背景介绍
Knowledge Hub 是一个集成化的知识管理系统，用于：
- 收集： 集中存储各种信息来源（文档、网页、图表等）
- 组织： 分类、标签、结构化处理知识
- 搜索与检索： 快速定位特定信息
- 互动与演绎： 通过问答、摘要、可视化等工具与知识互动
详细信息
核心组成部分
| 组成模块 | 功能说明 |
| 资料库 | 存储原始资料，如文档、演示文稿、网页等 |
| 知识单元 | 拆解出的知识点，如概念、流程、方法论 |
| 检索系统 | 搜索引擎、标签系统、全文索引等工具 |
| AI助手 | 提供问答、摘要、关系图谱、洞察分析等功能 |
| 知识地图 | 将知识串联成结构化的图谱，支持多层级结构导航 |
Google NotebookLM 能做什么？
NotebookLM 是 Google 推出的 AI 驱动知识管理与学习平台，它使用 Gemini 模型，围绕上传的资料（称为“源文档”）生成摘要、回答问题、提炼重点，让知识更易于理解与应用。
核心功能简介
| 功能 | 作用描述 |
| 上传文档 | 支持 PDF、Google Docs 等格式。每本笔记最多 20 个来源，500,000 字内。 |
| 自动摘要 | 自动提取各文档重点摘要，便于理解文献内容。 |
| 问答交互 | 类似 ChatGPT，基于你上传的资料问答，对文档内容进行引用和解释。 |
| 引用标注 | 回答中的信息会自动附带原文出处，增强可靠性。 |
| 多笔记本管理 | 你可以为不同主题建立独立笔记本，分类管理。 |
使用 NotebookLM 创建结构化、可检索的知识体系
第一步： 准备知识资料：
- 收集相关的文档（如 PDF、研究报告、演示文稿、Word 文档等）
- 按主题分类（如：“Prompt 工程”、“AI 伦理”、“产品设计”）
- 上传到 Google Drive 或本地（用于导入）
第二步： 创建笔记本（Notebook）
- 访问 👉 https://notebooklm.google.com
- 点击右上角的 “New Notebook” 新建一个笔记本
- 命名为主题名，如 “AI 应用知识库”
- 点击“Add Sources”导入文档（支持 Google Drive 或上传文件）
第三步： 理解摘要与知识分解
- 每个文档会自动生成摘要卡片（Summary Cards）
- 可以点击卡片查看每个文档的要点提炼
- 添加“自定义笔记”用于手动补充理解
第四步： 基于内容提问，系统会引用原文回答，并标出来源。
问题示例：
- “这个报告中的关键发现是什么？”
- “请总结第3章的主要观点”
- “这篇文献中提到了哪些方法？各自优势是什么？”
第五步： 构建层级结构
虽然 NotebookLM 不支持真正的“多层级目录”，但可以通过以下方法实现层级感：
| 方法 | 操作建议 |
| 多 Notebook 划分 | 每个 Notebook 对应一个大主题（如 AI、设计等） |
| 命名规范 | Source 文档命名格式如 [01] Prompt 概述.pdf |
| 标签卡片 | 使用“Note cards”写提炼笔记，并手动加注层级（如 H1, H2 样式） |
以上便是本文的全部内容，感谢您的阅读，如遇到任何问题，欢迎在评论区留言讨论。