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Open Notebook 零基础使用教程:你的私人 AI 笔记助手

Open Notebook 零基础使用教程:你的私人 AI 笔记助手

文档与表格 基础 Basic 软件使用 Open Notebook 🕒 2026-09-21 ⏱ 28 分钟 👥 完全零基础的技术新手,对 AI 辅助学习感兴趣的普通用户
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以下链接尚未确认,需要人工补充:官方文档。
编辑提示:请在后台编辑本教程,于「官方网站 / GitHub / 官方下载 / 官方文档」字段中补全真实地址,然后删除本条提示。

1. 软件简介

Open Notebook 是一款完全免费且开源的 AI 辅助学习与笔记整理工具。它的核心定位是「将你自己的文档喂给 AI,让 AI 基于这些文档回答你的问题」。

如果你用过 Google 推出的 Notebook LM,那么 Open Notebook 就是它的开源替代方案——你可以在自己控制的服务器或电脑上部署它,不依赖任何第三方服务,真正实现「隐私优先」的知识管理。

它能解决什么问题?

  • 资料分散难整理:手头有十几篇 PDF、Word 文档或网页链接,想快速理解核心内容却无从下手。
  • 重复劳动效率低:每次读新资料都要从头梳理重点,浪费时间。
  • 隐私担忧:不想把敏感资料上传到云端的付费 AI 服务。

适合谁用?

  • 学生:整理课程论文、复习资料。
  • 职场人士:快速消化行业报告、技术文档。
  • 研究者:管理大量文献并从中提取关键信息。
  • 知识爱好者:建立个人知识库,随时向 AI「提问」。

运行方式:Open Notebook 是一个基于 Web 的应用,支持在浏览器中直接使用。你可以选择在本地电脑运行(自托管),也可以部署到云服务器。项目基于 TypeScript 开发,采用 MIT 开源协议,意味着你可以自由使用、修改和分发。

重要提示:本教程面向的是「将 Open Notebook 部署到自己电脑或服务器上」的用户。如果你只是想快速体验,也可以寻找官方提供的在线演示地址(如有),但教程以自建部署为主讲解。

2. 软件基本信息

项目值
软件名称Open Notebook
软件类型Web 应用(自托管)
官方网站https://www.open-notebook.ai
GitHubhttps://github.com/lfnovo/open-notebook
官方下载页https://github.com/lfnovo/open-notebook/releases
官方文档暂无
支持系统Windows / macOS / Linux(需安装 Node.js 运行环境)
是否开源是(MIT 协议)
是否免费是
是否需要注册否(自托管时无需账号)
是否必须联网是(需要连接 AI 模型接口)
适合人群有一定动手能力、希望隐私优先的知识工作者和 AI 爱好者

3. 官方网站及相关链接

以下是 Open Notebook 的官方资源入口,阅读和使用时请认准以下地址,避免访问仿冒网站:

官方网站:Open Notebook 官网 —— 项目的官方介绍页面,包含项目简介、功能概览和使用理念说明。如果你想了解这款工具的定位和设计理念,这里是最权威的第一手资料。

GitHub 仓库:lfnovo/open-notebook —— 这是项目的源码所在,你可以在这里查看代码、提交 bug、参与贡献,以及获取最新的更新动态。克隆或下载代码都在这里完成。

官方下载页:Releases 页面 —— 如果你希望直接下载编译好的版本(而非从源码部署),可以在此查看历史版本和最新发布版本。

避坑提醒:

  • 搜索引擎中可能出现名为「Open Notebook」但实际是无关产品的网页,请认准 GitHub 仓库地址和官方域名 open-notebook.ai。
  • 不要在第三方软件站下载安装包,Open Notebook 是开源项目,唯一可信的来源是上述 GitHub 仓库和官方网址。
  • 本项目的 README 文件中通常会包含详细的部署说明,请以 GitHub 仓库中 README 为准。
Open Notebook 操作示意图:浏览器地址栏显示 https://github.com/lfnovo/open-notebook,页面左侧显示仓库名称和 Star 数
图 1:浏览器地址栏显示 https://github.com/lfnovo/open-notebook,页面左侧显示仓库名称和 Star 数(AI 生成的操作示意图)

4. 软件主要功能

4.1 Notebook(笔记库)管理

是什么:Open Notebook 中的「笔记」不是传统意义上的文字记录,而是一个独立的文档知识库。你可以把一个 notebook 理解为一个「项目文件夹」,里面存放了若干份你上传的资料文档。

