notebooklm可自动关联多源资料中的事实与论据。上传命名明确的pdf、网页等资料后，系统自动构建语义索引；支持自然语言提问并精准溯源，标注引用位置；还能批量验证断言，按支持/反对/未提及三类结果高亮反馈。
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用NotebookLM自动关联多份PDF、网页或文本资料中的事实与论据，避免逐页翻查、复制粘贴、人工比对原始材料的低效操作。
上传并命名你的资料集
打开NotebookLM → 点击左上角“+ New notebook” → 在弹出窗口中点击“Add sources”按钮。
拖入PDF、TXT、Google Docs链接或网页URL（支持最多10个来源）；【每个文件必须有明确、唯一的名称】，比如“2024年Q3财报_官方版.pdf”“竞品分析_第三方研报_202503.pdf”，不能留默认名“Document1”“未命名文档”，否则后续提问时模型无法准确区分依据来源。
等待状态栏显示“Ready”后关闭窗口。系统会自动提取文本并构建语义索引，无需手动OCR或清理格式。
用自然语言提问，让NotebookLM自动溯源
在底部输入框直接问：“对比A报告和B报告中关于用户留存率的定义差异”，或“C文档提到的‘冷启动策略’在D网页里是否有对应执行案例？”
NotebookLM会在几秒内返回答案，并在每句话末尾标出引用来源（如“[A报告, p.12]”“[D网页, ‘Implementation’ section]”），点击方括号即可跳转到原文对应段落。
这一步不依赖关键词匹配，而是理解语义关系——即使A报告写“7日留存”，B报告写“一周回访率”，它也能识别为同一指标并拉取双方表述。
批量验证关键主张是否被多源支撑
第一步：在笔记正文区写下待验证的断言，例如：“项目延期主因是供应链交付延迟”。
第二步：选中该句 → 点击右键 → 选择“Ask about this text”。
第三步：NotebookLM立刻扫描所有已上传资料，返回三类结果：① 明确支持该说法的原文证据（标绿色）；② 提出相反观点或限定条件的段落（标橙色）；③ 完全未提及该信息的资料（标灰色）。【灰色不等于错误，只代表当前资料集无记录】
第四步：点击任意一条绿色引用，右侧边栏同步展开上下文，可快速判断该支撑是否充分、是否存在断章取义风险。
