NotebookLM

发布时间：2025年5月5日

NotebookLM 是 Google 开发的一款 AI 原生的笔记工具和研究助手。它最初是 Google Labs 的一个实验性项目，旨在帮助用户更轻松地管理、理解和运用自己的笔记内容，提高信息处理与学习研究的效率。NotebookLM 在 2023 年作为”Project Tailwind”进行有限实验推出，后更名为 NotebookLM。

NotebookLM 的核心功能是根据用户上传的文档、笔记或资料，通过 AI（目前由 Gemini 2.0 Flash 驱动）自动提取、总结和处理内容。这意味着 AI 的回答和生成的内容完全基于你提供的资料。这种”基于来源的人工智能”（Source-grounding）或称为”封闭系统”的工作原理，使其区别于一般的通用大语言模型（如 ChatGPT），因为它不会去网上搜索额外的信息。这有助于防止 AI 编造信息或出现幻觉，并使输出与你特定的资料保持联系。如果上传的资料中没有用户询问的内容，NotebookLM 会如实回答资料来源中没有这些内容。

低情商：RAG

当然如果是简单的 RAG，那么就没必要写这篇分享了

到底是什么

基础的 RAG 解决了 AI 的几个问题：

• 知识的时效性、局限性、专业性问题
• 幻觉问题
• 再训练/微调的成本问题
• 信息来源的透明度、可信度问题
• 上下文窗口问题*（越来越不重要）*

但是 RAG 本身也有一些不足：

• “噪音”和不相关信息的干扰（Sensitivity to Noise）
• 优质知识库/数据集的高依赖性
• 工程复杂度和维护成本高

所以，虽然市场面有很多 AI + RAG 的工具，比如：提供完整应用界面和功能的 AnythingLLM，还有云服务厂商提供的一些云端服务，都在尝试解决 RAG 的一些不足，让其”飞入寻常百姓家”。

针对于这些不足，NotebookLM 也有自己的解法：

• **针对于”噪音”问题：**以笔记本（话题）的维度来聚合各类数据源，可以有效降低噪声和主题混淆，对主题化深度研学尤为有用
• **知识库/数据集来源：**在提供基础的手动上传数源的基础上，提供快速抓取互联网上优质信息的能力，目前支持数源类型如：pdf、.txt、.md、Google 文件、Google 简报、网站链接、音频和视频文件（如 MP3、MP4、YouTube 链接）
• **工具复杂度和维护成本：**无需多言

总的来说，NotebookLM 是一个能帮助用户围绕每一种主题展开深入收集、学习、研究并整理的工具。

解决什么问题

其实从 NotebookLM 的名字（Notebook + LLM）来看，其定位就非常清晰 —— LLM 加持的笔记本：

帮助使用者处理大量的內容文档，并通过 AI 的能力进行分析、整理，生成摘要、建议提问以及各种格式的输出，从而快速掌握文件的重点、快速理解和学习

所以，NotebookLM 就非常擅长做文字类工作，比如：

• 深度解读文件/分析研究论文：如将20页学术论文上传，AI 可自动生成提、总结要点，并推荐细节追问，极大节省人工筛读时间
• 沉浸式学习新主题/陌生概念
• 整理会议记录/分析访谈逐字稿

等等等等你需要基于一些文档做深入研究的场景，比如这篇分享

怎么用

进入 NotebookLM 官网，整体设计非常简洁

通过新建笔记/点击已有笔记，可以进入到笔记页面，大致布局如下

缺点是什么

作为 RAG 技术驱动的产品，虽然 NotebookLM 通过抓取或者知识分组等方式缓解了一些问题，但不可能完全解决，就比如：

• 虽然提供了知识/数据的抓取能力，但仍需要用户手动操作与筛选，且抓取成功率一般，并没有彻底解决数据构建成本高问题

而且平台也有一些问题：

• **对话记录不会保存：**关闭笔记页面或刷新后，与 AI 的对话记录会消失。重要的对话需要手动钉选或保存为笔记。
• **笔记编辑功能有限：**手动输入的笔记无法再编辑。保存的与 AI 对话的笔记也只能查看，无法修改或查看其引用来源。笔记编辑器功能简陋，不支持 Markdown，也无法插入图片，更适合短期资料整理，不适合构建复杂的知识体系。
• **无法处理某些文件类型：**目前无法分析 CSV 或 Excel 文件。难以处理复杂排版的 PDF。Google Docs 的脚注目前也不支持导入。
• **笔记本之间无法交叉引用：**不同的笔记本来作为独立的研究主题，彼此之间无法直接关联或引用，不适合用于长线主题、大型知识库的系统性建设，建议偏向临时研究/短期效率提升工具定位。

总结一下

NotebookLM 更像是一个高效的”文档研究加速器”，而不是一个全面的”第二大脑”构建平台。

如果需要一个强大的 AI 助手来快速消化和理解大量的特定文档集合，并基于这些文档进行可靠的问答和生成结构化内容，NotebookLM 是一个非常出色的工具，尤其考虑到其强大的文档处理能力和免费提供的事实。但如果用户更需要一个能保存完整对话历史、支持丰富编辑功能、用于构建和管理不断演变的知识体系的笔记软件，可能需要考虑结合使用其他工具（如 Notion AI 或带插件的 ChatGPT）。建议主要用于短期、针对性资料整理与研究，而对于长期知识管理与团队协作场景，仍建议配其他笔记工具辅助使用。