Kompletterande videor

Bygg en personlig RAG: chatta med dina egna dokument (utan kod) – kompletterande videor

Det snabbaste sättet att komma igång med RAG utan att skriva kod är att ladda upp en samling egna dokument till NotebookLM, Claude Projects eller ChatGPT Projects och börja ställa verkliga frågor. De här videorna ger dig de tydligaste genomgångarna. Den första är gjord av författaren till *Building a Second Brain*. Den andra är en mer koncentrerad genomgång funktion för funktion för dig som vill se ljudöversikten, studieguiden och uppläggen för informationsunderlag direkt efter varandra.

Förstahandsval

25:49

Så använder du NotebookLM (Googles AI-baserade ”verktyg för förståelse”)

Tiago Forte

Tiago är författare till *Building a Second Brain* och behandlar NotebookLM som precis det som artikeln beskriver – en personlig RAG för dina egna anteckningar, PDF-filer och urklipp. Han visar den källhänvisningsbaserade chatten, verktygets begränsningar och hur det passar in i ett arbetsflöde med Readwise och Obsidian, vilket är den naturliga slutpunkten för de flesta som läser artikeln.

Vad du bör få ut av detta: Förstå det personliga, källbaserade arbetsflödet: samla dokument, ställ avgränsade frågor och kontrollera källhänvisningarna innan du litar på svaret.

Titta på eller ha koll på först: Ha en mindre uppsättning anteckningar, PDF-filer eller transkriptioner som du får ladda upp till ett verktyg från tredje part.

Anteckning från AI Expert: Den bestående lärdomen är källförankringen, inte NotebookLM:s exakta gränssnitt. Kontrollera de aktuella inställningarna för delning och lagring samt källbegränsningarna innan du använder arbetsplats- eller kunddokument.

Öppna videosidan

Värt att titta på

11:10

Så använder du NotebookLM som nybörjare 2024 (handledning i NotebookLM)

TheAIGRID

En snabbare, funktionsinriktad rundtur: ladda upp blandade källor (PDF-filer, YouTube-transkriptioner och blogginlägg), skapa ett informationsunderlag, fokusera chatten på en enda källa och använda ljudöversiktens poddformat. Passar bra om du vill få en snabb överblick över funktionerna innan du lägger tid på en längre genomgång.

Vad du bör få ut av detta: Se det grundläggande, källbaserade arbetsflödet i NotebookLM innan du bygger en personlig dokumentassistent.

Titta på eller ha koll på först: Förstå att NotebookLM svarar utifrån uppladdade källor och inte från en allmän företagskunskapsbas.

Anteckning från AI Expert: Det här är en nybörjargenomgång från 2024, så gränssnittet och funktionerna är inaktuella. Behåll den enbart för källförankringsmönstret: samla källor, ställ källbundna frågor och kontrollera sedan källhänvisningarna.

Öppna videosidan