Open Notebook: investigar sobre tus documentos sin subirlos a la nube
La alternativa open source a NotebookLM. Cargas tus fuentes, preguntas sobre ellas y las respuestas citan de dónde salieron, todo dentro de tu servidor.
Respuesta corta
Open Notebook es una alternativa open source a NotebookLM que se instala en tu VPS. Cargas documentos, transcripciones o enlaces, y el asistente responde citando esas fuentes en lugar de improvisar desde su memoria. Los documentos se quedan en tu servidor; solo el fragmento relevante viaja al modelo que elijas. Es la opción indicada cuando el material es confidencial.
- Última verificación
- 30 de abril de 2026
Antes de empezar necesitas
- Un VPS con Docker y 4 GB de RAM
- Una llave de API de un proveedor de modelos
El problema de preguntarle a un asistente general sobre tu propio material es que no lo conoce. Puedes pegarlo en cada conversación, pero eso no escala más allá de unos cuantos documentos.
Open Notebook resuelve eso: cargas las fuentes una vez y todas las preguntas se responden sobre ellas, con la cita de dónde salió cada afirmación.
Para qué sirve de verdad
Estudiar sobre material propio. Revisar contratos y encontrar la cláusula concreta. Preparar un artículo a partir de veinte fuentes. Buscar dentro de transcripciones de reuniones sin volver a escucharlas.
En todos esos casos, lo importante no es que el modelo sea brillante: es que no invente. Al obligarlo a responder desde fuentes cargadas y citar, el margen de invención se reduce mucho.
1. Instala con Docker Compose
mkdir -p /opt/open-notebook && cd /opt/open-notebook
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lfnovo/open-notebook/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
Ajusta las variables del archivo con la llave de API de tu proveedor y levanta:
docker compose up -d
2. Crea tu primer cuaderno
Un cuaderno agrupa fuentes sobre un tema. La disciplina que más rinde es no mezclarlos: un cuaderno por proyecto, con solo las fuentes de ese proyecto. Cuando metes de todo, las respuestas se vuelven vagas.
3. Carga las fuentes y pregunta
Sube los documentos y espera a que termine el procesamiento. Después pregunta en lenguaje normal. Revisa siempre las citas: si una afirmación no las trae, trátala como una opinión del modelo, no como un dato de tu material.
Errores comunes
Cargar cien documentos de golpe. El procesamiento consume memoria y el servidor se queda sin ella. Sube por tandas.
Confiar sin revisar las citas. El modelo puede parafrasear mal. La cita existe justo para que la verifiques.
Preguntas frecuentes
¿Mis documentos salen del servidor?
Los archivos completos se quedan en tu servidor. Cuando haces una pregunta, se envían al modelo solo los fragmentos relevantes. Si necesitas que nada salga, puedes conectarlo a un modelo local, a costa de calidad y velocidad.
¿Cómo se compara con NotebookLM?
NotebookLM está más pulido y tiene funciones como los resúmenes en audio. Open Notebook gana en control: eliges el modelo, decides dónde viven los datos y no dependes de que Google mantenga el producto.
¿Qué formatos acepta?
PDF, texto, Markdown y enlaces web, además de transcripciones. Los PDF escaneados sin capa de texto requieren OCR previo.
¿Sirve para un equipo?
Sí, pero ponle autenticación delante y controla el gasto de la llave de API, igual que con cualquier herramienta conectada a un modelo de pago.
