LibreAI / RAG・知識ベース / insights-lm-public
// rag · theaiautomators/insights-lm-public

insights-lm-public

insights-lm-publicは、theaiautomatorsが公開しているオープンソースのRAG・知識ベースプロジェクトです(GitHub: theaiautomators/insights-lm-public)。GitHubスターは656、フォークは250で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年1月16日です。

Self-hosted NotebookLM alternative — chat with documents, get audio summaries.

💎 隠れた名作★ 656 スター⑂ 250 フォークMIT更新 2026年1月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

GitHubスター
656
フォーク
250
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年1月16日
掲載タイプ
隠れた名作 — あまり知られていないプロジェクトのための短めのページ
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Deploy the stack

    Self-host with Supabase, n8n, and the React frontend.

  2. Upload your sources

    Add documents, links, and files as grounding material.

  3. Chat with them

    Ask questions answered from your sources.

  4. Generate audio

    Turn key material into listenable summaries.

// 機能

選ばれる理由

Source-grounded chat

Answers stay tied to your uploaded documents.

Audio summaries

Generates listenable briefings from sources.

Self-hosted

Your documents stay on your infrastructure.

Supabase backend

Postgres-backed storage and auth.

n8n powered

Workflow automation under the hood.

React frontend

Modern web UI for research work.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/theaiautomators/insights-lm-public.git
    cd insights-lm-public
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

How is it different from NotebookLM?

It is self-hosted and open source, so your sources stay on your own stack.

Is insights-lm-public free for commercial use?

MIT licensed — commercial use allowed.

What do I need to run it?

Supabase, n8n, and the React frontend; Docker simplifies deployment.

Which models answer the questions?

It uses your configured LLM providers; check the docs for setup.

Can it handle large document sets?

Semantic search and RAG help it scale; very large sets need tuning.

// さらに探索

似ているツール

自動化

refly

The first open-source agent skills builder. Define skills by vibe workflow, run on Claude Code, Cursor, Codex & more. Build Clawdbot 🦞· APIs for Lovable · Bo…

★ 7.5k スターUnknown
ガイドを見る →
自動化

loopy

A library of practical AI-agent loops and an installable skill for finding, adapting, and designing repeatable agent workflows.

★ 3.2k スターMIT
ガイドを見る →
自動化

n8n

Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+…

★ 206.6k スターCustom (check repo)
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

SurfSense

Air-gapped, open-source NotebookLM alternative that turns local documents into briefings, decks and podcasts.

★ 16.3k スターApache-2.0
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

DB-GPT

An agentic AI data assistant - chat with your databases, run SQL and code, get reports

★ 20.1k スターMIT
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

docs-mcp

Self-hosted rag & knowledge: cometchat docs search + implementation bundles: add cha.

★ 97 スターApache-2.0
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: RAG・知識ベース

LibreAIカタログに掲載されたRAG・知識ベースプロジェクトの中で最もスターの多いもの — insights-lm-publicが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る rag

さらに見る: RAG・知識ベース

カタログの中でinsights-lm-publicとスター数が近いRAG・知識ベースプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

insights-lm-publicを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。