配套视频

构建个人RAG:与自己的文档对话(无需代码)——配套视频

无需编写代码即可上手RAG的最快方式,是将你自己的一组文档上传到NotebookLM、Claude Projects或ChatGPT Projects,然后开始提出真实问题。这些视频提供了最清晰的操作演示——第一段来自*Building a Second Brain*的作者;第二段则针对各项功能逐一进行更精炼的介绍,连续展示音频概览、学习指南和简报文档的使用模式。

首选视频

25:49
如何使用NotebookLM(Google的AI“理解工具”)

Tiago Forte

Tiago是*Building a Second Brain*的作者,他对NotebookLM的定位与文章所述完全一致——基于你自己的笔记、PDF和摘录构建个人RAG。他展示了以引用为依据的对话、工具的局限,以及它如何融入Readwise/Obsidian工作流;对文章的大多数读者而言,这正是自然而然的最终形态。

您应该从中获得什么: 理解以个人资料来源为依据的工作流:收集文档、提出有明确范围的问题,并在信任回答前核实引用。

先观看或了解: 准备一小组你获准上传到第三方工具的笔记、PDF或转录文本。

AI Expert 注释: 持久有效的经验是以资料来源为依据,而不是NotebookLM的具体界面。将其用于工作或客户文档前,请重新核实现行的分享设置、保留政策和资料来源限制。

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也值得关注

11:10
2024年NotebookLM新手教程

TheAIGRID

这是一段节奏更快、以功能为主的介绍:上传混合资料来源(PDF、YouTube转录文本和博客文章)、生成简报文档、让对话聚焦单一资料来源,以及制作音频概览播客。如果你想在投入时间观看更长的操作演示之前,快速了解完整功能范围,这段视频很合适。

您应该从中获得什么: 在构建个人文档助手前,了解NotebookLM基于资料来源的基本工作流。

先观看或了解: 理解NotebookLM根据上传的资料来源回答问题,而不是根据通用的公司知识库作答。

AI Expert 注释: 这是2024年的新手介绍,因此界面和功能集已经过时。保留它只是为了展示以资料来源为依据的模式:收集资料来源、提出仅限资料范围的问题,然后核实引用。

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