노트북LM 오픈소스 대안 완벽 비교: 2025년 무료로 쓸 수 있는 5가지 솔루션

구글의 NotebookLM은 출시 이후 엄청난 인기를 끌고 있어요. PDF를 비롯해 각종 문서를 업로드하면 AI가 핵심 내용을 요약해주고, 심지어 두 사람이 대화하는 팟캐스트까지 만들어주니까요. 하지만 모든 사용자에게 완벽한 솔루션은 아니에요.

"회사 기밀 문서를 구글 클라우드에 업로드해도 될까?"
"왜 특정 국가에서는 사용할 수 없지?"
"내가 원하는 AI 모델을 자유롭게 선택할 수는 없을까?"

이런 고민을 해본 적 있다면, 이 글이 정확히 필요한 답을 드릴 거예요.

2025년 현재, NotebookLM과 유사한 기능을 제공하면서도 MIT나 Apache 라이선스로 완전히 오픈소스이고, 데이터를 내 컴퓨터에만 저장하며, 내가 원하는 AI 모델을 선택할 수 있는 대안들이 속속 등장하고 있어요. 이 글에서는 실제로 사용 가능한 5가지 주요 솔루션을 기술 수준별로 나눠서 비교해드릴게요.

왜 오픈소스 NotebookLM 대안을 찾을까?

NotebookLM의 한계점

NotebookLM은 분명 혁신적인 도구지만, 실무에서 사용하다 보면 몇 가지 제약사항에 부딪히게 돼요.

1. 데이터 프라이버시 문제

NotebookLM을 사용하려면 모든 문서를 구글 클라우드에 업로드해야 해요. 연구 논문, 회사 내부 보고서, 고객 데이터가 담긴 계약서 등 민감한 정보를 제3자 서버에 올리는 게 부담스러울 수밖에 없죠. 아무리 구글이라도 데이터를 어떻게 활용할지, 향후 AI 학습에 사용되지는 않을지 100% 확신하기 어려워요.

2. 모델 선택의 제한

NotebookLM은 구글의 Gemini 모델만 사용해요. 최신 Claude 3.5 Sonnet이 특정 작업에서 더 뛰어나다는 걸 알아도, 또는 로컬에 설치한 Llama 모델을 사용하고 싶어도 방법이 없어요. 사용자 입장에서는 "왜 내 데이터를 가지고 내가 원하는 AI를 선택할 수 없지?"라는 불만이 생길 수밖에 없죠.

3. 지역 및 기능 제한

일부 국가에서는 아예 접근이 불가능하고, 무료 티어에서는 업로드할 수 있는 문서 개수와 크기에 제한이 있어요. 수백 개의 논문을 한꺼번에 분석해야 하는 연구자에게는 큰 장벽이 되죠.

오픈소스 대안이 제공하는 가치

오픈소스 대안들은 이런 문제들을 근본적으로 해결해요.

1. 완전한 데이터 통제권

모든 문서와 AI 처리 과정이 내 컴퓨터 또는 내가 관리하는 서버에서만 일어나요. 인터넷 연결 없이도 작동하고, 데이터가 외부로 나가지 않으니 보안 규정이 엄격한 기업이나 연구기관에서도 안심하고 사용할 수 있어요.

2. 진짜 무료

MIT나 Apache-2.0 같은 오픈소스 라이선스 덕분에 상업적 이용도 자유롭고, 소스 코드를 수정해서 내 필요에 맞게 커스터마이징할 수도 있어요. NotebookLM이 현재는 무료지만 언젠가 유료화될 가능성이 높은 것과 대조적이죠.

3. AI 모델 자유 선택

OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude, Meta의 Llama, 심지어 내 PC에 설치한 소형 모델까지 자유롭게 선택하고 조합할 수 있어요. 문서 요약에는 Claude를, 팟캐스트 생성에는 특화된 음성 모델을, 민감한 데이터 분석에는 완전히 로컬에서 돌아가는 Llama를 쓸 수 있죠.

오픈소스 대안 선택 기준 3가지

수많은 오픈소스 프로젝트 중에서 어떤 걸 선택해야 할까요? 세 가지 핵심 기준으로 판단하면 돼요.

1. 기술 난이도

비개발자도 쉽게 설치할 수 있는 GUI 기반 데스크톱 앱이 있는가, 아니면 Docker와 터미널 명령어에 익숙해야 하는가를 먼저 파악하세요. 내가 "docker-compose up -d" 같은 명령어를 봤을 때 편안한지, 아니면 "실행 파일을 더블클릭"하는 게 더 익숙한지를 솔직하게 평가하는 게 중요해요.

