9个NotebookLM高级技巧

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标签: NotebookLM · AI工具 · 生产力 · 知识管理 · 谷歌AI

NotebookLM 的九个高级技巧概览

大部分人使用 NotebookLM 只用到了最基础的功能，而对于一些高阶技巧，大多数人都不知道，也不会使用。比如系统提示词和自定义提示词该如何撰写，再比如谷歌官方 blog 中提出的 Everything Notebook 理念是什么意思，如何创建自己的 Everything Notebook。再比如文件数量太多，超过50个上限，应该怎么合并，不同种类的文件类型如何做到自动化合并。再比如 YouTube 视频如何一键批量导入 NotebookLM，而不是自己手动一个一个复制。再比如 Google Drive 如何与 NotebookLM 联动实现更便捷的功能，以及如何上传大容量的音频视频文件等等。

今天我就来为大家介绍 NotebookLM 的九个高级技巧，学会这些技巧，你的 NotebookLM 才能开启上帝模式，发挥全部的功能。本期视频中的知识点、提示词以及代码，我都整理成了知识笔记，视频的最后会分享给大家。那我们就正式开始。

创建专属的 Everything Notebook（主笔记本）

首先我们来看谷歌官方 blog 中提出的 Everything Notebook 理念。很多人使用 NotebookLM 第一件事就是创建相应的笔记本，比如学习 AI、学习外语，或者像我一样，把喜欢的知识博主的视频导入成一个笔记本。但谷歌官方博客中给出的一个最佳实践，则是创建一个主笔记本，里面包含你所有的资料。比如每天使用的常识资料、项目资料、工作或创业中的核心数据与文件，或者你所做过的所有头脑风暴的资料，甚至于你过往的成功案例与失败教训。

当你把这些有关于你的资料汇集到这个主笔记本之后，你实际上就拥有了一个专属于你的个性化 AI。你可以想象这个 AI 了解你所有的过往，了解你的思维方式与性格，了解你的优势与缺点，了解你的成功与失败。那么现在它成为了你的数字分身，在你以后要做决策和战略规划的时候，AI 都会根据你这个人来为你量身打造专属于你的决策路线，发挥了你的专长，克服了你的缺陷。创建这样一个数字分身，才是你来到 NotebookLM 应该做的第一件事。

我的前一期视频讲过如何通过设置系统提示词来让 AI 更了解你，从而生成更符合你的回答。而这篇谷歌官方 blog 中的 Steven Johnson 给出的 Everything Notebook 理念，则是彻底把 AI 打造成了你的替身。因为 NotebookLM 中能保存的资料内容，要远超一个小小的系统提示词。以我个人为例，我的主笔记本中就包含了我现在所从事的工作的所有资料，比如我的视频口播文案、我的 YouTube 的后台所有数据、粉丝画像、视频的点赞与评论，以及我的商务合作邮件等等。NotebookLM 能够根据这些内容为我进行分析，提出建议，并对未来的运营策略进行规划。所以我建议大家在使用 NotebookLM 的时候，先创建这样一个主笔记本，然后再去设置对应的知识笔记本。这篇谷歌官方博客文章的名字叫《八个 NotebookLM 专家级入门》，建议大家可以通过搜索来查看这篇博客，也可以在我的知识笔记中找到链接。

Gemini 与 NotebookLM 的联动

这里我要引出另外一个高级技巧，就是谷歌 Gemini 目前已经联通了 NotebookLM。如果你创建了这样一个 Everything Notebook，也就是主笔记本，那么在你使用 Gemini 的时候，也可以选择这个主笔记本，来让 Gemini 根据你的个人信息来为你做策划。我们来到 Gemini 的官网，在 AI 对话框的加号按钮点开之后，就能看到 NotebookLM 这个选项。点击之后，就可以在弹出的窗口中选择你的 NotebookLM 中的笔记本了。

这个功能解决了什么痛点呢？首先就是网络搜索。NotebookLM 在回答问题的时候无法进行网络搜索，只能根据左侧的来源和自己的训练数据进行回答。而在 Gemini 官网的对话框中，你可以要求 AI 一方面参考你 NotebookLM 笔记本中的资料，另一方面进行深入的网络搜索，对二者的信息进行汇总之后再为你回答问题。并且在这里你是可以选择多个笔记本的，所以它的资料范围就扩大了。得益于 Gemini 的超强上下文以及强大的云端 RAG 功能，AI 的回答质量会更高。