能解决什么问题:把你的 PDF、Word、网页等不同来源的资料集中到同一个 notebook 中,AI 就能理解这些资料之间的关联,回答涉及多份文档的综合问题。

典型场景:比如你在做一个「人工智能发展史」的研究项目,可以把十几篇相关论文、博客文章全部放进同一个 notebook,然后让 AI 帮你总结各阶段的关键突破。

新手注意点:一个 notebook 内上传的文档数量不宜过多(建议先控制在 10 篇以内),否则首次处理时间会较长;不同语言文档建议分开建立 notebook,AI 处理会更准确。

4.2 多格式文档导入

是什么:Open Notebook 支持导入多种格式的文档,包括但不限于 PDF、Markdown、文本文件、网页链接等。

能解决什么问题:无论你手头是什么格式的资料,都可以直接丢进 notebook,不需要转换成统一格式。

典型场景:从网上下载了一篇学术论文 PDF,同时在某博客看到一篇相关文章,还可以把之前整理的 Word 笔记都导入进去,AI 会自动将它们整合进同一个知识库。

新手注意点:并非所有 PDF 都能完美识别——扫描件(图片型 PDF)需要先经过 OCR 处理才能提取文字;网页链接需要确保内容是可访问的公开页面。

4.3 AI 智能对话与问答

是什么:在某个 notebook 中,你可以直接向 AI 提问,AI 会基于你上传的所有资料给出答案,并在答案中标注引用来源(来自哪份文档的哪一页)。

能解决什么问题:不再需要手动翻阅几十页文档来找答案,直接问 AI 即可,它「读过」你上传的所有材料。

典型场景:你上传了 5 份产品评测报告,然后问「哪款产品的续航最好?根据哪份报告?」AI 会直接回答并告诉你出处。

新手注意点:AI 的回答质量高度依赖于你上传文档的质量——如果文档本身质量差或缺失关键信息,AI 也可能给出模糊或不准确的答案。务必上传内容完整、清晰度高的文档。

4.4 双栏对照阅读

是什么:Open Notebook 提供左右分栏的阅读界面:左侧显示原始文档,右侧显示 AI 的摘要、笔记或对话内容,方便你一边看原文一边对照 AI 的分析。

能解决什么问题:避免来回切换标签页,提升阅读和理解效率。

典型场景:你在研究一份技术文档,左侧看原文,右侧让 AI 帮你解释某个技术概念,或者让 AI 把复杂段落改写得更易懂。

新手注意点:双栏界面的具体布局可能因版本而异,请以实际看到的界面为准。如果右侧内容加载不出来,尝试刷新页面或检查网络连接。

5. 安装前准备

在开始部署 Open Notebook 之前,请确认你已具备以下条件:

系统版本要求:

  • Windows 10 或 Windows 11(64 位)
  • macOS 12 Monterey 或更高版本
  • 主流 Linux 发行版(如 Ubuntu 20.04/22.04、Debian 11/12、CentOS Stream 等)

硬件要求:

  • CPU:任意现代多核处理器即可,无特殊要求。
  • 内存:建议至少 4GB RAM;如果计划同时处理大量文档,推荐 8GB 或以上。
  • 磁盘空间:项目本身占用很小(约 200MB),但你需要预留空间存放你上传的文档,建议至少预留 5GB 可用空间。

运行环境:

  • Node.js:需要安装 Node.js 运行时,版本请以 GitHub 仓库 README 中指定的 LTS 版本为准(通常是 Node.js 18 或更高版本)。
  • npm 或 pnpm:Node.js 安装包管理工具,安装 Node.js 后会自动附带。

其他要求:

  • AI 模型接口:Open Notebook 需要调用 AI 模型来完成问答功能,你需要准备一个可用的 AI 模型 API 密钥(如 OpenAI、Anthropic 或其他兼容接口),具体支持哪些模型请以 GitHub 仓库说明为准。
  • 网络连接:部署完成后,需要能访问 AI 模型的 API 接口,因此请确保你的网络环境可以正常连通相关服务。
  • 管理员权限:在 Linux/macOS 上部署时可能需要 sudo 权限;Windows 上建议以普通用户身份运行即可。

安装前要备份什么?

