NotebookLM

经过几天的学习，我们已经基本掌握了 SurfSense 的所有功能，包括添加文档的四种方式，连接器的管理，以及问答流程。并且针对每一个功能，通过剖析源码学习各自的实现原理，比如如何实现文档的解析，如何

书接上回，昨天我们提到 SurfSense 的文档问答流程是通过 LangGraph 构建的一个线性工作流实现的，包含三个主要节点： reformulate_user_query：重新表述用户查询，也

昨天，我们学习了在 SurfSense 中添加文档之后的入库流程，包括总结、分块、向量化等，现在一切准备就绪，到了对文档进行问答的时候了。 文档问答页面 点击左侧菜单中的 "Researcher" 进

花了两天时间，我们学习了 SurfSense 文档管理功能，学习了上传文件、添加网页、添加 Youtube 视频、浏览器插件四种添加文档的方式，以及每种添加方式的实现原理。不过目前还只是数据摄入部分，

昨天体验了 SurfSense 的文档管理功能，包括上传文件、添加网页、添加 Youtube 视频这三种添加文档的方式。其中，添加网页是通过 Firecrawl 或 Playwright 实现的，这两

昨天给大家介绍了一款号称是 NotebookLM 的开源平替的项目 —— SurfSense，经过一些前期准备工作，我们在本地已经成功部署了它，并通过 Google OAuth 成功登录： 接下来，我

昨天我给大家介绍了一款 AI 笔记助手 —— NotebookLM，使用它可以方便地对我们的资料进行处理，支持智能问答和引用，一键生成学习指南、脑图、FAQ 等内容格式，以及将文本转换成播客，极大提升

在当今信息爆炸的时代，我们每天都面临着海量的数据和知识。如何高效地处理、理解和应用这些信息，成为了现代学习者、研究者和专业人士的重要挑战。为了解决这一问题，Google 推出了一款革命性的 AI 工具