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以下为视频内容的文字版

对普通人来说，其实没必要去搞那么复杂的AI知识库。你把NotebookLM彻底用起来就已经足够好了。而且大概率会比市面上那些知识库类工具更强大。

我用NotebookLM挺早的，但之前都只是把它当做AI学习工具来用。直到最近Google的两个更新改变了我的想法。

第一，NotebookLM终于升级Gemini 3了。

说实话，虽然这款产品很不错，但是之前的模型有点拉胯。因为我平时都在高频使用Gemini，所以我对这个模型有很清晰的体感——NotebookLM大概率是用Flash模型，没用最强的Pro模型。

而这次升级非常关键。因为Gemini 3跟之前的2.5相比，有了很大的提升。尤其是刚刚推出的Gemini 3 Flash，在保持高速的前提下，智商有了非常显著的提升。

升级后NotebookLM，在对话中估计还是用Flash模型。而在一些关键环节，比如深度搜索、数据表格方面，会用Pro模型。

有了Gemini 3模型打底，NotebookLM最后一块短板算是补上了。

第二，NotebookLM和Gemini应用打通了。

在Gemini里边，点加号就可以添加NotebookLM的笔记本。

那么问题来了：可以添加笔记本里的什么内容呢？

Gemini可以添加笔记本里的来源。也就是你上传的各种文档，粘贴进去的链接和文本。

我看到有人觉得这个没什么，只不过是一个很简单的打通而已。会这么认为是因为，他们不知道这两款产品的差异。

在知识库类产品里，通常会有两种模式：一种是查询模式，严格基于文档内容进行回复；另一种是聊天模式，模型就是有啥聊啥。

那么对应到Google这边：

NotebookLM特别讲究Source-Grounding，也就是源文档锚定。它必须且只能从来源里找答案。类似于查询模式的感觉。

而Gemini则类似聊天模式。它会结合它的训练数据、上网搜到的内容、用户的输入，综合给出一个最佳答案。

如果你理解这两款产品的不同，就知道为什么需要把它们打通了。

第一、打破“信息孤岛”。

NotebookLM是一个封闭系统，准确性可以很高。但是如果你问它一个笔记本里没有的概念，它很有可能回答不了。

这个时候，如果你在Gemini里导入笔记本，就可以让Gemini 结合笔记本里的资料，同时也去搜索最新的网络信息。

第二、跨笔记本分析。

在NotebookLM里，如果你有5个不同的笔记本，你不能同时向它们提问。

而在Gemini里，你可以同时勾选多个笔记本作为来源。

第三、调用更高级的能力。

NotebookLM的模型经过微调，极度专注于“阅读理解”和“总结”，但是在创意写作、复杂逻辑推理等方面，它的能力被有意限制了。

而Gemini是通用的强模型。导入笔记本之后，Gemini可以做到更多。

第四、直接输出成果。

在NotebookLM里聊完天后，结果还是留在聊天框里。

而Gemini已经连接Google全家桶了。基于笔记本聊完天之后，可以直接把对话结果导出到Google Docs。

所以，把这些综合起来看，NotebookLM就是最适合普通人的AI知识库。

第一、搭载最强模型。

普通人不需要了解什么RAG、文档切割。你就大力出奇迹，把整本书、好多份财报全扔进去，NotebookLM背后的Gemini模型帮你全都搞定。你不需要操心那么多。

第二、专注于把“非结构化”转化为“结构化”。

普通人的知识是杂乱无章的。比如，随手记下的备忘录、网上看来的各种PDF、手机拍的合同照片，等等。这些都是“非结构化数据”，很难整理。而NotebookLM可以帮你把这些乱七八糟的东西全都结构化，变得井井有条，好理解，也好查询。

第三、是独立知识库，也是 Gemini 的外挂知识库。

作为独立知识库，NotebookLM可以添加外部资料，也可以添加Google Drive里的资料。作为外挂知识库，NotebookLM可以彻底融入Google生态和工作流当中。这种灵活性是其它任何知识库工具都没有的。

第四、有手机 APP，还支持拍照上传。

大部分知识库类工具只有桌面版，挺不方便的。而且由于多模态能力不够，所以支持的数据来源以文本为主。而NotebookLM可以通过手机APP拍照上传，通过Gemini直接理解。也就是说，只要手机在手，万物皆可入库。

第五、包含在20美元订阅中。

我订阅Google One是冲着Gemini去的。现在多了NotebookLM的高级功能，这就相当于白送一个顶级知识库，非常非常划算。

正好年底了，借着整理资料的机会，我会把原有知识库都迁移到NotebookLM里。以后就不折腾别的工具了。其实，在工具层面花的精力本来就不应该太多。

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