KnowNote là một local-first AI knowledge base mã nguồn mở, chạy trên desktop để bạn xây kho tri thức từ PDF, Word, PowerPoint và trang web rồi trò chuyện với chúng qua LLM. Nó ra đời vì tác giả thích ý tưởng NotebookLM nhưng muốn dữ liệu ở cục bộ, dùng API LLM riêng, và không muốn chạy Docker. Đây là lựa chọn đáng cân nhắc nếu bạn cần một bản thay thế NotebookLM trên Windows hoặc macOS.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!Những điểm chính
- KnowNote là desktop app Electron local-first: tài liệu, ghi chú và vector search nằm trong SQLite trên máy, không bắt buộc tài khoản cloud.
- Không cần Docker hay server backend; bản cài sẵn hỗ trợ Windows và macOS, tải từ GitHub Releases là chạy.
- Kết hợp RAG với sqlite-vec và nhiều LLM provider như OpenAI, DeepSeek, Ollama; câu trả lời kèm trích nguồn rõ ràng.
- Nhập được PDF, .docx, .pptx và trang web; có tạo ghi chú có cấu trúc và mind map chỉ bằng một cú nhấp.
- Dự án còn early-stage, phát hành theo GPL-3.0, phù hợp người thích thử nghiệm hơn là doanh nghiệp cần sản phẩm ổn định ngay.
Thông số nhanh của KnowNote
| Hạng mục | Chi tiết |
|---|---|
| Tên repo | KnowNote (MrSibe/KnowNote) |
| Ngôn ngữ / công nghệ chính | Electron, React, TypeScript, Vite, TailwindCSS; SQLite, sqlite-vec, Drizzle ORM; pdfjs-dist, mammoth, officeparser, Tiptap |
| Giấy phép | GPL-3.0 |
| Cách cài đặt | Tải file phát hành từ GitHub Releases: KnowNote-Setup-{version}.exe cho Windows; KnowNote-{version}.dmg hoặc KnowNote-{version}-arm64.dmg cho macOS |
| Yêu cầu hệ thống | README không nêu RAM, GPU hay phiên bản runtime; hiện ghi nhận hỗ trợ Windows và macOS |
| Chạy tại chỗ hay cloud | Local-first: dữ liệu nằm trên máy, không cloud lock-in; LLM API là tùy chọn, dùng được provider riêng hoặc tự quản lý |
| Miễn phí hay trả phí | Mã nguồn mở theo GPL-3.0, miễn phí tải và dùng; README không nêu bản trả phí |
| Trạng thái dự án | Early-stage; roadmap có nhóm Completed, In Development và Planned; tác giả khuyến khích góp ý qua Issues |
KnowNote là local-first AI knowledge base và giải quyết vấn đề gì?
KnowNote là một local-first AI knowledge base chạy trên desktop, giúp bạn biến PDF, Word, PowerPoint và trang web thành kho tri thức cá nhân có thể chat, tóm tắt và truy vấn. Nó giải quyết hai vấn đề: NotebookLM giữ dữ liệu trên cloud và các dự án mã nguồn mở tương tự gần như đều yêu cầu Docker. KnowNote chọn hướng không Docker, dữ liệu ở máy.
Tác giả MrSibe viết trong README rằng anh thích ý tưởng của Google NotebookLM: tải tài liệu lên, xây ngữ cảnh rồi dùng LLM để suy luận. Nhưng anh muốn dùng API LLM tự quản lý, giữ toàn bộ dữ liệu local, không bị khóa vào cloud, và thử công cụ mà không cần Docker. KnowNote là dự án mã nguồn mở đầu tay của anh, nên tinh thần repo rất cởi mở: tác giả nói rõ đây là bản early và mọi phản hồi qua Issues đều được chào đón.
Về mặt sản phẩm, KnowNote giữ lại đúng workflow mà NotebookLM tạo nên: bạn nhập tài liệu, xây dựng ngữ cảnh, rồi đặt câu hỏi với nguồn trích dẫn. Điểm khác là toàn bộ phần lưu trữ và tìm kiếm đều chạy trên máy. Với người học hoặc nhà nghiên cứu có tài liệu nhạy cảm, đây là một lợi thế lớn so với việc phải đưa file lên dịch vụ đám mây.
Tính năng nào đáng giá trong local-first AI knowledge base KnowNote?
Điểm đáng giá nhất trong local-first AI knowledge base KnowNote là thiết kế không ép bạn vào một hệ sinh thái duy nhất: bạn có RAG, trích nguồn, nhiều provider LLM và các tiện ích tạo ghi chú. Tất cả tính năng được mô tả bên dưới đều nằm trong README và thuộc nhóm Completed của dự án.