2. 배포 방식

크게 세 가지로 나뉘어요. Desktop 앱은 설치 파일을 다운로드해서 일반 프로그램처럼 실행하는 방식이고, Docker는 컨테이너 기술로 일관된 환경을 제공하지만 약간의 학습이 필요해요. 일부 도구는 클라우드 배포도 지원해서 자신의 서버에서 팀원들과 함께 사용할 수도 있어요.

3 핵심 기능

모든 도구가 NotebookLM의 모든 기능을 똑같이 제공하는 건 아니에요. 어떤 건 문서 분석과 Q&A에 특화되어 있고, 어떤 건 팟캐스트 생성 기능이 정말 뛰어나요. 또 어떤 도구는 이미지와 오디오까지 처리하는 멀티모달을 지원하고, 어떤 건 텍스트 중심이죠. 내가 가장 자주 사용할 기능이 무엇인지를 먼저 생각해보세요.

초보자도 쉽게 시작할 수 있는 대안

개발 경험이 없거나 "그냥 빨리 써보고 싶다"는 분들을 위한 두 가지 솔루션을 소개할게요.

AnythingLLM - Desktop 앱으로 즉시 시작

AnythingLLM은 GitHub에서 7,600개 이상의 스타를 받은 인기 프로젝트예요. MIT 라이선스 오픈소스로 Desktop 앱 버전을 다운로드하면 설치 즉시 사용할 수 있어요.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능이 내장되어 있어요. 이게 무슨 말이냐면, AI가 할루시네이션(사실이 아닌 내용을 만들어내는 현상) 없이 정확히 문서 내용만 기반으로 답변한다는 뜻이에요. NotebookLM의 핵심 장점과 똑같죠.

No-code Agent Builder가 있어요. 프로그래밍 없이 클릭 몇 번으로 "이 문서 폴더를 읽고, 특정 형식으로 요약하고, 결과를 저장하는" 같은 자동화 워크플로우를 만들 수 있어요. 반복적인 문서 처리 작업이 있다면 엄청난 시간 절약이 되죠.

멀티모달 지원도 강점이에요. 텍스트 문서는 물론이고 이미지, 오디오 파일까지 업로드해서 "이 이미지에서 차트 데이터를 추출해줘" 같은 작업도 가능해요.

장점:

• ✅ Desktop 앱 설치만으로 5분 안에 시작

• ✅ RAG + AI agents가 한 패키지로 제공

• ✅ 다양한 LLM 제공자 선택 (OpenAI, Ollama, Anthropic 등)

• ✅ MIT 라이선스로 완전 무료, 상업적 이용 가능

• ✅ 활발한 커뮤니티와 풍부한 문서

단점:

• ❌ 팀 단위로 사용하려면 Docker 서버 버전을 별도로 운영해야 함

• ❌ 고급 분석이나 워크플로우는 직접 설정해야 하는 부분이 많음

• ❌ 클라우드 API를 쓰면 비용 발생 (로컬 모델은 무료)

개발자를 위한 강력한 오픈소스 4가지

Docker와 터미널 사용이 익숙한 개발자라면, 훨씬 더 강력하고 유연한 도구들을 선택할 수 있어요.

SurfSense - 최고 성능의 프라이버시 중심 솔루션

SurfSense는 GitHub에서 7,600개의 스타를 받은 엔터프라이즈급 오픈소스 프로젝트예요. "NotebookLM + Perplexity를 합친 것"이라고 생각하면 돼요.

2-tier RAG 시스템이 핵심 기술이에요. 일반적인 RAG는 한 번의 검색으로 관련 문서를 찾지만, SurfSense는 계층적 인덱스를 사용해서 더 정확하고 빠르게 정보를 찾아요. 수백 개의 문서가 있어도 몇 초 안에 정확한 답변을 제공하죠.

150개 이상의 LLM과 6,000개 이상의 임베딩 모델을 지원해요. GPT-4, Claude, Llama는 기본이고, Cohere나 Pinecone 같은 전문 reranker까지 자유롭게 조합할 수 있어요. "문서 요약은 GPT-4로, 빠른 검색은 Llama 로컬 모델로, 최종 답변 정제는 Claude로" 같은 하이브리드 전략이 가능해요.

