Open NotebookLM: Convierte cualquier PDF en un podcast personalizado en minutos

La revolución de la Inteligencia Artificial no se detiene, y Open NotebookLM es un claro ejemplo de cómo las herramientas de código abierto están transformando la manera en la que interactuamos con la información. Este nuevo proyecto permite convertir archivos PDF en podcasts personalizados en tan solo unos pasos, ofreciendo una solución eficiente para aquellos que buscan consumir contenido de manera más accesible y dinámica.

¿Qué es Open NotebookLM?

Open NotebookLM es una herramienta basada en IA de código abierto que transforma el contenido de un documento PDF en un diálogo natural apto para un podcast. A través de modelos avanzados de procesamiento de lenguaje y de texto a voz, esta herramienta genera un archivo de audio en formato MP3, ideal para aquellos que prefieren escuchar información en lugar de leerla.

Este innovador proyecto se inspira en la herramienta NotebookLM, pero utiliza modelos de lenguaje de código abierto y text-to-speech (TTS), brindando una opción accesible y flexible para cualquier usuario. Gracias a su interfaz sencilla, cualquiera puede convertir sus documentos en podcasts en pocos minutos.

Características principales

Open NotebookLM cuenta con varias funciones que hacen de esta herramienta algo único:

  • Convertir PDF en podcast: Permite cargar un archivo PDF y convertir su contenido en un diálogo entretenido y educativo, listo para ser escuchado en formato podcast.
  • Diálogo atractivo: El diálogo generado no solo es informativo, sino que también se construye para ser interesante y agradable al oído.
  • Interfaz amigable: La interfaz, basada en Gradio, es simple y fácil de usar, permitiendo a los usuarios interactuar con la herramienta sin complicaciones técnicas.

¿Cómo funciona?

Open NotebookLM está construido sobre una base de tecnologías avanzadas, tales como:

  • Llama 3.1 405B 🦙 de Fireworks AI, que ofrece procesamiento de lenguaje natural para generar diálogos a partir del contenido de los PDF.
  • MeloTTS 🐚, un sistema de text-to-speech rápido y eficiente, que convierte el diálogo en audio.
  • Bark 🐶 y Jina Reader 🔍, otras herramientas que complementan el proceso de interpretación y conversión de texto a voz.

Pasos de instalación

La configuración de Open NotebookLM es sencilla y puede realizarse en unos pocos pasos:

  1. Clonar el repositorio: git clone https://github.com/gabrielchua/open-notebooklm.git cd open-notebooklm
  2. Crear y activar un entorno virtual: python -m venv .venv source .venv/bin/activate
  3. Instalar las dependencias necesarias: pip install -r requirements.txt
  4. Configurar la clave API: Para usar el modelo Llama 3.1 405B, se debe establecer la variable de entorno con la clave API de Fireworks AI: export FIREWORKS_API_KEY=tu_clave_api
  5. Ejecutar la aplicación: python app.py
    Esto lanzará la interfaz de Gradio en tu navegador web, permitiéndote cargar un archivo PDF y comenzar la conversión a audio.

Uso y funcionalidad

Una vez configurado, los usuarios pueden cargar cualquier documento PDF o página web, y Open NotebookLM generará automáticamente un diálogo en formato podcast. La herramienta permite ajustar el tono y la longitud del podcast a través de prompts personalizados, brindando mayor flexibilidad en la generación de contenidos.

Reconocimientos y licencia

Este proyecto ha sido desarrollado como una bifurcación de la herramienta pdf-to-podcast de Knowsuchagency y está licenciado bajo Apache 2.0, lo que permite su uso, modificación y distribución para fines no comerciales.

Innovación accesible para todos

Lo más impresionante de Open NotebookLM es que fue desarrollado en una sola tarde, utilizando solo herramientas de código abierto. Este proyecto demuestra el poder y la accesibilidad de la IA para crear soluciones innovadoras y útiles de forma rápida y eficiente. Además, la posibilidad de convertir cualquier PDF o web en un podcast abre nuevas oportunidades para aquellos que buscan consumir contenido de manera más dinámica y personalizada.

Open NotebookLM ya está disponible para su uso y continúa mejorando gracias al feedback de la comunidad. Pruébalo en Hugging Face.

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