폐쇄망에서 NotebookLM 대체하기 Open Notebook 정리, 사내 AI 노트북 구축

구글 NotebookLM에 대한 편의성은 비슷하지만, 폐쇄망 환경에서의 제약을 해결하는 핵심은 Open Notebook이라는 오픈소스 버전에 있다. Open Notebook은 NotebookLM을 자체 서버에 설치해 쓰는 버전으로 MIT 라이선스 하에 제공되며 깃허브 주소는 lfnovo/open-notebook 이다. 최신 버전은 v1.8.5이며 배포 방식은 도커 컴포즈를 사용한 2컨테이너 구조다. 기술 스택은 FastAPI 와 Next.js, SurrealDB의 결합으로, 도커 띄우기가 비교적 부담스럽지 않다.

NotebookLM과의 가장 큰 차이는 모델 선택의 자유이다. NotebookLM은 구글 제미나이만 고정 사용이지만, Open Notebook은 OpenAI, 앤트로픽, 구글은 물론 Ollama 같은 로컬 모델까지 폭넓게 연결할 수 있다. 폐쇄망 환경에서 이 선택의 자유가 결정적이다. 연결 가능한 모델은 18종 이상이며, 모든 데이터는 자체 서버에 저장되고 검색은 풀텍스트와 벡터 하이브리드 방식으로 운영된다. REST API와 MCP도 지원하며, 팟캐스트 기능은 1~4명 화자 커스텀도 가능하다. 데이터가 외부로 나가지 않는 점이 보안 민감한 환경에서 가장 큰 장점으로 꼽힌다.

폐쇄망에 올리려면 도커 이미지를 단순 복사하는 것 이상이 필요하다. 도커 이미지를 사전 반출하고 USB로 옮겨 로드하며, Ollama 모델 가중치를 미리 적재해야 한다. 한국어 임베딩은 BGE-M3를 추천하고, GPU 여유가 있다면 qwen3-embedding도 고려한다. 격리 네트워크에서의 동작 검증은 LLM의 안정성 좋은 Qwen3 계열을 기본으로 사용하고, 환경에 맞춰 최신 버전으로 올리는 것이 좋다. 솔직한 목적이 요약, 검색, 문서 Q&A라면 폐쇄망 NotebookLM 대안으로 충분히 활용 가능하다. 벡터 DB를 별도로 띄우지 않아도 SurrealDB 하나로 운영이 가능해 편의성이 돋보이며, 한국어 음성 팟캐스트나 비개발자용 한국어 UI는 아직 보완이 필요하다. 설치 명령어와 도커 설정, 폐쇄망 반출 체크리스트, REST API 활용법까지의 전체 과정은 상세 글에서 자세히 다루고 있다.