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原文链接：https://www.kdnuggets.com/3-unexpected-uses-for-notebooklm
原文作者：Matthew Mayo
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# 引言
NotebookLM 迅速成为处理深度、混乱或庞杂信息人士的最爱，能够快速整理、总结或获得更好的理解。然而，一些它最强大的功能只有当你超越生成常见问答、学习指南或基本摘要等预期功能时才会显现出来。一旦你开始将其视为一个灵活的层，用于提取结构、映射知识并将密集材料转化为可用内容，它就不再仅仅是一个学习指南生成器或笔记工具。它成为了原始信息和高层次洞察之间的桥梁。
以下三个用例恰恰突显了这种转变。每一个都利用了 NotebookLM 摄取大量内容并智能组织内容的能力。随后，每一个都将这一基础与外部模型或战略提示相结合，以解锁那些起初并不明显的工件。这些示例展示了 NotebookLM 如何能够悄无声息地融入你的工具箱，成为你最灵活、最令人惊讶的强大 AI 工具之一。
# 1. 网站差距分析
此用例通过结合其摄取和映射非结构化数据的能力与外部 AI 平台的差距发现能力，将 NotebookLM 从研究助手转变为战略内容合作伙伴。对于希望有效扩展知识库的博主、企业主或项目经理来说，这是一个特别有用的用例。
如果你有大量的现有内容存档，例如一个网站、一系列研究或一个庞大的知识库，NotebookLM 可以通过上传的文档、链接集合或抓取的数据来摄取这些材料。然后，“思维导图”（Mind Map）功能能够将现有内容按主题相关性进行可视化聚类。通过将此思维导图可视化（保存为图像）并将其提供给不同的语言模型——ChatGPT、Gemini、Perplexity、DeepSeek……任你选择——你可以执行内容差距分析，识别出当前缺失但对你的受众有价值的主题。
步骤 1：使用 NotebookLM 的 Discover 功能、Chrome 扩展程序（如 Notebook LM web importer 或 WebSync）或手动输入链接来抓取目标网站或大量相关文章的内容到一个笔记本中。这集中了你的全部知识库，使 NotebookLM 能够理解你所覆盖的主题范围。
步骤 2：提示 NotebookLM 为新导入的源材料生成一个思维导图。打开地图，展开所有知识领域，并将产生的可视化导出为图像。生成的思维导图充当所有覆盖主题的可视化站点地图或知识图谱，显示主题聚类和连接。
步骤 3：将导出的思维导图图像上传到你选择的外部多模态模型中。提供一个详细的提示，概述你的目标和目标受众，例如：
"这是我们在网站上已经涵盖的人工智能主题地图。我们还缺少哪些人工智能主题，哪些内容会引起小企业主的共鸣？"
由于 NotebookLM 提供了内部知识的可视化表示，外部语言模型现在可以通过将其生成的视觉内容与其外部知识库和确定的受众需求进行比较，来执行差距分析，从而产生新的内容创意。
# 2. 高级来源验证
尽管 NotebookLM 的基本设计是基于来源的，并自动提供引文，但一个原创的用例是故意将其与外部工具集成，为复杂、学术性或商业性材料创建严格的、多阶段的同行评审和事实核查流程。
当处理大量或专有文档（如博士论文或内部报告）时，你可能希望确认新发现的真实性或确保所有参考文献都正确引用。此用例需要利用 NotebookLM 来智能地提取特定数据——可能是文内引文列表或一个关键见解——然后将提取的材料提供给一个经过外部训练的专业语言模型进行验证。
步骤 1：上传一份复杂学术文件，例如一篇冗长的论文。要求 NotebookLM 提供一份详细的方法论报告，包括所有文内引用的内容。这会提取所有必要的书目数据，否则手动编译将花费数小时。
步骤 2：复制提取的参考文献列表并将其粘贴到外部语言模型中，要求它检查期刊和数据库，以确保出版年份和作者是正确的（进行“即时同行评审”）。NotebookLM 提取内部数据，而外部 AI 利用其广泛的训练模型来验证外部引用的准确性。
步骤 3：或者，要求 NotebookLM 从文件中提取一个关键的、高层次的发现。复制此声明并将其上传到一个以研究为重点的 AI 中，专门启用其学术和/或深度研究模式。这个过程会根据广泛的外部学术文献对声明的真实性进行事实核查，确认该声明是否得到“大量研究证据”的支持，并帮助评估该声明的细微差别。
步骤 4：一旦对发现感到满意，要求 NotebookLM 整理研究的主要发现，复制输出，并将文本直接导入到演示工具（如 Gamma）中，以即时生成演示幻灯片。（你也可以使用 NotebookLM 的视频功能来生成带旁白的幻灯片集。）这会立即将经过验证的、提取的数据转化为专业内容，完成了从研究到演示的整个流程。
# 3. 从复杂电子表格到演示洞察
此用例将 NotebookLM 从文本摘要器转变为数据解释和沟通专家。用户通常难以将密集、数字化的数据——Excel 表格、大型报告、财务输出——转化为清晰、可操作且视觉准备好的演示见解。NotebookLM 可以自动化这一困难的步骤。
在制作演示文稿时，解释和手动总结复杂的电子表格可能令人望而生畏，常常导致关键见解埋没在数字之中。由于 NotebookLM 与包含大量数据的文体（如 Google Docs、Excel 或 Google Sheets 电子表格）无缝集成，它可以分析这些富含数字的内容。通过使用有针对性的提示，你可以指示 AI 执行复杂的分析——识别趋势、异常值和相关性——并将这些发现结构化为幻灯片就绪的格式。这使得 NotebookLM 超越了简单的文档组织，进入了高级商业智能领域。
步骤 1：上传数值数据源，例如包含表格的 Google Doc 或包含数据的 Excel 或 Google Sheets 电子表格。这集中了原始数据，使 NotebookLM 能够分析大型数据集。
步骤 2：提示 NotebookLM 识别数字中的关键模式、异常值或趋势。这会分离出关键发现、调查结果或基本数据点，从而总结大型数据集。
步骤 3：提交一个详细的提示，要求 NotebookLM 将发现分组到 3-5 个逻辑部分中，每个部分都可以成为一个演示幻灯片——如“销售趋势”、“区域表现”、“研发预算”等。这在几秒钟内将数小时的手动数据解释工作分解为演示文稿大纲。
步骤 4：对于每个部分，在提示中包含指令，要求提供一个简洁的幻灯片标题、3-5 个解释关键发现的要点，以及一个相关可视化（如条形图或折线图）的可选建议。这些输出可以直接传输到 Google Slides 或 PowerPoint 等演示软件中，简化内容创建过程。
# 总结
NotebookLM 的灵活性及其基于来源的特性，意味着它可以被视为一个传统应用程序，而更像是一个可定制的 AI 层，能够执行从动态数据提取（如引用或变量）到复杂项目映射（如聚类主题）等任务。只要发挥一些创造力，并跳出传统的总结思维定式，你就可以轻松地在个人和专业工作流程中拓展 NotebookLM 的能力边界。
Matthew Mayo (@mattmayo13) 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。作为 KDnuggets 和 Statology 的执行编辑，以及 Machine Learning Mastery 的特约编辑，Matthew 致力于让复杂的数据科学概念易于理解。他的专业兴趣包括自然语言处理、语言模型、机器学习算法以及探索新兴 AI。他的使命是实现数据科学社区知识的民主化。Matthew 从 6 岁起就开始编程。
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