结合 Google 官方 NotebookLM 最新能力，整理它在 AI 源资料阅读、Fast Research / Deep Research、Audio / Video Overviews 和团队知识沉淀里的实际用法。
NotebookLM 不是“什么都能聊”的通用聊天窗口，它要求你先放入来源，然后只基于这些来源回答。资料里没有的内容，它更倾向于说没找到，而不是自由发挥。这也是它最适合做学习、研究、资料沉淀的原因。
去 notebooklm.google.com，新建一个 Notebook。一个 Notebook 最好只服务一个主题，比如竞品分析 Q2、售前知识库、课程复习。主题越杂，后面检索和引用越容易跑偏。
Google 官方当前支持的来源已经比很多旧教程里写的丰富得多：
每个来源最多 50 万词或 200MB，一个 Notebook 最多 50 个来源。需要注意：它保存的是静态副本。Google Drive 里的 Docs / Sheets 更新后，要手动同步；其他本地文件通常要重新上传。
现在的 Sources 面板不只是上传入口：
这意味着 NotebookLM 不只是资料来了以后再问答，而是能帮你从搜集资料就开始搭知识库。
资料进来后再问问题，它会基于来源给回答，并附行内引用。真正有价值的不是它答了什么，而是你能立刻点回原文验证什么。
Audio Overview 现在也不只是两个 AI 主持人聊天这么简单了。
Audio Overview 现在支持 Interactive mode，你可以中途加入对话，用语音打断追问，让主持人基于来源继续解释。这个功能目前主要是英文体验更完整，但方向已经不是单向播客摘要，而是更接近可交互的音频学习助手。
Video Overview 是这轮更新里最该补上的功能。它不只是把音频加个背景图，而是把来源做成一条真正可观看的视频讲解。
Video Overview 生成时间可能比 Audio 长很多，有时会超过 30 分钟。它更适合做讲解版摘要或对外分享，不适合替代你逐条核对原始资料。
当你手里已经有一批来源，且后续要围绕这些来源做问答、提炼、学习、复核、知识沉淀，NotebookLM 现在是更完整的一站式工具。如果你还在开题找方向、需要纯创意发散、或者需要绝对实时的信息，它就不是第一选择。
NotebookLM 更适合“资料已经选好以后”的阶段。你可以先用 Gemini Deep Research 或 Kimi Deep Research 做第一轮资料搜集，再把确认过的网页、PDF 和报告放进 NotebookLM。后续写文章、做汇报、复习课程时，NotebookLM 的优势是回答能回到原始来源，不容易把资料出处混在一起。
如果你要做中文市场调研，可以先用 Kimi 找中文网页和行业资料；如果要查英文公开来源，可以搭配 Perplexity；如果资料已经进入 Google Docs 或 Slides，再用 Gemini 继续整理成汇报稿。NotebookLM 放在最后做资料库和复核入口，会比一开始就把所有资料塞进去更好用。
延伸阅读
相关工具
NotebookLM
Google 的源资料问答工具，适合文档问答、资料整理、Audio Overview 和 Video Overview 生成。
Perplexity
以引用和研究见长的 AI 搜索工具，支持 AI 搜索、AI Deep Research、AI 问答、Create files and apps、Comet Assistant 和带来源的回答，适合调研、事实核查与资料汇总。
Gemini
Google 的通用 AI 助手，支持 AI 对话、AI 搜索、AI Deep Research、AI 长文档处理、AI 多模态理解。官方在 2026 年继续把 Gemini 3.1 Pro 推进到 Gemini App 和 NotebookLM，适合研究、整理和 Google 生态内工作流。
相关实战指南
查看全部实战指南Gemini Deep Research 怎么用：研究计划、长上下文和同类工具选择
从 Deep Research 研究计划、长上下文文档处理到 Workspace 导出，整理 Gemini 适合哪些研究任务，以及什么时候该搭配 Perplexity、Kimi、NotebookLM。
研究型 Agent 到汇报初稿：Deep Research、Kimi、Canva、NotebookLM 怎么接
把研究型 Agent 拉底稿、Kimi 收中文结构、Canva 排汇报页、NotebookLM 回查来源拆成四步，适合研究结果继续变成可展示的汇报初稿。
Gemini Notebooks 和 NotebookLM 怎么搭：项目资料整理别在一个窗口里硬做到底
把 Gemini 放在资料预整理，把 NotebookLM 放在单项目问答和产出，整理出一条更适合项目资料、FAQ 和 briefing 的使用顺序。
AI 内容早报工作流：从 RSS 订阅到结构化草稿怎么排
把 RSS 订阅、来源回查、中文整理和定时同步拆成四段，适合每天持续产出 AI 资讯、热门文章和实战指南草稿。
Kimi Deep Research 与 Agent Swarm 使用指南
基于 Kimi K2.6 与 Agent Swarm 官方页面，整理它在 AI 中文研究、AI 长文档处理、AI 大任务拆解中的实际用法。
研究资料到可交付简报
手头资料散落在网页、PDF和表格里，需要交一份简报？这条 AI 文档处理流程支持 AI 资料整理、AI 文档分析、AI 内容总结，帮你从检索到复核跑通，不漏来源、不丢结论。