Nhập tài liệu và trích xuất nội dung
KnowNote nhập được PDF, Word (.docx), PowerPoint (.pptx) và trang web. Hệ thống tự phân tích cấu trúc, trích xuất nội dung rồi lưu vào SQLite. Điều này giúp bạn gom nhiều loại tài liệu học tập, nghiên cứu hoặc tài liệu kỹ thuật vào cùng một kho mà không cần chuyển đổi định dạng trước.
Hỏi đáp RAG có trích nguồn rõ ràng
KnowNote dùng Retrieval-Augmented Generation để tìm nội dung liên quan trước khi sinh câu trả lời. Phần tìm kiếm ngữ nghĩa chạy bằng sqlite-vec, còn câu trả lời hiển thị kèm nguồn tham chiếu. Với người làm nghiên cứu, việc kiểm tra lại thông tin gốc là rất quan trọng và đây là tính năng README nhấn mạnh.
Nhiều provider LLM để chọn
KnowNote thiết kế theo dạng provider-based, trong danh sách hỗ trợ có OpenAI, DeepSeek, Ollama và còn mở rộng được. Bạn có thể gắn API key của dịch vụ cloud hoặc trỏ về model local qua Ollama. Cách tiếp cận này tránh tình trạng lock-in vào một nhà cung cấp LLM duy nhất.
Ghi chú có cấu trúc và mind map
Bên cạnh hộp thoại hỏi đáp, KnowNote có khả năng tạo ghi chú có cấu trúc và vẽ mind map chỉ bằng một cú nhấp. Với người cần hệ thống hóa kiến thức sau khi đọc tài liệu, đây là bước đệm hữu ích để biến đoạn chat dài thành dàn ý hoặc sơ đồ tư duy.
Cài đặt KnowNote như thế nào?
Cách cài đặt KnowNote không giống nhiều dự án AI open source hiện nay: bạn không cần chạy Docker, không cần mở terminal nếu chỉ dùng bản phát hành. Bản dành cho Windows và macOS nằm trong GitHub Releases; bản dev dành cho người muốn đọc code hoặc đóng góp.
Cài bản phát hành
- Truy cập GitHub Releases của repo KnowNote.
- Nếu dùng Windows, tải file
KnowNote-Setup-{version}.exe. - Nếu dùng macOS, tải file
KnowNote-{version}.dmg; máy dùng chip Apple thường chọn bảnKnowNote-{version}-arm64.dmg. - Cài đặt như ứng dụng desktop thông thường rồi mở app.
Sau khi khởi động, giao diện hiển thị ba cột gồm Knowledge Library, AI Q&A và Note Output. Bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo hoặc import một bộ tài liệu vào kho tri thức.
Chạy bản dev
Nếu bạn muốn chạy từ mã nguồn, README hướng dẫn bốn lệnh:
git clone https://github.com/MrSibe/KnowNote.gitcd KnowNotepnpm installpnpm dev
README không hướng dẫn cài pnpm và không nêu phiên bản runtime cần có. Nếu máy chưa có pnpm, bạn phải tự cài trước khi chạy các lệnh trên.
Ai nên dùng và ai không nên dùng KnowNote?
KnowNote không dành cho tất cả mọi người. Nó hợp với cá nhân thích NotebookLM nhưng cần kiểm soát dữ liệu, muốn dùng LLM riêng, không muốn động vào Docker; chưa hợp với đội nhóm cần sự ổn định kiểu doanh nghiệp hoặc hạ tầng Linux.
Nên dùng nếu
- Bạn thích NotebookLM nhưng không muốn đưa tài liệu lên cloud.
- Bạn đã có API key của OpenAI, DeepSeek hoặc muốn dùng Ollama chạy local.
- Bạn không rành backend và cần một app desktop cài nhanh, không cần Docker.
- Bạn muốn kho tài liệu cá nhân phục vụ học tập, nghiên cứu hoặc đọc hiểu văn bản dài.
Không nên dùng nếu
- Bạn cần một sản phẩm đã trưởng thành, có support hoặc cam kết ổn định cho doanh nghiệp.
- Bạn chạy Linux và cần bản cài sẵn; README hiện chỉ nói đến Windows và macOS.
- Bạn cần không gian làm việc nhóm, phân quyền hoặc đồng bộ đám mây; README không đề cập các tính năng này.
- Bạn không muốn tự cấu hình API key hoặc không sẵn sàng đối mặt với lỗi của dự án early-stage.
Dùng KnowNote ở Việt Nam gặp rủi ro và chi phí gì?
README không nêu hướng dẫn riêng cho Việt Nam, cũng không công bố benchmark với tiếng Việt. Vì vậy, người dùng Việt cần tự kiểm tra ba chi phí ẩn: thanh toán API quốc tế, tài nguyên phần cứng khi chạy model local, và chất lượng trích xuất nội dung tiếng Việt.
