NotebookLM führt Web Resource Discovery ein, um Informationsbeschaffungsprozesse zu rationalisieren

Googles KI-Forschungs- und Notizen-Tool NotebookLM Vor kurzem wurde eine neue Funktion namens Discover Sources eingeführt, um die Art und Weise zu ändern, wie Nutzer Informationen sammeln und integrieren. Zuvor.NotebookLM Die Nutzer müssen alle Forschungsinformationen manuell hochladen, egal ob es sich um akademische Arbeiten, Projektdokumente oder Interviewprotokolle handelt. Mit dieser neuen Funktion können relevante Informationen aus externen Netzen automatisch eingefügt werden.

Nach Angaben von Google können Nutzer einfach NotebookLM Wenn Sie auf die neue Schaltfläche "Entdecken" im Bereich "Quellen" des Tools klicken und das Thema beschreiben, an dem Sie interessiert sind, startet das Tool einen Hintergrundprozess. Dieser Prozess nutzt die Gemini die Fähigkeit des Modells, eine große Anzahl potenzieller Netzressourcen in kurzer Zeit zu scannen.

Erkennen von Quellen in NotebookLM

Arbeitsmechanismen und Integration

Das Herzstück dieser Funktion ist die Fähigkeit, zu filtern und zu verfeinern.NotebookLM Die gesammelten Webressourcen werden analysiert und bis zu 10 Ressourcen mit der höchsten Relevanz werden auf der Grundlage der vom Benutzer eingegebenen Themenbeschreibung ausgewählt. Jede empfohlene Ressource wird von einer KI-generierten kommentierten Zusammenfassung begleitet, in der die Relevanz ihres Inhalts für das Thema des Nutzers erläutert wird. Bis zu einem gewissen Grad löst dies den Schmerzpunkt traditioneller Suchmaschinenergebnisse, die kompliziert sind und von den Nutzern verlangen, dass sie selbst filtern.

Benutzer können diese empfohlenen Webressourcen in die aktuelle NotebookLM im Notizbuch. Nach dem Import sind diese Online-Quellen genauso verfügbar wie jedes andere hochgeladene lokale Dokument, das mit der Funktion NotebookLM Die Integration externer Informationen in die Wissensdatenbank und den Workflow der bestehenden Wissensdatenbank des Benutzers ermöglicht die Bearbeitung von Kernfunktionen, wie z. B. die Erstellung von Inhaltszusammenfassungen, die automatische Erstellung von häufig gestellten Fragen (FAQs), die Erstellung von Audiozusammenfassungen, das Stellen von dokumentenübergreifenden Fragen und die Verwendung der Zitier- und Notizwerkzeuge. Durch diese Integration können externe Informationen nahtlos in die bestehende Wissensdatenbank und den Arbeitsablauf eines Benutzers integriert werden.

Diese Quellen werden im Notebook gespeichert, so dass die Nutzer jederzeit auf die ursprünglichen Webinhalte zugreifen und über die Chat-Schnittstelle Fragen zu den neu eingeführten Informationen stellen können, um ihr Verständnis weiter zu vertiefen.

Darüber hinaus bietet das Tool neuen Nutzern eine Sondierungsschaltfläche mit der Bezeichnung "Ich bin neugierig". Wenn sie darauf klicken, wählt das System nach dem Zufallsprinzip Themen aus und generiert relevante Quellen, so dass die Nutzer einen schnellen Eindruck davon bekommen, was die Quellenfindung in der Praxis leisten kann.

Wie der Plan verwendet und veröffentlicht wird

Die Schritte zur Aktivierung der Funktion "Quellen entdecken" sind recht einfach:

• Interviews notebooklm.google.com.
• Öffnen oder erstellen Sie ein Notizbuch.
• Suchen Sie im Quellenbedienfeld die Schaltfläche Entdecken und klicken Sie darauf.
• Geben Sie das Thema oder die Frage ein, die Sie untersuchen möchten.

Google sagt, dass die "Entdeckung der Quelle" eine NotebookLM nutzen. Gemini Die erste in einer Reihe von grundlegenden Implementierungen einer Modellierungsfunktion zur Unterstützung der Nutzer beim Auffinden und Sammeln von Informationen deutet auf die Möglichkeit weiterer Verbesserungen auf der Grundlage dieser Funktion in der Zukunft hin.

Diese neue Funktion ist ab dem 2. April 2025 für alle NotebookLM Die gesamte Aktion wird voraussichtlich etwa eine Woche dauern. Dieses Update markiert den Beginn der NotebookLM Es hat sich von einem Werkzeug, das hauptsächlich die eigenen Dokumente der Nutzer bearbeitet, zu einem intelligenten Forschungsassistenten entwickelt, der proaktiver arbeitet und in der Lage ist, Verbindungen zu externen Netzinformationen herzustellen. Wie effektiv er ist und ob er die Effizienz der Recherche wirklich verbessern kann, müssen die Nutzer und ihr Feedback erst noch herausfinden.