如果是全新安装,无需特殊备份。如果你已有其他笔记软件的数据并希望迁移,请提前导出为通用格式(如 PDF 或 Markdown)再导入 Open Notebook。

6. 下载方法

第一步:打开 GitHub 仓库页面

在浏览器地址栏输入 https://github.com/lfnovo/open-notebook,按回车键打开项目主页。

点击什么:页面右上角有一个绿色的 Code 按钮。

操作完成后会出现什么:点击后弹出一个下拉菜单,其中显示了仓库的克隆地址。

为什么这样做:GitHub 仓库提供了两种获取代码的方式:克隆或下载压缩包,你需要选择适合你操作系统的方式。

如果没出现预期结果怎么办:如果页面打不开,可能是网络问题,尝试使用代理或更换网络环境;如果看到了错误提示,请检查地址是否拼写正确。

第二步:选择下载方式

方式 A——下载压缩包(推荐给新手):

  • 在 Code 按钮旁边找到 Download ZIP 选项,点击它。
  • 浏览器会自动下载一个名为 open-notebook-main.zip 的压缩包。
  • 下载完成后,在文件管理器中找到该文件(通常在「下载」文件夹),右键选择「全部解压缩」到一个你喜欢的位置,例如桌面新建的「OpenNotebook」文件夹。

方式 B——使用 git clone(适合有 Git 经验的读者):

  • 打开命令行工具(Windows 用 PowerShell 或 CMD,macOS/Linux 用 Terminal)。
  • 输入命令:git clone https://github.com/lfnovo/open-notebook.git 然后按回车。
  • 等待命令执行完成,代码会被下载到当前目录下的 open-notebook 文件夹中。
Open Notebook 操作示意图:GitHub 仓库首页,右上角绿色 Code 按钮和 Download ZIP 选项高亮显示
图 2:GitHub 仓库首页,右上角绿色 Code 按钮和 Download ZIP 选项高亮显示(AI 生成的操作示意图)

第三步:确认下载文件完整性

解压后你应该能看到以下关键文件/文件夹:

  • package.json——项目配置文件,里面记录了依赖项和启动命令。
  • README.md——项目说明文档,包含部署步骤。
  • src/——源代码目录。
  • .env.example——环境变量模板文件(重要,后面配置 API 密钥时会用到)。

如果没出现预期结果怎么办:如果解压后看不到上述文件,说明下载不完整,请重新下载 ZIP 包并再次解压。

7. 安装方法

第一步:安装 Node.js

在哪里操作:浏览器中访问 Node.js 官方网站。

点击什么:找到 Download 按钮,点击它。

输入或选择什么:页面会自动检测你的操作系统并推荐匹配的 LTS(长期支持)版本,点击对应系统的安装包下载。

操作完成后会出现什么:下载了一个名为 node-vXX.XX.X-x64.msi(Windows)或 node-vXX.XX.X.pkg(macOS)的安装程序。

为什么这样做:Open Notebook 是基于 Node.js 运行的项目,没有 Node.js 就无法启动程序。

如果没出现预期结果怎么办:如果官网打不开,可以使用国内镜像站点或搜索「Node.js 下载」找到官方页面;安装过程中如果出现权限错误,请以管理员身份重新运行安装程序。

第二步:安装项目依赖

在哪里操作:找到你之前解压 Open Notebook 文件的文件夹,右键点击空白处,在弹出的菜单中选择合适选项:

  • Windows:选择 在终端中打开 或 在此处打开 PowerShell 窗口。
  • macOS:选择 New Terminal at Folder。
  • Linux:选择 Open in Terminal。

点击什么:在打开的命令行窗口中,依次执行以下命令(每行输完后按回车):

cd open-notebook
npm install

输入或选择什么:等待命令执行完成,屏幕上会滚动显示安装进度信息,最后出现类似 added XXX packages in XXs 的提示即表示安装成功。

操作完成后会出现什么:项目目录下多出了一个 node_modules 文件夹(体积较大,通常几十 MB 到几百 MB),这是所有依赖包的安装目录。

为什么这样做:npm install 会读取 package.json 中列出的所有依赖,把它们下载到本地,这是项目能够运行的必要前提。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果出现 npm ERR! 错误,尝试先运行 npm cache clean --force 清理缓存,再重新执行 npm install。
  • 如果网络较慢导致超时,可以尝试切换 npm 源:npm config set registry https://registry.npmmirror.com(国内用户推荐)。
  • 如果提示 Node.js 版本过低,请访问官网下载更高版本的 Node.js 并重新安装。

 

第三步:配置环境变量

在哪里操作:打开 Open Notebook 项目文件夹,找到名为 .env.example 的文件。

点击什么:用任意文本编辑器(如 Windows 的记事本、macOS 的 TextEdit 或 VS Code)打开它。

输入或选择什么:将文件内容复制一份,重命名为 .env(注意前面有点号),然后编辑 .env 文件,在对应位置填入你的 AI 模型 API 密钥。例如:

OPENAI_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1

操作完成后会出现什么:项目启动时会读取 .env 中的配置,找到你的 API 密钥并连接到 AI 模型服务。

为什么这样做:API 密钥是访问 AI 模型的「通行证」,不配置就无法使用 AI 功能。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 找不到 .env.example 文件,请检查是否下载了正确版本,或直接在项目根目录新建一个名为 .env 的文件并手动填入配置。
  • API 密钥填错会导致启动后报错,检查密钥是否正确无误后重启项目。
  • 不知道该填哪个模型的服务端地址,请查阅 GitHub 仓库 README 或项目文档中关于支持的模型列表。

 

第四步:启动项目

在哪里操作:保持命令行窗口打开,确保当前目录是项目根目录。

点击什么:输入以下命令后按回车:

npm run dev

输入或选择什么:等待启动完成。

操作完成后会出现什么:命令行中出现类似 Local: http://localhost:3000 的地址提示,表示服务已在本地启动。

为什么这样做:npm run dev 会启动开发服务器,让你能够在浏览器中访问 Open Notebook。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果提示端口被占用(port 3000 is already in use),可以停止占用该端口的程序,或修改配置使用其他端口。
  • 如果出现其他错误信息,请拍照或复制错误内容到 GitHub Issues 中寻求帮助。

 

第五步:在浏览器中打开

在哪里操作:打开任意浏览器(Chrome、Edge、Firefox 等均可)。

点击什么:在地址栏输入 http://localhost:3000 并按回车。

操作完成后会出现什么:Open Notebook 的主界面在浏览器中加载显示,你就可以开始使用了。

如果没出现预期结果怎么办:如果页面无法加载,检查命令行是否仍在运行(不要关闭终端窗口),并确认浏览器地址输入正确。

卸载方法

Open Notebook 以自托管方式运行,不存在传统意义上的「安装」,因此卸载也非常简单:

  1. 关闭所有正在运行的 Open Notebook 进程(关闭命令行窗口即可)。
  2. 删除你下载和存放 Open Notebook 代码的整个文件夹。
  3. 如果需要清理 Node.js 环境,可以运行 npm uninstall -g npm,但一般不需要,Node.js 可以保留供其他项目使用。

8. 第一次启动与初始设置

首次打开时的界面:

浏览器访问 http://localhost:3000 后,你会看到一个简洁的主界面,通常包含以下元素:

  • 左侧边栏:显示已有的 notebook 列表,底部有「新建 Notebook」按钮。
  • 中间主区域:展示当前选中 notebook 的内容。
  • 顶部导航栏:可能包含搜索框、设置入口等。

是否需要注册或登录?

Open Notebook 是自托管项目,不需要注册账号,也不需要登录。你在自己电脑上运行它,数据完全本地存储,隐私性极强。

推荐的初始设置(新手必做三项):

  1. 检查 API 配置是否生效:在 notebook 中输入一个问题测试,如果能正常收到回答说明配置成功。
  2. 创建第一个 notebook:点击左侧的「新建 Notebook」,输入一个名字(如「学习笔记」或「工作资料」),作为你第一个知识库的起点。
  3. 调整界面语言(如有选项):部分版本支持多语言,在设置中查找语言选项并切换为中文。

新手最容易卡住的步骤:

最常见的问题出现在 API 密钥配置环节——填写错误的密钥或填入了不存在的地址会导致后续所有 AI 功能都无法使用。如果你发现界面能打开但提问没有响应,第一件事就是检查 .env 文件中的配置是否正确。

Open Notebook 操作示意图:Open Notebook 主界面,左侧 notebook 列表区域和右侧内容区域清晰可见,顶部有搜索框
图 3:Open Notebook 主界面,左侧 notebook 列表区域和右侧内容区域清晰可见,顶部有搜索框(AI 生成的操作示意图)

9. 基础使用

本章节将 Open Notebook 的界面拆解为几个区域,带你完成一次从零开始的基本操作。

9.1 界面区域说明

区域位置作用
左侧边栏屏幕最左侧显示所有 notebook 列表,提供新建 notebook 的入口
主内容区屏幕中央展示当前 notebook 的文档内容、AI 对话界面等
顶部工具栏屏幕顶部包含搜索、设置、导入等功能按钮
AI 对话区主内容区底部或右侧输入问题并查看 AI 基于文档的回答

