// rag · MODSetter/SurfSense

SurfSense

SurfSenseは、MODSetter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: MODSetter/SurfSense)。GitHubスターは16,335、フォークは1,569で、Apache-2.0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10月7日です。

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

★ 16.3k スター⑂ 1.6k フォークApache-2.0更新 2026年10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

リポジトリ
MODSetter/SurfSense
GitHubスター
16,335
フォーク
1,569
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月7日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Decide if your documents must stay local

    SurfSense fits when files are too sensitive to upload to a hosted notebook tool and you still want cited answers and finished artifacts from them.

  2. Download the desktop installer

    Get the signed installer for Windows, macOS or Linux from the project's releases or download page; no Docker, terminal or account is required.

  3. Pick a model

    Let the app pull a local model for you, or paste a base URL and key for any OpenAI-compatible API; keys are stored encrypted in your OS keychain.

  4. Add documents and open Studio

    Drop in PDFs, Office files or images, ask cited questions, then open Studio to generate a briefing, deck, study guide or podcast from the same sources.

// 機能

選ばれる理由

Fully local, air-gapped operation

Parsing, chunking and embedding happen on your computer into a local SQLite index; the app uploads nothing and has no telemetry.

Cited answers over your files

Ask questions across all your documents and every answer cites the source it came from.

Studio artifact generation

Turn sources into summaries, flashcards, quizzes, mind maps, editable .pptx slides, .docx reports, .xlsx spreadsheets, HTML pages and PDFs.

Offline podcasts

Generate a two-host audio conversation from your documents, voiced offline by the bundled Kokoro-82M model.

Any OpenAI-compatible model

Use a local model the app downloads for you, or point SurfSense at any OpenAI-compatible endpoint, including your own local server.

Privacy controls by default

Outbound connections are off by default, with an egress panel listing every destination the app can reach so you choose what to enable.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone the repository

    Clone the repo if you want the open-source Docker stack or to work on the code; most users simply download the desktop installer instead.

    git clone https://github.com/MODSetter/SurfSense.git
    cd SurfSense
  2. Download the desktop app

    Install the signed desktop build for your platform from the releases page, which is the supported path in the README.

    # Download SurfSense-Setup.exe / SurfSense-arm64.dmg / SurfSense.AppImage from GitHub Releases - see README for the exact link
  3. Launch and choose a model

    Open the app, let it pull a local model or add an OpenAI-compatible endpoint, then drop in your first documents.

    # Launch SurfSense and follow the in-app model picker - see README for the exact command
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

Who maintains SurfSense?

It is an open-source project by MODSetter and community contributors, with a Discord and GitHub Discussions for support and direction.

Is SurfSense free?

The app and its updates are free and the code is Apache-2.0 licensed. The README notes an optional licence that adds plugins and priority support but gates nothing else.

Does it need a paid API key?

No. Every role can run locally: you can let the app download a local model and work with no account or API key, or optionally bring your own OpenAI-compatible key.

How does it compare with Google NotebookLM?

Both produce summaries, flashcards, quizzes, mind maps and audio overviews, but SurfSense runs offline on your machine with your choice of model, while NotebookLM uploads sources to Google and uses Gemini only.

How do I get started?

Download the installer for your platform, pick a model in the app, drop in documents, and ask your first cited question - no terminal or Docker needed.

// さらに探索

似ているツール

RAG・知識ベース

insights-lm-public

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

★ 656 スターMIT
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

knowhere

Knowhere turns documents into structured, hierarchy-native chunks ready for agents and RAG.

★ 3.7k スターApache-2.0
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

MinerU

MinerU — turns PDFs and Office documents into LLM-ready Markdown and JSON for agents and RAG pipelines, Apache-2.0 plus terms

★ 82.5k スターApache-2.0 + terms
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

linkly-ai-skills

Skills that let coding agents search and read your local documents.

★ 65 スターApache-2.0
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

OpenKB

OpenKB compiles your documents into a persistent, interlinked wiki knowledge base — no vector DB

★ 4.8k スターApache-2.0
ガイドを見る →
RAG・知識ベース

KnowNote

A local-first AI knowledge base and NotebookLM replacement built with Electron.

★ 1.2k スターGPL-3.0
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 — SurfSense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SurfSense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。

SurfSense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。