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NotebookLM 完整使用指南(2025)

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NotebookLM 完整使用指南(2025)
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概述
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NotebookLM 是 Google 推出的知识型 AI 笔记本(2025 年广泛被认为是最有用的免费 AI 工具之一)。它的两大核心能力:

  • 把各种类型的资料(文档、网页、PDF、图片、音视频、Google 文档/表格/幻灯片等)聚合到同一个笔记本中,并为你做全文索引与分析;
  • 将这些资料直接生成可视化产出(如幻灯片、信息图、报告),或生成音频/视频摘要,支持更易读/分享的输出格式。

适合场景:项目资料整合、课程/自学资料库、研究总结、企业报告、会议材料汇总等。


如何建立一个笔记本(Step by Step)
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  1. 选择目标(Pick a purpose)
    • 为每个独立目标或项目建一个笔记本(例如:工作项目、课程开发、个人兴趣学习)。
    • 示例:作者为 CUNY 新闻学院一个双语硕士在线项目建立了专用笔记本,也为研究作曲家古斯塔夫·马勒建立过笔记本。
  2. 查找并添加来源(Find sources)
    • NotebookLM 提供两个检索选项:Fast Research(快速)与 Deep Research(深入)。
      • Fast Research:30 秒内给出 ~10 篇相关文档,适合快速、精确的素材收集(可从 Google Drive 或网络抓取)。
      • Deep Research:更慢但能检索更多来源,适合全面调研。
    • 建议:把查询写得尽可能具体,以获得更相关的结果。下面附有作者的一个简洁查询示例(原始示例链接):
      • 示例查询文档(原文示例):https://docs.google.com/document/d/1uLwCqpCY8r2yaYuJlmp1pxNFJMGkw2xSFeXxBXE5PWI/edit?usp=sharing
  3. 上传你自己的资料(Add your own materials)
    • 支持类型:
      • Google Docs、Slides、Sheets
      • PDF、图像(含手写笔记照片)、Microsoft Word
      • YouTube 链接、音频/视频文件(系统会提取并使用字幕/转录)
      • 网站 URL(会抓取并提取正文文本)
    • 单个文件或资料上限:可上传到 200 MB,最多可包含 500,000 字(以系统提示为准)

免费与 Pro 帐号区别(简表)
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功能免费账号Pro(Google AI Pro,约 $20/月)
最多笔记本数量100500
每个笔记本可含来源数量50300
Deep Research 每月/每日限制每月可免费运行 10 次 Deep Research每日可运行 20 次 Deep Research
多媒体生成限制可能遇到限制(视具体功能而定)更高配额,支持更多多媒体产出
学生优惠美国 18 岁以上学生可申请免费 Pro(需通过认证)

协作与分享
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浏览与查询你的资料
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  • 上传后,NotebookLM 会自动分析并基于已有来源建议“相关问题”。
    • 例如:上传关于马勒的传记材料后,系统可能会建议像“马勒为何改信天主教?”或“哪些诗集影响了马勒?”等查询。
  • 你可以像和智能助手对话一样问任何问题,也可以用传统的搜索查询关键词。

常见操作与实用技巧
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  • 提问要具体:比起模糊的“讲讲马勒”,更建议使用“马勒在 1900 年至 1910 年间的主要创作动机有哪些?”之类的精确问题。
  • 优先用 Fast Research 做初始资料采集;需要更全面资料再用 Deep Research。
  • 上传多种格式的源文件(尤其是手写笔记的照片或会议录音)能让笔记本成为更完整的知识库。
  • 利用系统生成的可视化输出(幻灯片、信息图、报告等)快速产出可分享的成果,节省二次整理时间。

推荐工作流示例
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  1. 新建笔记本,设置明确目标(例如:为产品发布准备材料)。
  2. 用 Fast Research 搜集 10 个高质量来源,筛掉不相关项。
  3. 上传内部文档、会议录音、设计稿截图与关键网页链接。
  4. 让 NotebookLM 自动分析并生成“关键问题”清单,用以驱动下一步研究。
  5. 生成初版幻灯片或报告,交由团队协作者在线编辑与补充。
  6. 根据反馈再次运行 Deep Research,补充薄弱环节的资料。

隐私与注意事项
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  • 上传第三方资料前,请确认有权分享这些内容(尤其是内部保密文件)。
  • 当你公开发布笔记本时,外部用户将能访问包含的源与总结,注意隐私与版权问题。

小结
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NotebookLM 把多来源资料的收集、索引、分析与可视化整合到一个工作流里,极大降低了从“信息”到“产出”的摩擦。无论是学生、自学者、研究员,还是需要管理项目资料的团队,都能通过 NotebookLM 提高效率并快速把知识变成可分享的产品。


参考与扩展阅读
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  • NotebookLM 官方:https://notebooklm.google.com/

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