NotebookLM，LM 代表的是 Language Model（语言模型）。之所以这样命名，强调这个产品不是一个通用的聊天机器人（像普通的 Gemini 或 ChatGPT），而是一个以“笔记本”为核心交互界面、由“语言模型”驱动的知识处理引擎。
对于经常需要翻阅技术文档的人来说，NotebookLM 的容量上限其实非常慷慨，但也存在几个“硬门槛”。
项目资料
| 维度 | 免费版 (Standard) | Plus 版 (订阅制) |
|---|---|---|
| 每个笔记本的来源数量 | 50 个 | 300 个 |
| 单个文件的大小上限 | 200 MB | 200 MB |
| 单个文件的字数上限 | 500,000 字 | 500,000 字 |
| 单个文件的页数上限 | 1,000 页 | 1,000 页 |
| 总笔记本数量 | 100 个 | 500 个 |
针对书籍 PDF 的处理资料
如果你手头的参考资料是厚重的书籍，PDF 文件较大或页数超标，建议采取以下策略：
- PDF 拆分： 既然单个文件上限是 1,000 页/200MB，你可以使用工具（如 Adobe Acrobat 或在线的 SmallPDF）将一本书按章节拆分为
[书名]_Part1和[书名]_Part2。由于一个笔记本可以容纳 50 个来源，这足够你放下一整套技术丛书。 - 压缩 PDF： 如果书籍图片较多导致超过 200MB 但页数没超，可以先进行“减小文件大小”处理。NotebookLM 对文字的识别能力极强，图片质量稍微下降不影响它的理解。
- 优先 OCR： 确保你的 PDF 是可搜索文本格式。如果是扫描件且没有经过 OCR（光学字符识别），AI 可能无法读取其中的文字。
使用建议
- 建立专用笔记本： 不要把所有东西塞在一起。建一个名为“STM32 开发库”的笔记本，把相关的 RM（参考手册）、DS（数据手册）和 HAL 库文档丢进去。
- 利用“笔记来源”：可以将自己写的和主题相关的内容导入进去，也可以直接粘贴为“独立笔记” (Noted Source)，AI 会把你写的感悟和官方手册结合起来回答问题。
- 多模态增强： 现在 NotebookLM 支持 YouTube 链接。如果你在 YouTube 上看到好的一系列 STM32 教程视频，直接把 URL 丢进去，它能根据视频字幕和你上传的 PDF 交叉对比，解答你的疑问。
建立“元指令”笔记
- 技巧： 在笔记本里手动新建一个 Note，标题叫《我的回答偏好》。内容写上：“我喜欢简洁的回答，所有技术参数请用表格呈现，涉及公式请使用 LaTeX 格式。”
- 价值： 由于 NotebookLM 会参考你所有的笔记来源，这张 Note 会像“系统指令”一样，让 AI 的所有后续回答都符合你的审美和习惯。
闪卡
生成的闪卡，可以一键在左侧对话框中进行解释。这就是我之前非常想在 Anki 中集成 GPT 的功能！对这效果惊呆了
![[Pasted image 20251230110703.png]]
Google 文档
Google 有没有自己的 markdown 产品，例如将 NotebookLM 的回复保存到笔记中，然后笔记也可以导入到 Google 文档当中，如果有公式什么的，Google 文档似乎显示不佳
1、Google 文档的偏好设置中可以启用 Markdown
核心痛点在于公式（LaTeX）显示不佳 ![[Pasted image 20251230131851.png]]
目前推荐的导出方案：
- 使用第三方“桥接”插件（最推荐）
- 目前社区里有一些专门针对 NotebookLM 开发的插件，比如 “NotebookLM to LaTeX & MD”。
- 操作： 它能一键把 NotebookLM 的回答导出为格式完美的 PDF 或标准 Markdown 文件。你可以先导出为 PDF，这种方式公式最美观。
- MassiveMark Playground
- 这个工具专门处理“大模型内容 -> 办公文档”的转换。
- 流程： 将 NotebookLM 内容复制到 MassiveMark 页面，它会自动渲染公式和表格，然后允许你导出一个
.docx文件。由于.docx与 Google Docs 高度兼容，公式通常能保持原样。 - ![[Pasted image 20251230141308.png]]
- Google Docs 内部插件
- 如果坚持在 Docs 内部解决，可以安装 “Auto-LaTeX Equations” 插件。
其实，即使 Google 文档能显示公式，它显示的往往也是一个“对象（Object）”或“图片（Image）”，而不是“代码（Code） 这正是目前“富文本办公软件”与“结构化数据（AI）”之间最深的鸿沟