9.2 第一次完整操作演示

目标:创建一个 notebook,上传一份文档,并向 AI 提问。

步骤一:新建 notebook

  • 在哪里操作:左侧边栏底部。
  • 点击什么:找到并点击 + New Notebook 或 新建笔记 按钮。
  • 输入或选择什么:在弹出的对话框中输入 notebook 名称,例如 我的第一份笔记,然后点击确认。
  • 操作完成后会出现什么:左侧列表中出现了新创建的 notebook 条目,点击它后主内容区切换到该 notebook 的空界面。
  • 为什么这样做:notebook 是文档和问答的容器,必须先创建才能往里添加内容。
  • 如果没出现预期结果怎么办:如果点击后没有反应,刷新页面重试;如果提示名称重复,换一个不一样的名字。

步骤二:上传文档

  • 在哪里操作:进入 notebook 后,在主内容区找到 Upload 或 导入文档 按钮。
  • 点击什么:点击该按钮。
  • 输入或选择什么:在弹出的文件选择对话框中,找到你电脑上的一份 PDF 或文本文件(例如桌面上的一份 论文.pdf),选中后点击「打开」。
  • 操作完成后会出现什么:页面显示文档正在处理中,处理完成后文档标题会出现在 notebook 的文档列表中。
  • 为什么这样做:上传文档是为了让 AI 「阅读」你的资料,之后才能基于这些资料回答问题。
  • 如果没出现预期结果怎么办:如果上传失败,检查文件格式是否被支持(PDF、MD、TXT 等);如果文件过大导致超时,尝试拆分文档或更换网络环境。

步骤三:向 AI 提问

  • 在哪里操作:主内容区底部的输入框。
  • 点击什么:点击输入框,确保光标在框内。
  • 输入或选择什么:输入一个问题,例如 这篇文档的核心观点是什么?,然后按回车键或点击发送按钮。
  • 操作完成后会出现什么:AI 开始思考并返回回答,回答内容会显示在对话界面中,同时标注引用自哪份文档。
  • 为什么这样做:这是 Open Notebook 的核心价值——让 AI 帮你理解和总结你上传的资料。
  • 如果没出现预期结果怎么办:如果 AI 回答「我不知道」或提示找不到相关文档,说明上传的文档内容可能不包含你要找的信息,尝试更换提问方式或确认文档已成功上传。

步骤四:保存与退出

Open Notebook 的操作都是实时保存的,你不需要手动点击保存按钮。关闭浏览器标签页或刷新页面后,之前创建的内容都会保留。下次使用时直接打开 http://localhost:3000 即可继续。

10. 主要功能详细教程

10.1 如何创建和管理多个 Notebook

在哪里操作:Open Notebook 主界面左侧边栏。

点击什么:找到左侧边栏底部的 + New Notebook 按钮,点击它。

输入或选择什么:在弹出的输入框中输入 notebook 的名称,例如 AI 学习、工作项目、个人阅读 等,输入完毕后点击确认或按回车。

操作完成后会出现什么:新的 notebook 出现在左侧列表中,默认处于选中状态,主内容区切换到该 notebook 的空白界面。

为什么这样做:不同主题的资料分开放在不同 notebook 中,便于管理和检索,避免内容混杂。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果点击后没有弹出输入框,刷新页面后重试。
  • 如果创建后找不到新 notebook,检查左侧列表是否被折叠,点击展开箭头查看完整列表。
  • 如果要删除某个 notebook,在 notebook 名称上右键点击,选择 Delete 或 删除(具体文字以实际界面为准)。

 

10.2 如何上传文档到 Notebook

在哪里操作:进入某个 notebook 后,在主内容区顶部或中部找到 Upload / 导入 按钮。

点击什么:点击 Upload 按钮。

输入或选择什么:在系统弹出的文件选择窗口中,浏览到你电脑上想要上传的文件(支持 PDF、Markdown、TXT 等格式),选中文件后点击「打开」。

操作完成后会出现什么:页面上会出现一个进度条或转圈动画,表示文档正在被解析和处理;处理完成后,文档会以卡片或列表项的形式出现在该 notebook 的文档列表中,显示文档名称和处理状态。

为什么这样做:上传文档是让 Open Notebook「读懂」你资料的前提步骤,没有文档就无法进行 AI 问答。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果提示文件格式不支持,请确认你上传的是 PDF、Markdown 或纯文本文件。
  • 如果上传后一直转圈不结束,可能是文档内容过大或格式异常,尝试将文档拆分或转换为更简洁的格式后再上传。
  • 如果上传后显示「处理失败」,检查网络连接是否正常,并确认 AI 模型的 API 配置是否正确。

 

10.3 如何使用 AI 向文档提问

在哪里操作:进入某个已包含文档的 notebook,找到主内容区底部的 AI 对话输入框。

点击什么:点击输入框,确保光标闪烁在框内。

输入或选择什么:输入你想要问的问题。例如:总结这份文档的三个核心观点、作者在这篇文章中提出了什么方法论?、文中提到的数据支持了哪些结论?