팟캐스트 생성이 정말 빨라요. 3분짜리 팟캐스트를 20초 만에 만들어내요. NotebookLM이 몇 분씩 걸리는 걸 생각하면 엄청난 차이죠. 여러 TTS 제공자(OpenAI, Azure, Google Vertex AI)를 지원해서 목소리 품질도 선택할 수 있어요.

외부 소스 통합도 강력해요. Slack, Linear, Notion, YouTube, GitHub 등과 연결해서 여러 플랫폼에 흩어진 정보를 한곳에서 검색하고 분석할 수 있어요. 팀의 모든 지식을 통합하는 "지식 허브"로 활용하기 좋아요.

장점:

• ✅ 엔터프라이즈급 성능과 정확도

• ✅ 거의 모든 LLM/임베딩 모델 지원

• ✅ 극도로 빠른 팟캐스트 생성 (20초)

• ✅ 다양한 외부 소스 통합 (Slack, Notion 등)

• ✅ 34가지 파일 확장자 지원

• ✅ 완전 오픈소스, GitHub에서 무료

단점:

• ❌ Docker 설정이 복잡 (초보자에게는 진입 장벽)

• ❌ 모든 기능을 활용하려면 여러 API 키 필요

• ❌ 리소스 사용량이 높음 (서버 스펙이 어느 정도 필요)

Open Notebook - 유연한 멀티 제공자 지원

Open Notebook은 "프라이버시 우선, 유연성 극대화"를 목표로 하는 프로젝트예요. GitHub에서 4,100개의 스타를 받았고, XDA Developers와 ZDNET 같은 주요 기술 매체에서 극찬받았어요.

16개 이상의 AI 제공자를 지원해요. OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama, LM Studio, Mistral, Deepseek, xAI, Groq 등 거의 모든 주요 제공자를 한 곳에서 관리할 수 있어요. 작업마다 다른 제공자를 지정할 수도 있죠. "채팅은 Claude, 요약은 GPT-4, 음성은 Elevenlabs" 이런 식으로요.

멀티스피커 팟캐스트가 인상적이에요. 1~4명의 화자를 설정하고, 각 화자의 역할(진행자, 전문가, 청취자 등)과 말투(공식적, 편안한, 유머러스 등)를 커스터마이징할 수 있어요. NotebookLM의 고정된 두 화자보다 훨씬 다양한 스타일의 팟캐스트를 만들 수 있죠.

3-pane 인터페이스가 생산성을 높여줘요. 왼쪽에 노트 목록, 가운데에 현재 작업 중인 노트, 오른쪽에 AI 채팅창이 동시에 보여요. 문서를 읽으면서 바로 질문하고, 답변을 노트로 저장하는 워크플로우가 정말 매끄러워요.

장점:

• ✅ 거의 모든 주요 AI 제공자 지원

• ✅ 프라이버시 우선 설계 (셀프호스팅 어디서든 가능)

• ✅ 고도로 커스터마이징 가능한 팟캐스트

• ✅ Docker Compose로 간편한 시작

• ✅ 완전 오픈소스, GitHub에서 무료

• ✅ 활발한 Discord 커뮤니티

단점:

• ❌ Docker 환경 설정이 필요

• ❌ 모든 API 키를 직접 발급받아야 함

• ❌ 초기 설정에 시간 투자 필요 (30분~1시간)

• ❌ 일부 고급 기능은 베타 상태

LobeChat – 가장 아름다운 UI의 멀티모달 챗봇

LobeChat은 "오픈소스도 아름다울 수 있다"는 걸 증명하는 프로젝트예요. Apache-2.0 라이선스로 완전히 오픈되어 있고, UI/UX가 정말 세련돼요.

📌 주의: GitHub 버전은 완전 무료지만, lobehub.com의 클라우드 매니지드 서비스는 유료입니다.

멀티모달 지원이 기본이에요. 텍스트, 이미지, 오디오 파일을 모두 업로드할 수 있고, GPT-4V나 Gemini Vision 같은 비전 모델을 사용하면 이미지 내용도 분석해줘요. "이 차트를 설명해줘", "이 사진 속 텍스트를 추출해줘" 같은 작업이 자연스럽게 가능해요.

MCP(Model Context Protocol) 에코시스템을 지원해요. 간단히 말해서, 외부 도구나 데이터 소스를 플러그인처럼 연결할 수 있다는 뜻이에요. 날씨 API, 주식 정보, 계산기, 파일 시스템 등 필요한 기능을 확장할 수 있죠.

