open_notebook/README.md

Open Notebook (lokales Deployment)

Selbst gehostetes Open Notebook per Docker Compose — KI-gestützter Notiz-/Recherche-Assistent mit Chat, Quellenverwaltung und Podcast-Erstellung.

Nur zwei KI-Provider:

• Ollama (lokal, auf dem Host, GPU 1+2 — RTX 3090) für Chat, Embedding, Tools
• OpenRouter (Cloud, einziger externer Provider) als Alternative/Ergänzung

Text-to-Speech und Speech-to-Text laufen ebenfalls lokal: Chatterbox TTS (mit Stimmklonung) und faster-whisper, beide über schlanke selbstgeschriebene OpenAI-kompatible HTTP-Wrapper in services/.

Ausführliche Bedienung (Chat-Modi, Podcasts, Stimmen, Troubleshooting): siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md. Architektur- und Betriebsdetails für Weiterentwicklung: siehe CLAUDE.md.

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Architektur

Komponente	Läuft wo	Zweck
surrealdb	Docker	Datenbank (nur 127.0.0.1:8000)
open_notebook	Docker	Web-UI (:8502) + REST-API (:5055)
Ollama	Host (systemd)	Chat-/Embedding-Modelle, GPU 1+2
services/tts_server.py	Host (Hintergrundprozess)	Chatterbox TTS, GPU 2, Port 8901
services/stt_server.py	Host (Hintergrundprozess)	faster-whisper STT, GPU 2, Port 8902

Der open_notebook-Container erreicht Ollama und die TTS/STT-Wrapper über host.docker.internal (Linux-Route via extra_hosts: host-gateway).

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1. Voraussetzungen

• Docker + Docker Compose (Plugin), Daemon läuft
• Ollama installiert und als Dienst aktiv (systemctl status ollama), erreichbar auf 11434
  • Empfohlene systemd-Umgebung für Multi-GPU-Setups mit dedizierter Desktop-GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 (GPU 0 ausschließen), OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=131072
  • Benötigte Modelle: qwen3.5:27b, nomic-embed-text (weitere optional, siehe scripts/setup_models.sh) — mit ollama pull <modell> laden
• Python-Umgebungen für TTS/STT (bereits vorhandene Installationen dieses Systems):
  • Conda-Env chatterbox mit chatterbox-tts (~/miniforge3/envs/chatterbox, siehe ~/chatterbox-tts-cli/)
  • System-Python mit faster-whisper, fastapi, uvicorn
• OPENROUTER_API_KEY als Umgebungsvariable im Environment verfügbar (für die Secret-Generierung in Schritt 2)
• ufw (falls als Firewall aktiv) — Standardrichtlinie „deny incoming“ wird vorausgesetzt
• openssl, ffmpeg, curl, python3

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2. Installation

2.1 Repository

cd ~/open-notebook   # bzw. Zielverzeichnis
git status           # falls schon vorhanden: prüfen statt neu klonen

2.2 Secrets erzeugen (.env)

ENC_KEY=$(openssl rand -base64 32)
DB_PASS=$(openssl rand -base64 24 | tr -d '/+=')
cat > .env <<EOF
OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY=${ENC_KEY}
SURREAL_USER=root
SURREAL_PASSWORD=${DB_PASS}
OPENROUTER_API_KEY=${OPENROUTER_API_KEY}
EOF
chmod 600 .env

.env wird nicht committed (siehe .gitignore). .env.example ist das Template.

2.3 Container starten

docker compose pull
docker compose up -d
docker compose ps        # beide Container sollten "Up" sein

Web-UI: http://localhost:8502 · REST-API: http://localhost:5055 (beide nur 127.0.0.1).

2.4 Firewall öffnen für TTS/STT

Die TTS/STT-Wrapper laufen auf dem Host; der Docker-Container erreicht sie über die Docker-Bridge, was bei aktiver ufw-Firewall (Standard: deny incoming) explizit erlaubt werden muss — analog zur bestehenden Regel für Ollama (11434/tcp):

sudo ufw allow 8901/tcp comment 'open-notebook TTS (chatterbox)'
sudo ufw allow 8902/tcp comment 'open-notebook STT (faster-whisper)'

Ohne diesen Schritt bleiben TTS/STT vom Container aus unerreichbar (Timeout), obwohl sie lokal laufen und funktionieren.

2.5 TTS/STT-Server starten

./scripts/start_services.sh

Startet tts_server.py und stt_server.py als Hintergrundprozesse auf GPU 2 (nicht GPU 0/1, um Ollama und die Desktop-GPU nicht zu belasten). Nicht systemd-verwaltet — nach einem Reboot erneut ausführen. Logs: services/logs/.