比如我有一个主笔记本，保存了我个人的核心资料和信息；另外我创建了一个个人成长与一人公司的笔记本，里面保存的是油管著名博主 Dan Koe 的视频；另外我还保存了《纳瓦尔宝典》以及 Naval 的采访视频。然后我在 Gemini 中勾选这两个笔记本，Gemini 就会根据我主笔记本中我的个人核心资料，结合 Dan Koe 和 Naval 这些顶级大脑的核心思想，来为我量身打造个人事业的战略规划。而在 NotebookLM 中，目前 AI 是无法跨越多个笔记本来进行回答的。

另外这个功能还补全了多模态能力。在 NotebookLM 中，我们是没有办法自定义生成图片的，也没有办法让 AI 为我们编写代码来生成程序。而在 Gemini 官网中，我们可以使用 Imagen 图像模型以及 Canvas 编程功能，让 AI 结合你 NotebookLM 中的资料进行画图或者是写代码。我举个例子，我有一个 NotebookLM 笔记本，里面是关于时尚和流行服装相关的。现在我来到 Gemini，选择我这个笔记本，就可以让 Gemini 根据我笔记中的资料，为我绘制一些时尚穿搭相关的图片，用于电商或者我个人服装店铺的广告；或者利用 Canvas 功能，直接生成一个潮流服装主题的网站。而这些 NotebookLM 都是做不到的。这个功能在当下这个时间点正在进行灰度测试，并不是所有用户都会推送，但是应该很快就会全面部署了。这就是 Gemini 和 NotebookLM 的联通功能。

系统提示词的设置与模板

接下来我们来看三个提示词相关的技巧。首先是系统提示词。在 NotebookLM 页面中，中间这个区域的右上角有一个“设定笔记本”按钮，点开之后，我们选择“自定义”就可以设定系统提示词。最近的一次更新，谷歌已经把这个系统提示词的长度扩大到了1万个字符。那么这个系统提示词我们应该设置什么内容呢？界面上给出了一些基础的建议，比如角色、风格以及目标。这里我做了一些补充和扩展，并展示了一个提示词模板样例。

首先第一部分我们要定义角色，比如分析师、主持人或者产品经理。第二部分就是定义任务的目标，是整理核心论点还是撰写论文和决策文件。第三部分就是资料的使用规则，是要求它只根据资料库中的内容来回答，还是可以参考自己的训练数据。接下来就是思考与分析的方式，是对比不同的观点，还是直接给出结论。找出依据之后，我们要定义输出格式，是输出为 Markdown 格式还是表格，还是纯文本的文案，是使用简体中文，还是说遇到专业术语要用中英文格式来解释。最后就是定义语气风格，比如我经常定义的语气风格是专业严谨，不要用比喻拟人等修辞，不过度使用连接词等等。

这样一个提示词就基本适用于大部分场景了。你还可以根据自己的实际情况来增加一些内容，比如增加一些负向约束，告诉 AI 不要做什么，比如禁止过度谄媚和礼貌，禁止模糊的指代，而要明确目标主体等等。这个提示词其实和我前一期视频讲过的谷歌 Gemini 的系统提示词有类似之处，大家可以回看我的前一期视频。设置好系统提示词之后，点击保存就可以进行对话了。系统提示词有着较高的权重以及抗干扰能力，不会被上下文冲淡，这是一个非常必要的核心技巧。

随手保存聊天历史

这里我要说一个关键问题，那就是 NotebookLM 默认不保存聊天历史，刷新页面之后对话就会消失。所以大家要养成随手点击“储存至记事”的习惯。

六大功能模块的自定义提示词

另一个有关提示词的技巧，就是自定义提示词。页面右侧的工作室这一栏的功能模块，目前一共有六个功能可以设置自定义提示词，它们分别是语音摘要、影片摘要、学习卡、测验、资讯图表和简报。点击功能模块右侧的小铅笔按钮，打开编辑窗口，就可以设置自定义提示词了。我们要注意一点，刚才设置的系统提示词只作用于笔记本，也就是中间的 AI 问答窗口；而现在设置的这六个功能模块的提示词，分别只作用于各自的模块，互相不会干扰。

