NotebookLM presenta Web Resource Discovery para agilizar los procesos de recopilación de información

Herramienta de Google para investigar y tomar notas con IA NotebookLM Recientemente se ha introducido una nueva función llamada Descubrir Fuentes para cambiar la forma en que los usuarios recopilan e integran la información. Anteriormente.NotebookLM Los usuarios tienen que cargar manualmente toda la información de la investigación, ya sean trabajos académicos, documentos de proyectos o transcripciones de entrevistas. La incorporación de esta nueva función permite traer automáticamente información relevante de redes externas.

Según Google, los usuarios pueden NotebookLM Al hacer clic en el nuevo botón "Descubrir" del panel "Fuentes" de la herramienta y describir el tema que le interesa, se iniciará un proceso en segundo plano. Este proceso utiliza el Gemini la capacidad del modelo para escanear un gran número de recursos de red potenciales en un breve periodo de tiempo.

Descubrir fuentes en NotebookLM

Mecanismos de trabajo e integración

El núcleo de esta función es su capacidad para filtrar y refinar.NotebookLM Los recursos web recopilados se analizan para seleccionar hasta 10 recursos con la mayor relevancia en función de la descripción del tema introducida por el usuario. Cada recurso recomendado va acompañado de un resumen anotado generado por la IA que explica la relevancia de su contenido para el tema del usuario. Hasta cierto punto, esto resuelve el problema de los resultados de los motores de búsqueda tradicionales, que son complicados y requieren que los usuarios filtren por sí mismos.

Los usuarios pueden importar estos recursos web recomendados en el actual NotebookLM en el cuaderno. Una vez importadas, estas fuentes en línea estarán tan disponibles como cualquier otro documento local cargado mediante la función NotebookLM La integración de información externa en la base de conocimientos y el flujo de trabajo de la base de conocimientos existente del usuario permite procesar funciones básicas, como la generación de resúmenes de contenidos, la creación automática de preguntas frecuentes (FAQ), la generación de resúmenes de audio, la formulación de preguntas a través de documentos y el uso de herramientas de citación y toma de notas. Esta integración permite integrar perfectamente información externa en la base de conocimientos y el flujo de trabajo existentes del usuario.

En particular, estas fuentes se guardan en el cuaderno para que los usuarios puedan acceder en cualquier momento al contenido original de la web y hacer preguntas sobre esta información recién introducida a través de la interfaz de chat para profundizar aún más en su comprensión.

Además, la herramienta ofrece a los nuevos usuarios un botón exploratorio llamado "Siento curiosidad". Al pulsarlo, el sistema selecciona temas al azar y genera fuentes relevantes, lo que permite a los usuarios hacerse una idea rápida de lo que la función de descubrimiento de fuentes puede hacer en acción.

Cómo utilizar y publicar el plan

Los pasos para activar la función Descubrir fuentes son bastante sencillos:

• entrevistas notebooklm.google.com.
• Abre o crea una libreta.
• Busque y haga clic en el botón Descubrir del panel Fuentes.
• Introduzca el tema o la pregunta que desea explorar.

Google dice que "descubrir la fuente" es NotebookLM utilice Gemini La primera de una serie de implementaciones de una capacidad de modelización para ayudar a los usuarios a encontrar y recopilar información apunta a la posibilidad de más mejoras basadas en esta capacidad en el futuro.

Esta nueva función está disponible desde el 2 de abril de 2025 para todos los usuarios de Internet. NotebookLM y se espera que la actualización dure aproximadamente una semana. Esta actualización marca el inicio de la NotebookLM Ha pasado de ser una herramienta que gestionaba principalmente los documentos propios de los usuarios a convertirse en un asistente de investigación inteligente, más proactivo y capaz de conectarse a información de redes externas. Queda por ver qué tan eficaz es, y si realmente puede mejorar la eficiencia de la investigación, según la experiencia de los usuarios y los comentarios recibidos.