Für Stimmklonung mindestens eine Referenz-WAV in services/voices/default.wav ablegen (z. B. Symlink auf eine eigene Sprachaufnahme, 10–30s, WAV) — siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md.

2.6 KI-Provider und Modelle registrieren

./scripts/setup_models.sh

Richtet automatisch ein:

• Ollama-Credential (Chat + Embedding) mit num_ctx=98304 — wichtig, siehe Warnkasten unten
• Kuratierte Ollama-Modelle: qwen3.5:27b (Standard für Chat/Tools/großer Kontext), nomic-embed-text (Standard-Embedding), qwen3-coder-30b-128k (optional für Code)
• OpenRouter-API-Key aus .env/Environment in die verschlüsselte Datenbank migriert
• Kuratierte OpenRouter-Modelle (Claude Sonnet 5, Qwen3-Max, Gemini 3.5 Flash)
• Lokale TTS/STT-Wrapper als openai_compatible-Credentials + Standardmodelle

Warum num_ctx explizit gesetzt werden muss: Ohne diese Einstellung begrenzt die zugrunde liegende Bibliothek (esperanto) jede Ollama-Chat-Anfrage stillschweigend auf 8192 Tokens Kontext — unabhängig vom eigentlichen Modell-Limit. Größere Chat-Kontexte (z. B. ganze Bücher im „Volltext"-Modus) werden dann abgeschnitten, und weil qwen3.5:27b ein „denkendes" Modell ist, kommt dabei oft eine leere Antwort statt eines Fehlers heraus. 98304 ist der größte Wert, der auf dieser Hardware (RTX 3090, 24 GB) noch vollständig auf der GPU bleibt (ollama ps → 100% GPU). Details: CLAUDE.md.

2.7 Verifikation

curl -s http://127.0.0.1:5055/api/models/providers | python3 -m json.tool

Erwartung: "available": ["openrouter", "ollama"]. TTS/STT-Gesundheit:

curl -s http://127.0.0.1:8901/health   # Chatterbox TTS
curl -s http://127.0.0.1:8902/health   # faster-whisper STT

UI öffnen (http://localhost:8502), ein Notebook anlegen, eine Quelle hinzufügen und chatten — siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md für die weitere Bedienung.

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3. Alltägliche Befehle

docker compose up -d              # starten
docker compose down                # stoppen (Daten bleiben erhalten)
docker compose logs -f open_notebook   # Logs verfolgen
docker compose ps                  # Status
./scripts/start_services.sh        # TTS/STT (re-)starten, z.B. nach Reboot

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4. Verzeichnisstruktur

open-notebook/
├── docker-compose.yml       # SurrealDB + open_notebook
├── .env                     # Secrets (gitignored)
├── .env.example             # Template
├── surreal_data/            # DB-Daten (gitignored)
├── notebook_data/           # Notebook-Dateien/Uploads (gitignored)
├── services/
│   ├── tts_server.py        # Chatterbox-Wrapper (OpenAI-API-kompatibel)
│   ├── stt_server.py        # faster-whisper-Wrapper
│   ├── voices/               # Referenz-WAVs fürs Voice-Cloning (gitignored)
│   └── logs/                 # (gitignored)
├── scripts/
│   ├── setup_models.sh       # Provider/Modelle einrichten (idempotent)
│   └── start_services.sh     # TTS/STT starten
├── README.md                 # diese Datei
├── BEDIENUNGSANLEITUNG.md     # ausführliche Bedienungsanleitung (Deutsch)
└── CLAUDE.md                  # technische Architektur-Doku für Weiterentwicklung

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5. Bekannte Stolpersteine

Kurzreferenz — Details jeweils in CLAUDE.md:

• Embedding-Modell muss klein sein. qwen3-embedding (ein zweckentfremdetes 8B-LLM, ~13 GB geladen) konkurriert mit dem Chat-Modell um GPU-Speicher und fällt dann teilweise auf die CPU zurück — einzelne Embeddings dauern dann 40+ Sekunden und reißen Timeouts. nomic-embed-text (274 MB) ist der Standard hier.
• num_ctx beim Ollama-Chat-Credential ist Pflicht (siehe Warnkasten in 2.6) — sonst leere Chat-Antworten bei größerem Kontext, ohne sichtbaren Fehler.
• Neue Host-Ports brauchen eine ufw-Regel, sonst kann der Container sie nicht erreichen (Timeout, keine Fehlermeldung in Open Notebook selbst).
• Podcasts werden ohne explizites language-Feld auf Englisch erzeugt, unabhängig von der Sprache der Quelle. Die drei mitgelieferten Episode-Profile sind bereits auf "de" gesetzt; bei selbst angelegten Profilen selbst daran denken.