那么这六个功能模块的自定义提示词中，通用的底层逻辑有哪些呢？首先就是目标和受众群体，这个是最重要的。你生成的内容是给谁看的？你是要生成儿童故事绘本给儿童看，还是要生成财经博客给那些对财经感兴趣的粉丝看，还是生成学习卡和测验为了自己的考试复习？所以目标和受众是最重要的通用底层逻辑。另外就是证据约束，要求 NotebookLM 必须基于资料库来源，还是可以自己进行总结。因为 NotebookLM 在总结性任务中非常容易自行合理化补全，所以一定要进行相应的约束。

针对这六个功能模块的提示词设计重点，我以表格形式写在了笔记里，分别针对这六个功能模块给出了提示词样例。实际上你点开每个功能模块右侧的小铅笔图标，在弹出的窗口中就可以看到提示词范例。结合我刚才介绍的通用设计思路，以及每一个功能模块的范例，你就能生成想要的内容了。

Deep Research 功能的优化与提示词设计

接下来我们来看看 Deep Research 功能，以及 Deep Research 的提示词设计思路。我们在使用 NotebookLM 的 Deep Research 的过程中，很容易就会发现，NotebookLM 的 Deep Research 和通用 AI 的 Deep Research 功能效果有一些不一样。这主要是因为它们的策略与使用场景不同，所以内置的搜索规划机制就不同。NotebookLM 的 Deep Research 是当你手中的资料覆盖面不足、时效性也有所欠缺的情况下，为你的资料库来源进行一个补充，它生成的报告主要作为资料库的信息来源。而 ChatGPT 和 Gemini 的 Deep Research 功能生成的报告则是直接可以拿去用，比如拿去做演讲和汇报，或者稍作修改就上交给你的领导。它们的使用场景是不同的。

当我们使用 NotebookLM 的 Deep Research 的时候，提示词就要针对这个场景进行优化。我们主要关注的是研究的目标与用途，研究的范围包括时间范围、地域范围以及内容侧重。在这一点上，要与我们手中的现有资料实现一个互补。然后就是约束来源，是优先官方文档和学术论文，还是优先搜索社区论坛。最后就是输出结构和表达规则。我们在 Reddit 社区中就能看到一些帖子，通过撰写完整的结构化提示词来优化 NotebookLM 中的 Deep Research 功能，从而生成更优质的报告。另外也可以直接使用 Gemini 和 ChatGPT 的 Deep Research，然后把生成的报告导入到 NotebookLM 中使用。大家如果感兴趣，可以在 Reddit 上的 NotebookLM 板块中参考这些帖子。以上就是 Deep Research 功能的优化。

突破限制上传大容量音视频

再接下来我介绍一个上传大容量音频视频的技巧。如果你录制了一段非常长的会议音频，或者是专家讲座、研讨会，你手中的音频视频文件非常的大，而 NotebookLM 的上传文件大小是有限制的，你手中的这几个小时的会议讲座音频是肯定上传不上去的。那怎么办呢？我们可以登录 YouTube，把你手中的视频上传到 YouTube，并且设置这个视频为非公开视频，然后把视频链接复制出来，导入到 NotebookLM 中。这样一来，你的视频就成功上传到笔记本中了。这个小技巧适用于你经常会录制一些讲座、研讨会这种场景。

浏览器插件批量导入视频与网页

说到 YouTube 视频，如果我们想批量导入某一个博主的视频到我们的 NotebookLM 笔记本中，我们可以使用浏览器插件，名字叫做 YouTube to NotebookLM。我们在谷歌 Chrome 浏览器的插件商店里搜索这个插件，安装之后就可以使用了。我来到了 YouTube 著名博主 Dan Koe 的主页，直接使用插件，就可以把他的视频一键导入到我的笔记本中了。类似的浏览器插件还有一个叫 NotebookLM 网页导入器，这个插件不光可以导入 YouTube 视频，还可以把普通网页上的图文资料一键保存到 NotebookLM。这个插件虽然强大，但是免费用户每日有数量限制。

联动 Google Drive 构建知识库

我个人更喜欢用谷歌云盘的浏览器插件，名字叫 Save to Google Drive，是谷歌官方的插件，可以把网页中的内容保存到谷歌云盘，而 NotebookLM 可以直接选择谷歌云盘中的资料作为来源。接下来我们就来看看谷歌云盘的强大之处，以及如何与 NotebookLM 结合使用。

