O NotebookLM apresenta a descoberta de recursos da Web para simplificar os processos de coleta de informações

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Ferramenta de pesquisa e anotações de IA do Google NotebookLM Um novo recurso chamado Discover Sources foi introduzido recentemente para mudar a forma como os usuários coletam e integram informações. Anteriormente.NotebookLM Os usuários precisam carregar manualmente todas as informações de pesquisa, sejam elas trabalhos acadêmicos, documentos de projetos ou transcrições de entrevistas. O acréscimo desse novo recurso possibilita a inclusão automática de informações relevantes de redes externas.

De acordo com o Google, os usuários podem simplesmente NotebookLM Quando você clicar no novo botão "Discover" (Descobrir) no painel "Sources" (Fontes) da ferramenta e descrever o tópico de seu interesse, a ferramenta iniciará um processo em segundo plano. Esse processo utiliza o Gemini A capacidade do modelo de examinar um grande número de recursos de rede em potencial em um curto período de tempo.

NotebookLM 引入网络资源发现功能,简化信息收集流程

Descobrindo fontes no NotebookLM

NotebookLM 引入网络资源发现功能,简化信息收集流程

Mecanismos de trabalho e integração

No centro desse recurso está sua capacidade de filtrar e refinar.NotebookLM Os recursos da Web coletados são analisados e até 10 recursos com a maior relevância são selecionados com base na descrição do tópico inserida pelo usuário. Cada recurso recomendado é acompanhado por um resumo anotado gerado por IA, explicando a relevância de seu conteúdo para o tópico do usuário. Até certo ponto, isso resolve o problema dos resultados dos mecanismos de pesquisa tradicionais, que são complicados e exigem que os usuários façam a filtragem por conta própria.

Os usuários podem importar esses recursos da Web recomendados para o NotebookLM no notebook. Depois de importadas, essas fontes on-line estarão tão disponíveis quanto qualquer outro documento local carregado usando a função NotebookLM A integração de informações externas à base de conhecimento e ao fluxo de trabalho da base de conhecimento existente do usuário permite o processamento de funções essenciais, como a geração de resumos de conteúdo, a automatização da criação de perguntas frequentes (FAQs), a geração de resumos de áudio, a realização de perguntas entre documentos e o uso de ferramentas de citação e anotações. Essa integração permite que informações externas sejam perfeitamente integradas à base de conhecimento e ao fluxo de trabalho existentes de um usuário.

Essas fontes são salvas no notebook para que os usuários possam acessar o conteúdo original da Web a qualquer momento e fazer perguntas sobre essas informações recém-introduzidas por meio da interface de bate-papo para aprofundar ainda mais sua compreensão.

Além disso, a ferramenta oferece aos novos usuários um botão exploratório chamado "I'm feeling curious" (Estou curioso). Quando clicado, o sistema seleciona aleatoriamente tópicos e gera fontes relevantes, dando aos usuários uma rápida amostra do que a descoberta de fontes pode fazer em ação.

Como usar e publicar o plano

As etapas para ativar o recurso Discover Sources são bastante simples:

  • entrevistas notebooklm.google.com.
  • Abra ou crie um bloco de notas.
  • Localize e clique no botão Discover no painel Sources (Fontes).
  • Digite o tópico ou a pergunta que você deseja explorar.

O Google diz que "descobrir a fonte" é NotebookLM Utilizar Gemini A primeira de uma série de implementações básicas de um recurso de modelagem para ajudar os usuários a encontrar e coletar informações sugere a possibilidade de mais aprimoramentos baseados nesse recurso no futuro.

Esse novo recurso foi disponibilizado a partir de 2 de abril de 2025 para todos os NotebookLM usuários, e espera-se que todo o envio dure cerca de uma semana. Essa atualização marca o início da NotebookLM Ele evoluiu de uma ferramenta que lida principalmente com os documentos dos próprios usuários para um assistente de pesquisa inteligente que é mais proativo e capaz de se conectar a informações de redes externas. O grau de eficácia e a possibilidade de realmente melhorar a eficiência da pesquisa ainda precisam ser experimentados pelos usuários e pelo feedback.

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