操作完成后会出现什么:AI 会在几秒钟到十几秒钟内返回一段回答文字,回答中通常会包含引用标注(如 [文档名-第X页]),让你知道答案出自哪份资料的哪个位置。

为什么这样做:这是 Open Notebook 最核心的功能——基于你上传的私有文档进行智能问答,避免数据外泄的同时获得 AI 的辅助理解能力。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果 AI 回答「我找不到相关内容」,说明你上传的文档中确实没有涉及该问题的信息,尝试更换问题或补充更多相关文档。
  • 如果 AI 回答质量很差,可能是文档本身质量不高(如扫描件模糊、文字识别错误),重新上传质量更好的文档副本。
  • 如果长时间无响应,检查网络连接和 API 配置,必要时重启服务后重试。

 

Open Notebook 操作示意图:AI 对话输入框位于页面底部,用户输入问题后右侧显示 AI 返回的回答及引用标注
图 4:AI 对话输入框位于页面底部,用户输入问题后右侧显示 AI 返回的回答及引用标注(AI 生成的操作示意图)

10.4 如何使用双栏对照阅读

在哪里操作:在某个 notebook 中,点击已经上传的某个文档标题,进入文档详情页。

点击什么:在文档详情页中,找到界面上的 Split View / 分栏视图 或类似按钮(可能以图标形式呈现,如两个并排的矩形),点击它。

输入或选择什么:无需额外输入,切换后界面会变为左右两栏:左侧显示原始文档内容,右侧显示 AI 对话区域。

操作完成后会出现什么:左侧阅读原文,右侧可以随时向 AI 提问,AI 的回答会基于左侧当前展示的内容或整个 notebook 的所有文档。

为什么这样做:双栏模式让你可以同时看到原文和 AI 的分析,方便对比、理解和做笔记,不必反复切换页面。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果找不到分栏按钮,尝试在文档页面右上角或工具栏区域查找,不同版本的位置可能略有差异。
  • 如果右侧对话区域空白,尝试先点击右侧区域激活它,或在左侧选中一段文字后再提问。
  • 如果布局看起来不对(如两栏重叠),尝试调整浏览器窗口大小或按 F11 切换全屏模式后再查看。

 

10.5 如何搜索和回顾历史对话

在哪里操作:Open Notebook 主界面顶部的搜索框,或每个 notebook 内部的对话历史记录区域。

点击什么:点击顶部搜索框,输入关键词。

输入或选择什么:输入你想要搜索的内容关键词,例如某个文档的主题词、某次对话中的关键词等。

操作完成后会出现什么:搜索结果会列出所有匹配的历史对话或文档片段,点击结果可以快速跳转到对应的对话记录或文档位置。

为什么这样做:随着使用时间和文档数量的增长,对话记录会越来越多,搜索功能帮助你快速找到之前的讨论内容和答案。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果搜索没有结果,尝试缩小搜索范围到某个特定 notebook,或换用不同的关键词。
  • 如果搜索框不存在,检查当前使用的版本是否支持该功能,或查看 GitHub 仓库的最新说明。

 

10.6 如何导出数据或分享 Notebook

在哪里操作:进入某个 notebook 后,在主内容区的顶部或设置菜单中寻找导出选项。

点击什么:找到并点击 Export / 导出 / Share / 分享 按钮。

输入或选择什么:根据提示选择导出格式(如 PDF、Markdown 或纯文本),并指定保存位置。

操作完成后会出现什么:系统会生成一个导出文件,保存到你在对话框中选择的文件夹中。

为什么这样做:导出的文件可以用于离线阅读、打印或分享给他人(注意:导出不包含 AI 对话的隐私数据,只导出文档本身,具体以实际功能为准)。

如果没出现预期结果怎么办:

  • 如果找不到导出按钮,当前版本可能暂不支持此功能,可以关注 GitHub 仓库的更新动态。
  • 如果导出文件格式不符合预期,尝试选择不同的格式选项。

 