刚才我说过，可以通过谷歌官方浏览器插件把网页内容导入到谷歌云盘。类似的还有很多其他场景，比如在 Gemini 官网与 Gemini 的对话也可以保存到谷歌云盘，而在 Google AI Studio 中与 Gemini 的对话默认就保存在谷歌云盘，与 NotebookLM 的对话也可以一键保存到谷歌云盘。此外，谷歌邮箱也就是 Gmail 邮件中的附件也可以一键保存到云盘。当你安装了谷歌云盘的桌面 App 之后，你电脑上的任何资料都可以直接放到资源管理器中的 Google Drive 中，它会自动同步到你的云盘中。如果你使用 Obsidian 这样的笔记软件，则可以直接使用谷歌云盘来作为跨平台同步备份。这样一来，你的知识笔记就可以直接通过谷歌云盘导入到 NotebookLM，而 NotebookLM 强大的 AI 功能正好弥补了 Obsidian AI 能力的缺陷。

绕过人物照片审核的小技巧

在这里我还要再介绍一个小技巧，如何绕过人物照片的审核。如果你向 NotebookLM 上传一张带有人脸的照片，NotebookLM 审核是不通过的。解决方法也很简单，在你的谷歌云盘中创建一个文档，把这个照片复制进去，然后添加几个单词保存，然后来到 NotebookLM 中导入这个文件就可以了。

大家可能会问，为什么要上传真人照片呢？使用场景是什么？我来举几个例子。比如你正在学习心理咨询相关课程，对人物进行情绪分析，上传一些照片来分析这个人情绪如何，是否有焦虑。再比如时尚与电商相关，你创建了一个笔记本是关于今年的服装流行趋势，你上传了一个服装模特的照片，让 NotebookLM 结合照片与你的文档资料，来生成一个小红书种草文案或者是电商广告的宣传文案。再比如说你正在撰写网文小说，为了保持人物的一致性，你用 AI 生成了男主角的照片上传给 NotebookLM，那么之后 AI 就永远都会以这个照片来作为男主角的样貌参考。以上就是谷歌云盘的技巧。

自动化批量合并文档

最后我来快速地说一下文档合并的技巧。每一个 NotebookLM 笔记本都有文档数量限制，免费用户是50个，但单个文件的大小限制是 500,000 token。如果你手中的资料过多，就需要合并。我们不可能每次都手动复制粘贴来合并文档，那么我来给大家介绍一个自动化的方案。

首先纯文本的文档，比如 TXT 或者是 Markdown，只需要运行一小段 Shell 脚本就可以合并。Shell 脚本是 Windows 自带，打开命令行就能运行，不需要安装任何依赖，不像 Python 代码还需要先安装 Python。在 MacBook 上也是一样的。这两段代码我都展示在屏幕上了，直接打开命令行运行这个代码，就会把当前文件夹下的所有文本文件进行合并，完全自动化。大家不要一听到是代码就头疼。我自己有15年的全栈开发经验，但是我已经好久没有自己亲自写代码了，这个代码也是我让 AI 生成的。非常简单，大家都可以去尝试让 AI 写代码来为你解决复杂问题，实现自动化。感兴趣的同学可以使用我笔记中的这段提示词，来让 AI 为你生成代码。

如果你手中的资料是二进制文件，比如 PDF、Word 文档、图片或者是电子书，如果想合并它们，就需要借助一些工具了。数量少的情况下，你可以找在线工具手动上传然后合并 PDF。但如果你的文件数量太多，而且文件的类型又很杂，又有 PDF，又有 Word 和图片，最方便的办法就是 Python 代码。具体我就不在这里讲什么 Python 语法了，大家可以直接用我笔记中的这个代码，或者自己让 AI 来帮你写 Python 代码来实现自动化的文档合并。提示词我也放在笔记里了，这个提示词非常简单，是纯大白话，AI 不光会为你生成代码，还会为你讲解详细的执行步骤。

总结与资料领取

以上就是今天视频的全部内容了。视频中的知识点所用到的工具、提到的官方博客地址、使用的提示词和代码，我都整理成了知识笔记，大家可以直接在我的频道信息或者个人主页的简介中，找到我的个人主页来领取资料。如果大家在使用过程中有任何的问题，也欢迎大家给我留言。记得点赞关注，我会持续分享更多的优质内容，谢谢大家。