클라우드와 로컬 하이브리드가 가능해요. 민감하지 않은 일반 업무는 OpenAI API로 빠르게 처리하고, 기밀 문서는 Ollama 로컬 모델로 처리하는 식으로 상황에 맞게 선택할 수 있어요.

팀 협업 기능도 갖췄어요. 서버 배포 시 여러 사용자가 동시에 접속해서 채팅 히스토리를 공유하거나, 특정 노트북을 팀원과 협업할 수 있어요.

장점:

• ✅ 정말 아름답고 현대적인 UI

• ✅ 오픈소스 중 가장 활발한 개발 (거의 매주 업데이트)

• ✅ 멀티모달 지원 (텍스트, 이미지, 오디오)

• ✅ MCP로 무한 확장 가능

• ✅ Apache-2.0 라이선스, 셀프호스팅 100% 무료

• ✅ 클라우드와 로컬 하이브리드 선택 가능

단점:

• ❌ Docker 또는 Vercel 배포 필요 (기술 지식 요구)

• ❌ 클라우드 제공자 사용 시 API 키와 비용 관리 필요

• ❌ RAG 기능이 다른 도구들만큼 깊이 있지는 않음

NotebookLlama - LlamaIndex 에코시스템 통합

NotebookLlama는 LlamaIndex 생태계에 깊이 통합된 솔루션이에요. LlamaIndex를 이미 사용 중이거나 배우고 싶다면 최적의 선택이죠.

LlamaCloud와 사전 연결되어 있어요. LlamaCloud의 강력한 문서 파싱과 인덱싱 기능을 바로 활용할 수 있어요. 복잡한 표, 이미지가 포함된 PDF, 여러 페이지에 걸친 맥락을 정확하게 이해하는 데 특히 강해요.

Postgres + Jaeger가 포함된 Docker Compose를 제공해요. 데이터베이스(Postgres)와 모니터링 도구(Jaeger)가 함께 번들로 제공되어서, "AI가 어떤 문서를 검색했고, 응답 시간은 얼마나 걸렸는지" 같은 걸 자세히 추적할 수 있어요. 프로덕션 환경에 배포할 때 정말 유용하죠.

MCP 서버 + Streamlit 앱이 통합되어 있어요. 백엔드는 MCP 서버로 구동되고, 프론트엔드는 Streamlit으로 간단하게 웹 UI를 제공해요. Python 개발자라면 코드를 쉽게 커스터마이징할 수 있어요.

장점:

• ✅ LlamaIndex 학습과 실전 활용을 동시에

• ✅ 프로덕션급 구성 요소 포함 (DB, 모니터링)

• ✅ Python 코드베이스로 커스터마이징 쉬움

• ✅ 문서 파싱 정확도가 뛰어남

• ✅ 완전 오픈소스, GitHub에서 무료

단점:

• ❌ LlamaIndex에 대한 이해가 필요

• ❌ 다른 LLM 프레임워크보다 선택지가 제한적

• ❌ 커뮤니티 규모가 다른 프로젝트보다 작음

• ❌ LlamaCloud 무료 티어 제한 있음

비교표: 5가지 대안 한눈에 보기

실제 사용 사례별 최적 선택

어떤 도구가 나에게 맞을까요? 직무와 사용 목적별로 추천해드릴게요.

연구원이나 대학원생이라면 Open Notebook을 추천해요. 수십 개의 논문 PDF를 업로드하고, "이 연구들의 공통된 방법론은 무엇인가?", "A 논문과 B 논문의 결론이 어떻게 다른가?" 같은 질문을 던지면서 문헌 리뷰를 진행할 수 있어요. 16개의 AI 제공자를 지원하니 무료 티어를 번갈아 사용하면서 비용을 최소화할 수도 있고요. 게다가 팟캐스트로 만들어서 통학하면서 들으면 복습 효과가 정말 좋아요.

기업 엔지니어나 보안 담당자라면 SurfSense가 답이에요. 회사의 모든 기술 문서, 회의록, Slack 대화, Notion 페이지를 한곳에 모아서 검색하고 분석할 수 있어요. "지난 분기에 우리가 결정한 아키텍처 변경사항이 뭐였지?"라고 물으면 여러 소스에서 관련 정보를 찾아 종합해줘요. 2-tier RAG 덕분에 정확도가 높고, 완전히 사내 서버에서만 돌려서 데이터 유출 걱정이 없어요.