11. 实际案例

下面通过一个完整的场景,带你走一遍从准备材料到最终产出的全流程。

场景:准备一场技术分享会的资料整理

你要做的事:公司即将举办一场技术分享会,主题是「大语言模型的应用实践」,你负责准备资料并制作 PPT。你需要阅读十几篇相关论文和博客,整理出核心观点,并生成一份结构化的总结供团队参考。

第一步:准备材料

收集好所有相关资料,包括:5 篇 PDF 格式的学术论文、3 篇 Markdown 格式的官方博客文章、2 段网页链接(内容需要能公开访问)。

第二步:打开 Open Notebook 并创建 Notebook

启动浏览器访问 http://localhost:3000,在左侧边栏点击 + New Notebook,输入名称 大语言模型应用实践,按回车确认。

第三步:逐一上传文档

在主内容区点击 Upload 按钮,依次上传 5 篇 PDF 论文和 3 篇 Markdown 文章。每次上传后等待处理完成(页面上会出现处理完成的提示),再继续上传下一个。对于 2 个网页链接,找到页面上的 Add URL 或类似入口,分别粘贴链接并确认添加。

第四步:向 AI 提问整理思路

在 AI 对话输入框中输入:请总结这 10 篇资料中关于大语言模型应用的核心观点,并按应用场景分类整理。

等待 AI 返回回答。你会看到一份结构化的总结,包含不同应用场景(如编程辅助、内容创作、数据分析等)及其对应的核心观点,每条观点旁边标注了来源文档。

第五步:深入追问细节

针对 AI 总结中的某个点,继续追问:在「编程辅助」这个应用场景中,有哪些具体的实践案例?分别出自哪份文档?

AI 会基于文档内容给出详细回答,并附上引用。

第六步:对照原文核实

点击某个引用标注,跳转到对应文档的原文章节,用双栏视图对比 AI 的总结与原文表述,确保信息准确无误。

第七步:保存并导出

确认所有信息无误后,将所有文档和 AI 总结整理成 PPT 大纲。由于 Open Notebook 的数据自动保存在本地,下次打开 http://localhost:3000 即可继续编辑和补充。

Open Notebook 操作示意图:笔记本列表中出现「大语言模型应用实践」条目,主内容区显示文档列表和 AI 对话结果
图 5:笔记本列表中出现「大语言模型应用实践」条目,主内容区显示文档列表和 AI 对话结果(AI 生成的操作示意图)

12. 常见问题 FAQ

Q:Open Notebook 是免费的吗?

A:是的,Open Notebook 是完全免费的开源软件,采用 MIT 协议。你可以在自己的电脑上自由部署和使用,无需支付任何费用。不过你需要自行承担 AI 模型调用的费用(如 OpenAI API 费用),这部分费用取决于你使用的模型和用量。

Q:Windows 系统能用吗?

A:可以。Open Notebook 是基于 Web 的应用,只要有 Node.js 环境和现代浏览器,Windows 10/11 均可正常运行。

Q:macOS 或 Linux 能用吗?

A:可以。macOS 12 及以上版本、主流 Linux 发行版(如 Ubuntu、Debian、CentOS)均支持。

Q:安装不上怎么办?

A:最常见的安装问题是 Node.js 版本不匹配或网络不通。请按以下步骤排查:① 确认 Node.js 版本符合 GitHub 仓库 README 中的要求;② 尝试更换 npm 镜像源后再运行 npm install;③ 清理 npm 缓存后重试。

Q:软件打不开或闪退怎么办?

A:Open Notebook 是 Web 应用,不存在「闪退」问题。如果出现页面无法加载的情况,请检查:① 命令行中的 npm run dev 是否仍在运行;② 浏览器地址是否输入正确(http://localhost:3000);③ 是否有防火墙或杀毒软件阻止了本地服务。

Q:中文界面怎么设置?

A:Open Notebook 的界面语言取决于项目当前的本地化进度。如果当前版本还没有内置中文界面,你可以通过 GitHub Issues 或 Pull Request 提交翻译建议。AI 对话部分支持中文提问和中文回答,不受界面语言影响。

Q:怎么卸载?

A:关闭命令行窗口停止服务,然后删除 Open Notebook 所在的整个文件夹即可。无需执行特殊的卸载程序。

Q:数据存在哪里?

A:Open Notebook 是自托管项目,你的所有数据(包括上传的文档和生成的笔记)都存储在你自己的电脑或服务器上,不会上传到任何第三方服务器。数据存储位置取决于项目的具体实现,通常在项目根目录下的某个子文件夹中(如 data/ 或 .open-notebook/),具体请以项目源码为准。

Q:支持离线使用吗?

