Open Notebook

자연스러운 말로 질문한다. 어시스턴트는 네가 업로드한 자료만으로 답한다. 각 답변은 정보를 가져온 소스를 다시 가리키므로, 주장을 믿는 대신 확인할 수 있다. 왜 중요할까. 1차 문서를 다룰 때는 자신감 있게 들리는 추측에 기댈 여유가 없다.

Open Notebook은 너를 한 제공업체에 묶지 않는다. OpenAI, Anthropic, Google, Groq, 그리고 Ollama나 LM Studio를 통한 로컬 옵션, 여기에 OpenAI 호환 형식을 말하는 무엇이든 지원한다. 초안에는 저렴한 클라우드 모델을, 마지막 검토에는 더 강한 모델을 돌린다. 아니면 모든 것을 자기 하드웨어에 두어도 된다.

대화를 넘어 소스 위에서 앱을 실행할 수 있다. 호스팅 버전은 동영상 생성기, 팟캐스트 제작 도구 같은 것을 앞세우며, 남이 만든 것을 개조하거나 직접 작성할 수 있다. 이미 반복 가능한 연구 습관이 있다면, 이는 수동적인 노트북을 작은 제작 스튜디오로 바꾼다. 각 앱이 같은 기반 소스를 재사용하기 때문이다. 연구를 읽기만 하는 게 아니라 무언가를 만들어 내는 사람에게 주목할 만한 기능이다.

밀도 높은 자료를 최대 네 명의 화자가 나누는 음성 대화로 바꿀 수 있다. 통근하거나 집안일을 하며 연구를 복습하는 데 편리하다. 결과물은 완성된 방송보다 구조화된 해설에 가깝다. 완성된 팟캐스트가 아니라 학습 보조로 보면 된다.

모든 소스는 키워드 검색과 의미 검색 둘 다를 위해 색인되므로, 정확한 문구로도 의미로도 한 구절을 찾을 수 있다. 생각해 보자. 노트북이 수십 개 문서를 넘어서면 검색이 그것을 훑는 주요 수단이 된다.

자기 인프라에서 돌아가므로 문서는 네가 둔 자리에 그대로 있다. 어떤 문맥을 모델과 공유할지도 직접 정한다. 이로써 민감한 부분은 보호하면서 나머지는 AI가 처리하게 할 수 있다.

프로젝트에 REST API가 딸려 오므로 노트북을 자기 앱이나 자동화에 연결할 수 있다. 새 자료를 받아들여 요약을 만들어 내는 흐름을 매번 화면을 클릭하지 않고 만들고 싶을 때 유용하다.

노트북과 앱을 다른 사람과 공유하거나 친구가 만든 앱을 가져올 수 있다. 스터디 그룹이나 작은 팀이라면 한 사람이 흐름을 세팅하고 나머지는 실행만 하면 된다.