深度探索NotebookLM：高级功能与进阶技巧

最新推荐文章于 2025-12-05 11:49:48 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 11:49:48 发布 · 866 阅读

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#人工智能 #NotebookLM

引言

随着人工智能技术的不断发展，AI驱动的笔记工具已经从简单的文本整理发展到具备强大智能分析和内容生成能力的高级工具。谷歌的NotebookLM不仅在基础功能上表现出色，还提供了许多高级功能，能够满足专业用户和高级创作者的需求。本文将深入探索NotebookLM的高级功能，包括代码示例、应用场景和注意事项，帮助读者更好地掌握和利用这款强大的工具。

NotebookLM的高级功能

1.1 自定义提示与高级内容生成

NotebookLM的内容生成功能不仅限于生成摘要或简单的回答，它还可以根据用户提供的自定义提示生成复杂的文本内容。例如，你可以要求它根据一篇学术论文生成一个详细的实验设计，或者根据一篇新闻报道生成一个深度分析。

1.1.1 实战案例：生成实验设计

假设你是一名研究人员，需要根据一篇学术论文生成一个详细的实验设计。你可以通过以下代码调用NotebookLM的内容生成功能：

Python

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import requests

# 设置API密钥和文件ID
api_key = "your_api_key"
file_id = "file_id_from_upload_response"
custom_prompt = "Generate a detailed experimental design based on the document."

# 构建请求
url = f"https://notebooklm.googleapis.com/generate/{file_id}"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "prompt": custom_prompt
}

# 发送请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 检查响应
if response.status_code == 200:
    print("实验设计生成成功")
    experimental_design = response.json()["content"]
    print(experimental_design)
else:
    print("实验设计生成失败")
    print(response.text)

通过自定义提示，你可以要求NotebookLM生成几乎任何类型的文本内容，从而满足你的具体需求。

1.2 多文档关联分析

NotebookLM支持同时上传多个文档，并对这些文档进行关联分析。这对于需要整合多个来源信息的用户来说非常有用，例如研究人员需要综合多篇文献来撰写综述文章，或者内容创作者需要结合多个主题来创作内容。

1.2.1 实战案例：综合多篇文献撰写综述

假设你已经上传了多篇学术论文，并希望生成一篇综述文章。你可以通过以下代码调用NotebookLM的多文档关联分析功能：

Python

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# 假设你已经上传了多个文件，并获取了它们的文件ID
file_ids = ["file_id_1", "file_id_2", "file_id_3"]

# 构建请求
url = "https://notebooklm.googleapis.com/analyze"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "file_ids": file_ids,
    "prompt": "Generate a comprehensive review based on the provided documents."
}

# 发送请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 检查响应
if response.status_code == 200:
    print("综述文章生成成功")
    review_article = response.json()["content"]
    print(review_article)
else:
    print("综述文章生成失败")
    print(response.text)

通过多文档关联分析，你可以快速整合多个文档的信息，生成高质量的综述文章。

1.3 交互式问答与实时反馈

NotebookLM的问答助手功能不仅限于回答简单的问题，它还支持交互式问答和实时反馈。用户可以提出一系列相关问题，NotebookLM会根据上下文提供更准确的答案。

1.3.1 实战案例：交互式问答

假设你在阅读一篇关于人工智能的论文时，对其中的一些概念不太理解。你可以通过以下代码与NotebookLM进行交互式问答：

Python

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# 第一个问题
question_1 = "What is the main idea of the document?"
response_1 = requests.post(f"https://notebooklm.googleapis.com/ask/{file_id}", headers=headers, json={"question": question_1})

if response_1.status_code == 200:
    print("问题1回答成功")
    answer_1 = response_1.json()["answer"]
    print(answer_1)
else:
    print("问题1回答失败")
    print(response_1.text)

# 第二个问题，基于第一个问题的答案
question_2 = "Can you explain the concept of 'artificial intelligence' mentioned in the document?"
response_2 = requests.post(f"https://notebooklm.googleapis.com/ask/{file_id}", headers=headers, json={"question": question_2})

if response_2.status_code == 200:
    print("问题2回答成功")
    answer_2 = response_2.json()["answer"]
    print(answer_2)
else:
    print("问题2回答失败")
    print(response_2.text)

通过交互式问答，你可以逐步深入理解文档内容，获得更准确的解释和反馈。

1.4 高级音频功能

除了将文本内容转化为音频外，NotebookLM还支持对音频内容进行分析和生成。例如，你可以上传一个音频文件，要求NotebookLM生成该音频的文本内容，或者根据音频内容生成一个总结。

1.4.1 实战案例：音频内容分析

假设你上传了一个关于环保主题的播客音频文件，希望生成该音频的文本内容和总结。你可以通过以下代码调用NotebookLM的音频功能：

Python

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# 上传音频文件
audio_file_path = "path_to_your_audio_file.mp3"
files = {
    "file": open(audio_file_path, "rb")
}
response_upload = requests.post("https://notebooklm.googleapis.com/upload", headers=headers, files=files)

if response_upload.status_code == 200:
    print("音频文件上传成功")
    audio_file_id = response_upload.json()["file_id"]
else:
    print("音频文件上传失败")
    print(response_upload.text)

# 生成音频的文本内容
response_transcribe = requests.post(f"https://notebooklm.googleapis.com/transcribe/{audio_file_id}", headers=headers)

if response_transcribe.status_code == 200:
    print("音频转录成功")
    transcript = response_transcribe.json()["transcript"]
    print(transcript)
else:
    print("音频转录失败")
    print(response_transcribe.text)

# 生成音频内容的总结
response_summarize_audio = requests.post(f"https://notebooklm.googleapis.com/summarize/{audio_file_id}", headers=headers)

if response_summarize_audio.status_code == 200:
    print("音频内容总结成功")
    audio_summary = response_summarize_audio.json()["summary"]
    print(audio_summary)
else:
    print("音频内容总结失败")
    print(response_summarize_audio.text)

通过高级音频功能，你可以快速将音频内容转化为文本，并生成总结，从而更好地利用音频资料。