코딩 경험이 없는 일반 사용자라면 AnythingLLM부터 시작하세요. Desktop 앱을 다운로드해서 설치하고 → 문서 폴더 지정 → 질문하기까지 10분이면 충분해요. MIT 라이선스로 완전 무료이고, 복잡한 설정 없이 바로 체험할 수 있어요.

팀 단위로 협업하면서 사용하고 싶다면 LobeChat이 좋아요. 서버에 배포하면 팀원들이 웹 브라우저로 접속해서 함께 노트북을 만들고 공유할 수 있어요. 채팅 히스토리도 공유되니 "저번에 누가 이 문서에 대해 물어본 게 뭐였지?" 같은 맥락도 유지돼요. UI가 정말 깔끔해서 비개발자 팀원들도 거부감 없이 사용할 수 있어요.

결론 - 당신에게 맞는 선택은?

NotebookLM은 분명 혁신적인 도구예요. 하지만 모든 사람에게 완벽한 정답은 아니죠. 데이터 프라이버시, 비용, 모델 선택의 자유, 오프라인 사용 같은 요구사항이 있다면 오픈소스 대안이 더 나은 선택이 될 수 있어요.

핵심 트레이드오프를 이해하는 게 중요해요. NotebookLM은 설치 없이 바로 쓸 수 있고, 구글의 최신 모델을 쓰며, UI가 정말 잘 다듬어져 있어요. 반면 오픈소스는 초기 설정에 시간이 걸리고, 문서가 완벽하지 않을 수 있지만, 완전한 통제권과 무한한 커스터마이징 가능성, 그리고 진짜 무료라는 장점을 제공하죠.

이 글에서 소개한 5가지 도구는 모두 MIT, Apache-2.0 같은 진짜 오픈소스 라이선스를 가지고 있어요. 상업적으로 사용해도 되고, 코드를 수정해서 내 회사에 맞게 커스터마이징할 수도 있어요. 소스 코드가 GitHub에 공개되어 있으니 투명성도 보장되죠.

많은 분들이 "두 가지를 함께 쓰는 것"도 좋은 전략이에요. 일반적인 공개 문서는 NotebookLM으로 빠르게 처리하고, 민감한 회사 자료나 개인 정보는 오픈소스 도구로 처리하는 거죠.

오픈소스 세계에는 이 글에서 소개한 5가지 외에도 계속 새로운 프로젝트가 등장하고 있어요. Reddit의 r/LocalLLaMA, r/selfhosted 커뮤니티를 팔로우하면 최신 도구와 사용 팁을 계속 접할 수 있어요.

완전 오프라인 상용 솔루션을 찾는다면?

여기서 소개한 오픈소스 도구들도 훌륭하지만, "설치와 설정에 시간을 쓰기 싫고, 기술 지원도 받고 싶다"면 유료로 사용 가능한 다른 솔루션도 고려해볼 만해요.

로컬독스(LocalDocs)는 NotebookLM과 유사한 기능을 100% 오프라인으로 제공하는 상용 제품이에요. 개인 PC에 설치하는 것만으로 즉시 사용 가능하고, 서버나 인터넷 연결이 전혀 필요 없어요. 회사 기밀 문서를 안전하게 분석하면서도 오픈소스의 복잡한 설정 과정을 건너뛰고 싶다면, 로컬독스도 살펴보시길 추천해요.

중요한 건 여러분의 필요에 맞는 도구를 찾는 것이에요. 이 글이 선택에 도움이 되었길 바라며, 어떤 도구를 선택하든 AI를 활용해 업무 생산성과 지식 경쟁력을 높이시길 응원할게요.

참고자료

1. AFFiNE - 2025 Top NotebookLM Alternatives to Elevate Your Research

2. Nut Studio - Best NotebookLM Alternatives [2025]: From Cloud to Open-Source Options

3. GitHub - SurfSense: Open Source Alternative to NotebookLM

4. XDA Developers - I replaced NotebookLM with a self-hosted alternative

5. Daily Dose of DS - Building an Open NotebookLM Clone (Hands-on)

6. ZDNET - I found an open-source NotebookLM alternative that’s powerful, private, and free

7. It’s FOSS - An Open Source Alternative to Google’s NotebookLM

8. GitHub - Open Notebook by lfnovo

9. HackerNoon - 6 Best NotebookLM Alternatives in 2025

10. Saner.AI - NotebookLM Alternatives: We tested the best 10 in 2025