终于来了
火箭君在去年上半年的文章里提到 Evernote 和 Google 都在发力 AI 笔记。 其中 Google 在当时有个 Project Tailwind（下图） 的 AI 笔记原型。后来，该项目的产品被定名为：NotebookLM， 并一直沿用至今。
去年，谷歌的 NotebookLM 还在邀请测试，而现在，虽然产品仍旧标记着 Experimental 字样， 但似乎一般的米国地区都已经可以用上了（当然，科学合理的上网方式还是必须的，据说有区域检测）。
NotebookLM 与其说是一个笔记，不如说是一款 AI辅助知识管理应用。我个人使用下来的体验是，NotebookLM 能帮助我们更好地提取和理解知识，特别适合学生，研究者，以及一切需要收集理解某些特定知识的人群。
NotebookLM
NotebookLM 不是那种 Notion 或者 Obsidian 之类的笔记，主打的不是「双链」，不是「模块化」，主打的就是 AI 辅助。所以在很多地方，NotebookLM 以笔记 App 的角度来评价的话，还是比较简陋的状态。
Keep 风格界面
界面上，NotebookLM 更像 Google 之前 Keep 这款产品。 Keep （下图）是谷歌出品的快速收集工具，口碑良好，有很多喜爱 Keep 的用户，我个人早期也一度是重度用户。 NotebookLM 更像是 Keep + AI。
我们可以看到，熟悉的 Keep 卡片界面，不过这次 NotebookLM 会区别哪些是 用户手写的内容，哪些是AI回答的内容。另外， 笔记卡片的下面会出现 AI 提问框。 我们可以直接对所有笔记内容做出提问，AI会总结或者回答。
内容分析总结和回答
我们可以上传信息到 NotebookLM 的笔记本里面， 这些信息会被称为「Source」，而我们自己做的笔记，会被称为「Written Note」。 笔记支持多种类型的 source 上传。
Source 会被 AI 分析和总结， 以后我们发问时，AI的回答就可以基于这些来源给出答案，同时标明回答依据的出处。
例如：我们可以上传一段「加利福尼亚州太平洋国际博览会半美元」解释资料，然后就可以问 AI「为什么是半美元？」 。 然后，AI 会根据材料给出答案，这种感觉很棒！
组织信息
除了像卡片收集自己输入的信息，也可以把刚才AI生成的内容 pin 到笔记里面。 使用过 Keep 的小伙伴应该对 Pin 不会陌生。
这种 被 pin 上来的 AI生成回答。被称为 「Saved Response」，和前面说的 「Written Note」 区别开来。
这种区分开来的组织方式有其特别的逻辑。 那就是 source 是不能随便编辑修改的， 而 Written Note（有时系统也会称之为备注）则是可以修改编辑的。 一旦回答基于 Source 给出，如果我们还能再去修改 Source 那么势必会造成某种矛盾。 这就是 NotebookLM 目前的主要组织信息的方式：看信息类型是「来源」还是「备注」。
除此以外，在目前阶段，什么分组啊，标识标签啊，目录啊，甚至用户笔记的关键字查找啊，都是暂缺的状态。 所以我开篇才说 NotebookLM 不太像是笔记，更像是 AI 辅助工具。
一些感想
如果抛开产品团队内部的一些管理和组织架构的因素，我个人觉得，应该直接把 Keep 拿来改装成 NotebookLM， 直接在 现有 Keep 上面增加 AI 功能。 这样的好处是：
- 现有用户已经积累了信息，只要标注 哪些是来源 / 哪些是笔记 即可
- 现有 操作界面风格和笔记组织管理功能全部可以继承
- Keep 支持 手绘手写，录音，未来 谷歌AI 发展后，可以进行更多种类和更深入的AI分析。
- Keep 有如此多的受众，谷歌可以更快获得用户反馈（至少做个灰度测试）。
当然 谷歌就肯定有他的打算，可能要开辟一个全新的市场也未可知。 然而，上面这些点恰恰就是火箭君希望 NotebookLM 可以补足的地方。
最后
总的来说，NotebookLM 是一个不错的开始，虽然比较简陋（相当简陋）。但毕竟人家是免费的（限定每个笔记本 200K Words 上下文）。
希望将来 Google 不要把这个项目砍掉，更希望能够把 NotebookLM 融入到 Keep 中， 那我觉得，说不定可以是个「准杀手级」 App 了，甚至可以淘汰掉一些现有的收集和AI分析类工具了。
NotebookLM 官网地址
效率火箭，火箭君的新博客 