利用开源模型的能力来实现从文档到播客的转换流程。
通过这个项目，你可以学习如何利用 AI 大模型技术链条构建一个文档转播客的应用。它涵盖了从文本提取、脚本生成、戏剧化改编到最终文本转语音（TTS）的全过程。用户可以使用 OpenAI 或 ElevenLabs 的 API，也可以选择完全本地化的模型来运行这一流程。
- 开源地址：https://github.com/run-llama/notebookllama
05 PageLM：学习工具
PageLM 是一个将学习材料转化为互动式资源的教育平台，旨在通过 AI 技术提升学习效率。
这个开源项目提供了一系列针对学习场景优化的功能，包括自动生成康奈尔笔记（SmartNotes）、基于文档的互动测验、间隔重复闪卡（Flashcards）以及模拟考试系统（ExamLab）。它还能将枯燥的学习资料转化为播客，不仅支持“读”，更支持“听”和“测”。
PageLM 在技术架构上支持多种主流 AI 模型，包括 Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic Claude 以及本地的 Ollama 模型。这意味着用户可以根据自己的预算和硬件条件，灵活配置用于生成学习内容的后端模型。
- 开源地址：https://github.com/CaviraOSS/PageLM
06 InsightsLM
InsightsLM 是一个强调低代码/无代码的 NotebookLM 替代方案。它采用 Supabase 作为后端数据库和存储，结合 N8N 工作流自动化工具，前端则基于 React 构建，提供了一个可完全掌控数据的私有化研究工具。
其核心功能包括与上传的文档进行聊天、生成带有可验证引用的回答，以及生成播客。InsightsLM 的独特之处在于它利用了 N8N 进行后端逻辑处理，同时也支持本地化部署方案，允许接入 Ollama 和 Qwen3 等本地模型，实现完全离线的 AI 交互。
- 开源地址：https://github.com/theaiautomators/insights-lm-public
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