Chi phí API và thanh toán quốc tế
KnowNote miễn phí nhưng nếu bạn chọn provider cloud như OpenAI hoặc DeepSeek, bạn sẽ trả phí theo lượng token sử dụng. Các provider nước ngoài thường yêu cầu thẻ thanh toán quốc tế; README không hướng dẫn cách thanh toán hay xử lý nếu thẻ bị từ chối. Nếu không có thẻ quốc tế, hướng đi thực tế là dùng Ollama local để tránh chi phí API.
Hạ tầng mạng và phần cứng
Khi gọi LLM API từ xa, bạn cần đường truyền internet ổn định; chất lượng mạng tại Việt Nam có thể ảnh hưởng đến tốc độ phản hồi. Khi chạy model local qua Ollama, README không nêu cấu hình RAM hay GPU tối thiểu, nhưng model ngôn ngữ lớn thường ngốn bộ nhớ. Ngoài ra bản thân Electron cũng chiếm một phần tài nguyên hệ thống, vì thế máy cấu hình thấp có thể bị chậm khi xử lý tài liệu dài.
Hiệu quả với dữ liệu tiếng Việt
Các thư viện trích xuất được README liệt kê gồm pdfjs-dist, mammoth và officeparser. Chúng xử lý tốt định dạng file, nhưng README không đưa ra kết quả đo đạc với văn bản tiếng Việt có dấu, tài liệu scan thiếu OCR hoặc bảng biểu phức tạp. Trước khi đặt câu hỏi quan trọng, bạn nên kiểm tra phần nội dung được trích xuất có còn nguyên đoạn, nguyên câu hay không.
Rủi ro vì dự án còn early-stage
Vì đây là dự án đầu tay và đang ở giai đoạn đầu, giữa các phiên bản có thể thay đổi giao diện, cấu trúc dữ liệu hoặc phát sinh lỗi. Nếu bạn dùng KnowNote cho việc quan trọng, hãy tự backup thư mục dữ liệu SQLite; README chưa có hướng dẫn backup chính thức. Đồng thời, giấy phép GPL-3.0 cần được hiểu đúng nếu bạn có ý định sửa mã nguồn rồi phân phối lại.
Câu hỏi thường gặp
KnowNote có miễn phí không?
Có. KnowNote phát hành theo giấy phép GPL-3.0, bạn tải bản cài Windows hoặc macOS từ GitHub Releases mà không phải trả tiền. Chi phí có thể phát sinh nếu dùng LLM API trả phí như OpenAI hoặc DeepSeek. Nếu dùng Ollama chạy local, bạn không tốn phí theo lượt truy vấn.
KnowNote có cần Docker không?
Không. Thiết kế của KnowNote là desktop app Electron, nên không yêu cầu Docker và cũng không cần dựng server phức tạp. Với người không quen backend, đây là lợi thế lớn so với nhiều dự án Open Notebook khác thường bắt buộc Docker. Bản dev chỉ cần pnpm install rồi chạy pnpm dev.
KnowNote nhập được những loại tài liệu nào?
README ghi rõ KnowNote nhập được bốn loại: PDF, Word (.docx), PowerPoint (.pptx) và trang web. Công cụ tự phân tích cấu trúc, trích xuất nội dung rồi lưu vào SQLite. Tính năng audio upload đang nằm ở mục In Development, chưa thuộc nhóm tính năng hoàn thành.
Dữ liệu của tôi có bị gửi lên cloud không?
Về lưu trữ, không. KnowNote là local-first: tài liệu nguồn, SQLite và vector search đều nằm trên máy, có thể dùng offline. Lưu ý chi tiết: nếu bạn kết nối LLM API trên cloud như OpenAI, phần nội dung gửi vào câu hỏi có thể được chuyển tới provider; nếu muốn dữ liệu không rời máy, hãy dùng Ollama.
KnowNote có hỗ trợ Linux không?
Không theo công bố hiện tại. README chỉ nói KnowNote hỗ trợ Windows và macOS, không có file cài hay hướng dẫn Linux trong GitHub Releases. Nếu bạn đang dùng Linux, bạn có thể theo dõi dự án hoặc mở issue đề xuất, nhưng đừng kỳ vọng có bản cài sẵn ở thời điểm này.
Kết luận
KnowNote không phải là bản thay thế NotebookLM hoàn hảo cho doanh nghiệp, nhưng nó giải đúng bài toán của cá nhân muốn có local-first AI knowledge base: cài đặt gọn, không Docker, dữ liệu riêng, RAG có nguồn và nhiều lựa chọn LLM. Nếu bạn thuộc nhóm người học, lập trình viên hoặc nhà nghiên cứu, hãy tải bản phát hành từ GitHub, import một tài liệu và đặt câu hỏi thật với nội dung của chính bạn để tự đánh giá.
Nguồn tham khảo
