NotebookLM 폐쇄망 대안 Open Notebook 정리, 사내 AI 노트북 가능

오픈소스 셀프호스팅 NotebookLM 대안으로 Open Notebook이 주목받는다. 한 줄로 요약하면 NotebookLM을 내 서버에 설치해 쓰는 오픈소스 버전으로, MIT 라이선스를 가지며 깃허브 lfnovo/open-notebook, 공식 사이트 open-notebook.ai를 통해 제공된다. 배포는 Docker Compose 방식이며 백엔드는 Python FastAPI, 프론트는 Next.js + React, DB는 SurrealDB, AI 흐름 제어는 LangChain으로 구성된다. 도커 한 번 띄우기가 비교적 간단하다는 점이 특징이다.

NotebookLM과의 핵심 차이는 모델 선택의 자유다. NotebookLM은 구글 Gemini만 쓰게 되지만 Open Notebook은 OpenAI,Anthropic, 구글, Groq 같은 클라우드 API뿐 아니라 Ollama, LM Studio 같은 로컬 추론 엔진까지 연결 가능하다. 폐쇄망 환경에서의 선택지가 넓어지는 점이 결정적 포인트다. 모델 18종+ 프로바이더, 데이터는 내 인프라에 저장, 팟캐스트 다중 화자 생성과 스크립트 수정, 검색은 풀텍스트와 벡터 기반, REST API로 전체 기능 노출, 오프라인 동작은 Ollama로 가능하다는 점도 핵심이다. 또한 팟캐스트 기능은 다중 화자 구성과 스크립트 편집 후 음성으로 재생 가능해 교육 자료 제작에 유용하다.

폐쇄망에서도 작동한다는 점이 중요하다. 최근 릴리스에서 폐쇄망 개선이 이뤄졌고 tiktoken 오프라인 처리, Docker Hub 외 GHCR 배포로 사내 레지스트리 미러링이 용이, Ollama가 API 키 없이도 기능 동작, TTS는 Speaches + Kokoro 로컬 처리 가능해 설치 흐름이 명확해졌다. 도입 시 외부망 PC에서 도커 이미지, LLm 모델, 임베딩 모델, TTS 모델을 한꺼번에 확보해 사내 레지스트리에 올리는 흐름이 권장된다. 적합한 곳은 사내 R&D 지식허브, 개발팀 기술문서 RAG, 보안 자료 분석 환경이며 외부 고객 SaaS, 24시간 SLA 필요 시스템, 한국어 UI 필수 환경에는 다소 제약이 있을 수 있다. 단일 메인테이너 프로젝트인 점도 미리 고려할 부분이다.