谷歌Gemini实力再证：探秘其全新知识库NotebookLM，如何实现高效知识利用？

Google在今年的人工智能领域持续展现出强大的竞争力。例如，在五月举办的Google I/O开发者大会上，官方就公布了海量信息，揭示了其AI战略的核心方向：

  1. 以 Gemini 作为核心基础模型，持续追求更强大的逻辑推理能力、更可控的部署成本与响应延迟，以及更完善的工具与智能体（Agent）生态体系。
  2. Google随后展示了深厚的技术积淀，公开了其在“计算机使用（Computer-Use）”方面的研究成果。值得注意的是，无论是桌面操作还是浏览器交互，都是智能体最常调用的工具集。
  3. 最后是视觉生成“三件套”的发布：Veo 3、Imagen 4 和 Flow。在这套先进AI工具的辅助下，普通人创作电影短片将成为可能。尽管当时因成本和技术门槛未能迅速普及，但Google强大的技术底蕴已显露无疑。
  4. ……

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后续的发展大家有目共睹，无论是轻量级的 Nano 模型还是 Gemini 在前端编程方面的出色表现，都巩固了Google在AI领域第一梯队的领先地位！

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今天，我们将重点介绍一款Google推出的知识库产品：NotebookLM。

NotebookLM

NotebookLM 是一款基于用户上传资料的AI笔记与研究助手。它与ChatGPT或Gemini直接生成回答的模式不同，其核心逻辑在于：严格依据您提供的资料进行回答，从而显著降低了AI产生“幻觉”（即虚构信息）的可能性。

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简而言之，NotebookLM 是一个知识库类型的项目。国内也有许多类似产品，例如我常用的腾讯 IMA。这类产品通常具备一些共同特征：

一、回答可溯源

NotebookLM 生成的每一个回答都会清晰地标注引用来源。这一功能极大地方便了用户回溯并查阅原始文档。例如，我们同样上传了40篇管理课程资料，可以对比一下NotebookLM和腾讯IMA的回答呈现方式：

腾讯IMA的回答界面：

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NotebookLM的回答界面：

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二、多模态处理能力

从官方介绍来看，NotebookLM 在多模态信息的输入与输出方面似乎表现得更为全面和优秀。当然，在简单场景下实现多模态功能的技术门槛并不算高。

但从工作面板的功能设计来看，NotebookLM 无疑更为强大。它支持多种 “基于原始信息的二次内容生成”任务：

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例如，我们可以尝试让它生成思维导图：

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至此，我们逐渐明晰了它的产品定位。NotebookLM 这一步棋走得相当精妙，它正在切入一个AI非常擅长、同时也是我们日常工作迫切需要的领域：

三、瞄准办公场景的NotebookLM

首先，对大模型有所了解的朋友应该知道，它们表现最为突出的能力之一就是内容生成。以许多AI工具为例，其被高频使用的功能包括：基于深度研究的写作、PPT制作、HTML代码生成等。

从这个视角重新审视NotebookLM的功能设置，可以发现它能很好地基于用户提供的专属数据，完成围绕这些数据的二次内容创作。

综上所述，NotebookLM 是一个优秀的“二次创作”平台。

例如，它可以生成信息摘要图示：

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再比如，生成PPT提纲（看上去有模有样）：

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知识利用与智能程度

现阶段的大型语言模型已经具备相当高的智能水平。如果仅仅是日常闲聊，大多数AI都能应对自如。然而，当我们略微提高问题的复杂度时，就能辨别出不同模型在智能程度上的差异，而这种差异往往直接反映了其对知识的理解与利用深度。

例如，这里设计了一个带有“陷阱”的测试题目：用已知的症状描述，反向推导，让模型诊断出具体是何种管理问题。预设的正确答案是基于“副职领导缺失”这一管理问题设计的。首先看腾讯IMA的表现：

提问输入：

我最近感觉到工作上很是疲惫
这是什么管理问题导致呢？
反正每天精力都感觉很分散就是了

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可以说，IMA的回答完全没有切中要害。接下来看NotebookLM的表现：

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可以看到，NotebookLM 精准地定位到了“职责分配不清或缺乏授权”这一核心问题，与预设的“副职缺失”高度相关。单就回答的“聪明”程度而言，NotebookLM 显然更胜一筹。我们再进行一轮测试：

提问输入：

我是一个管理者，下面有50人
但是现在是HR和财务老是用一些他们觉得重要，我认为不重要的事情烦我
所以这到底是什么管理问题，该如何处理呢？

IMA 检索出了31篇相关材料，但给出的回答依旧不够准确：

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而 NotebookLM 无论在相关内容的检索精准度，还是最终输出的建议质量上，都表现得更为出色：

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如果探究其背后RAG（检索增强生成）系统的执行效率，IMA的表现难以令人满意：

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（注：本次测试案例有限，建议读者进行更多样化的验证。）

综上所述，从知识利用率所体现的智能程度来看，NotebookLM 的表现相当优秀！基于此，它可以实现许多有价值的二次创作功能：

  1. 一书一AI：例如，当前许多网络小说注水严重，完全可以利用NotebookLM梳理出核心情节与精华内容。
  2. 内容衍生创作：如果精华内容得以提炼，基于此制作短视频摘要似乎也顺理成章。
  3. 多种格式输出：短视频可以制作，那么生成博客文章、报告大纲等也就变得轻而易举。
  4. ……

Deep Research（深度研究）功能

作为一名需要每日更新的内容创作者，我对文章素材的需求很大。此时，如果需要一篇关于某个主题的概括性文章，就可以启用 Deep Research 功能。例如：

提问输入：

请基于知识库，用1000字，为我概括介绍到底什么是管理，我需要让人惊艳的回答

整体来看，生成的结果质量颇佳：

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实际上，这仍然是AI知识库的常规功能之一……

结语

回归主题，NotebookLM 是一款非常出色的AI知识库工具。我认为它目前瞄准的是 个人知识管理与办公提效 这一领域，而且从实际体验来看，做得相当不错！

最后，我们来简要探讨其技术实现。本质上，它与 OpenEvidence 等项目非常相似：

NotebookLM 与 OpenEvidence 都采用了RAG技术架构。 以OpenEvidence为例，它们都属于 “证据驱动”的RAG系统。

OpenEvidence 锚定的是“医学证据”，而 NotebookLM 锚定的是“用户上传的资料”。尽管应用场景不同，但其工程逻辑基本一致：先将生成的答案与来源证据绑定，再允许模型进行输出。

经过详细测试，我认为 OpenEvidence 在垂直领域的处理深度上仍然更胜一筹。核心原因可能在于：OpenEvidence 的逻辑基于深思熟虑的思维链（CoT）展开，背后有强大的医学专业知识（Know-How）支撑；而NotebookLM 目前更多侧重于通用知识库的工程优化策略，虽然已非常出色，但在诸如医疗、法律等严肃领域，仍需进一步调优。

不过，作为一名通用型知识库与创作助手，NotebookLM 已经表现得非常出色。事实上，我也尝试开发过类似工具，但在完成度上与之相比仍有差距。

最后，再次感叹Google的强大技术实力，期待国内厂商也能快速跟进，推出同样优秀的产品！