A:Open Notebook 本身可以在内网环境下运行,但 AI 问答功能需要你能够访问 AI 模型的 API 接口(需要联网)。如果你希望完全离线使用,需要自行部署本地 AI 模型,这对普通用户来说难度较高。

Q:可以同时上传多少份文档?

A:理论上没有硬性限制,但实际使用中建议单个 notebook 控制在合理数量内(如 20 篇以内),以保证 AI 回答的速度和质量。文档数量过多时,AI 可能需要在更多文本中查找相关信息,响应时间会延长。

Q:上传的文档安全吗?

A:Open Notebook 是自托管的开源项目,你的文档仅存储在你自己的设备或服务器上,不会传输给任何第三方。只要保护好你的 API 密钥和项目访问权限,数据安全由你自己掌控。

13. 使用注意事项

1. 隐私安全:Open Notebook 的核心优势在于数据自托管。请勿将你的 .env 文件(包含 API 密钥)上传到公开的代码托管平台。妥善保管 API 密钥,不要与他人共享。

2. 权限管理:如果你在局域网内部署 Open Notebook,其他人可以通过 http://你的IP地址:3000 访问你的 notebook 和其中的文档。建议仅在内网信任的环境中使用,或添加访问密码等安全措施。

3. 文件格式兼容:虽然 Open Notebook 支持多种格式,但以下情况可能导致处理异常:

  • 扫描件 PDF(图片型 PDF)需要先 OCR 处理。
  • 含有大量表格或图表的文档,文字提取效果可能不理想。
  • 加密保护的 PDF 文件可能无法读取。

遇到上述情况,建议先将文档转换为可识别文字的格式再上传。

 

 

4. API 密钥安全:API 密钥是你调用 AI 模型的「钥匙」,一旦泄露,他人可能使用你的额度进行消费。建议定期更换密钥,并设置 API 的使用额度上限。

5. 网络连接:Open Notebook 启动后需要持续访问 AI 模型 API 才能进行对话。请确保你的网络环境可以稳定连接相关服务,避免在使用中途断网导致对话中断。

6. 版本更新:项目处于活跃开发中,新版本可能带来功能改进或界面变化。建议定期查看 GitHub 仓库的 Releases 页面,关注更新说明。升级时建议先备份 data/ 目录和 .env 文件。

7. 数据备份:虽然数据存在本地,但仍建议定期备份你的 data/ 文件夹和重要的 notebook 数据,以防硬盘故障等意外情况导致数据丢失。

8. 新手容易踩的坑:

  • 忘记启动服务:打开浏览器前没有运行 npm run dev,导致页面无法访问。解决方法:确保终端窗口中的服务仍在运行。
  • API 密钥填错:复制粘贴时遗漏字符或多了空格。解决方法:仔细检查 .env 文件中的密钥,确保一字不差。
  • 上传后忘记等待处理:刚上传文档就立即提问,此时文档尚未完成解析。解决方法:等待页面上出现文档已就绪的提示后再提问。
  • 关闭终端窗口后以为程序还在运行:关闭终端会停止服务。解决方法:不要让终端窗口关闭,或使用后台运行工具(如 pm2)来保持服务持续运行。

14. 总结

Open Notebook 是一款免费、开源、隐私优先的 AI 笔记整理工具,特别适合那些有大量文档需要消化整理、又不想把资料上传到云端服务的用户。它最大的价值在于:让 AI 成为你的私人学习助手,基于你自己的资料回答问题,而不是一堆泛泛的互联网内容。

适合谁用:学生、研究者、职场人士以及任何希望高效管理个人知识库的人。只要你有一定的动手能力(能跟着教程一步步操作),就能把它部署好并使用。

新手上手难度:中等偏易。核心难点在于初期的部署和 API 配置,一旦顺利跑起来,日常使用非常简单——上传文档、提问、阅读答案,整个过程就像和一位「读过你所有资料」的朋友聊天一样自然。

推荐的使用方式:先用 1~2 篇小文档熟悉流程,逐步建立自己的 notebook,养成「边读边问」的习惯,让 AI 帮你提炼重点、解释难点、拓展思路。

不建议使用的情况:如果你不希望做任何配置操作、只想要开箱即用的成品软件,建议考虑市面上其他成熟的付费笔记工具;如果你的网络环境无法访问 AI 模型 API,Open Notebook 的 AI 功能将无法使用。

希望这篇教程能帮助你顺利开启 Open Notebook 的使用之旅。如果在过程中遇到问题,欢迎前往 GitHub 仓库提交 Issue 寻求社区帮助。

外部参考链接