在 NotebookLM 中聊天:强大的、专注于目标的 AI 研究合作伙伴

2025-10-29 17:02:45 英文原文

作者:Anuja Agrawal Senior Staff Lead, NotebookLM

我们显着改进了 NotebookLM 中的聊天功能,上下文窗口增大了 8 倍,对话内存延长了 6 倍,响应质量提高了 50%。此外,任何人现在都可以在聊天中设定目标,以更好地引导响应满足他们的自定义需求。

Stylized illustration of a person at the center of interconnected data points, messages, and document snippets, representing AI processing information.

我们正在对 NotebookLM 进行更改,以使其从根本上变得更智能、更强大。首先,一系列后端改进大大提高了性能和质量,其次,我们正在扩展为您的笔记本电脑设定目标的能力,使每个笔记本电脑都能适应您的需求。以下是新内容。

获得更深入的见解和更清晰的答案

我们对 NotebookLM 中聊天的工作方式进行了根本性升级。这些后端改进由最新的 Gemini 模型提供支持,共同提高性能、质量和上下文理解。自从我们开始测试这些改进以来,我们发现用户对使用大量来源的响应的满意度提高了 50%。以下是我们改进的所有内容:

  • 更加无缝和自然的对话。我们显着扩展了 NotebookLM 的处理能力、对话上下文和历史记录。从今天开始,我们将在所有计划的 NotebookLM 聊天中启用 Gemini 的完整 100 万个令牌上下文窗口,从而显着提高我们在分析大型文档集合时的性能。此外,我们将多轮对话的能力提高了六倍以上,因此您可以通过扩展交互获得更加连贯和相关的结果。

Diagram illustrating the process of a RAG model, showing an original query ("What are the major strategic drivers of growth and their financial impacts?") leading to a NotebookLM Retrieval and Ranking process (intermediate questions) and a final NotebookLM output (a detailed response).

  • 更深入的见解。我们增强了 NotebookLM 在源中查找信息的方式。为了帮助您发现新的联系,它现在会自动从多个角度探索您的来源,超越您最初的提示,将发现综合成一个更细致的响应。这对于非常大的笔记本电脑尤其重要,在笔记本电脑中,基于来源中最相关的信息,仔细的上下文工程对于提供高质量且值得信赖的答案至关重要。
  • 已保存且安全的对话历史记录。为了支持长期项目,您的对话现在将自动保存。您现在可以关闭会话并稍后恢复,而不会丢失对话历史记录。您可以随时删除聊天记录,并且在共享笔记本中,您的聊天记录只有您自己可见。这将在下周开始向用户推出。

"Configure Chat" dialog box with "Custom" selected to define a conversational goal, style, or role for a notebook.

个性化您的聊天目标

现在所有用户都可以使用,您可以自定义聊天以采用特定的目标、声音或角色 - 从分析来源的博士生到探索想法的创意讲故事者。首先,单击聊天中的配置图标。

然后,写下您希望聊天的方式以及您想要实现的目标。以下是一些可以尝试的方法:

  • 像对待博士生一样对待我:你是我的研究顾问。严格挑战每一个假设。提出探究性问题,找出逻辑谬误,并迫使我从头开始捍卫我的工作。
  • 担任首席营销策略师:您的回应必须是立即的行动计划。具有分析性和直接性,并专注于快速实现目标所需的具体策略和关键路径步骤。
  • 从三个不同的角度分析所提供的材料:作为一名注重证据和逻辑一致性的严格学者,作为一名寻找非明显联系和创新应用的创造性战略家,作为一名持怀疑态度的审稿人,积极寻找结论中的差距、缺陷和潜在问题。
  • 充当基于文本的模拟的游戏大师。提出一个具有特定目标和步数限制(例如 10)的高风险场景。我做出所有的选择。使用现实的、与场景相关的细节,生动地叙述结果。通过集成我们最新的模型改进,我们提供比以往更精确、更有洞察力和上下文感知的响应。

由于每个人都能够设定转换目标,NotebookLM 现在可以更好地适应您的特定项目。我们希望这些变化能够为您的工作带来新的生产力和创造力水平。

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摘要

NotebookLM 已进行了重大改进,包括 8 倍大的上下文窗口、6 倍长的对话内存以及得益于最新 Gemini 模型的响应质量提高 50%。用户现在可以在聊天中设置特定目标,以根据他们的需求定制响应。这些更新还包括来自增强源探索的更深入见解、保存的安全对话历史记录以及针对各种角色和目标的个性化聊天配置。这些变化旨在通过提供更精确和情境感知的响应来提高生产力和创造力。

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