导入资料后须检查识别结果是否准确：确认状态为“ready”，抽样验证关键段落无断字错位，大纲结构合理，语音转文字准确——任一环节异常均需返工原始文件。
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导入资料后检查识别结果，是确保NotebookLM后续生成PPT内容准确可靠的关键前置动作——若原始文本提取错误、漏字或乱码，所有幻灯片逻辑、图表引用和旁白都会失真，且无法回溯修正。
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确认资料状态是否为“Ready”
上传PDF/Word/录音/网页链接后，紧盯右上角状态栏：必须看到绿色对勾 + 【Ready】 字样。黄色感叹号≠可用，代表该文件未通过文本可读性校验。
扫描版PDF若未提前OCR处理，会直接被判定为“图像块”，NotebookLM无法从中提取任何文字——它不联网、不猜测、不补全，只忠实反射你给它的字节流。
手动抽样验证关键段落
点击任一已就绪的资料源名称，进入源文档预览页。
快速滚动至会议纪要结尾、技术参数表格、用户反馈原文等3处高信息密度区域，逐行比对是否出现：中文断字（如“云原生”显示为“云 原 生”）、数字错位（“2024年3月15日”变成“2 0 2 4 年 3 月 1 5 日”）、公式符号丢失（∑、α、→全部变为空格或方框）。
发现任意一处异常，立即停止后续操作——此时重传已无意义，必须返回原始文件做OCR重建或转为可复制文本格式再上传。
检查结构解析是否合理
回到笔记本主界面，在左侧资料列表下方点击“View outline”（大纲视图）。
系统会自动生成层级标题树，例如：
● 核心结论
○ 技术选型依据
○ 性能压测数据
● 实施路径
○ 第一阶段：环境搭建（2026.04–06）
○ 第二阶段：灰度上线（2026.07–08）
如果大纲中出现大量“Untitled Section”“Section 1”“Page 7”等无意义节点，说明NotebookLM未能识别语义分段——这通常源于原文缺乏标题样式（如未用Word标题1/2样式）、或PDF导出时丢失了逻辑标签。
此时需在原始文档中补加语义化标题，或用Adobe Acrobat重新导出为“带标签的PDF”后再上传。
验证语音转文字准确性（仅限MP3源）
方法一：播放原始录音片段 → 暂停 → 对照右侧自动生成的文字稿逐字核对；
方法二：在源文档预览页点击“Show transcript” → 查看时间戳对齐情况，重点检查口音较重、术语密集（如“Kubernetes Operator”“eBPF probe”）处是否被误转为近音词。
注意：中文普通话识别率约92%，但方言、多人交叉发言、背景键盘声超过15dB时，错误率陡增——若发现连续3处以上术语误识，建议先用Descript或腾讯云ASR做预处理，再将清洗后的文本粘贴为纯文字源上传。
