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如果您仍在为研究使用 Chat GPD，那么您将错过我认为是终极人工智能研究工作流程。通过将 Perplexity 与 Notebook LM 相结合，您可以更快地进行研究，获得更好的见解，并直接从您的研究中实际创建博客文章和演示文稿等成品。在本视频中，我将向您展示此工作流程的确切工作原理，并向您展示一些您可以使用它完成的真正强大的示例。
本视频由 IT 10X 赞助。Perplexity 在研究方面绝对令人难以置信，这已不是什么秘密。事实上，我认为它是目前市场上最好的 AI 研究工具。它进行实时网络搜索。它从多个来源提取信息，并且有内联引文，因此您可以核实它发送给您的每个响应。但说实话，这只是我真正认为它擅长的地方。我只是觉得它不擅长组织或分析信息，或者用它来创建任何东西。但另一方面，Notebook LM 擅长这一点。所以，我们将做的是将 Perplexity 的研究输入到 Notebook LM 中，以获得一些令人难以置信的结果。
例如，假设您必须就传统汽车还是电动汽车对环境的危害更大做一个演示。您应该从 Perplexity 开始，然后将您的问题输入到查询框中。现在，如果我想获得更深入的答案，我总是喜欢确保我在这里打开这个功能，它被称为研究。而且我还会确保在这里的来源下，我选择所有我想从中提取信息的来源。所以，显然，我想从网络上提取信息，但您也可以打开学术来源和社会来源。如果您想要普通用户的意见，社会来源非常有帮助。所以，我将继续打开它。
现在，我将运行此查询，但由于我们进行了更深入的研究，它将需要几分钟才能实际生成整个报告。在这里，我们可以实时看到它正在为这个查询审查的所有来源。我喜欢这一点的是，当您打开更深入的研究时，它实际上会将问题分解成不同的问题，并为每个问题进行单独的研究，然后这些问题会建立在之前的问题之上。然后在这里，我们可以看到它得出的答案。
现在，使用这份报告，您需要仔细阅读，并找到您认为与您要创建的最终产品相关的那些信息。在这种情况下，是您的演示文稿。所以，假设我们在这里有关于总体碳足迹的这一段。如果我在这里的末尾悬停，它实际上会为收集此信息的地方提供一个来源引文。如果我点击其中任何一个，它就会打开该页面。
与 Notebook LM 结合使用的最佳方法是通读整个报告，并找到那些为您要创建的最终产品提供相关信息，并且您认为准确且信誉良好的来源。所以，例如，如果我在这里浏览，让我们打开其中几个。我在这里找到了一些不错的来源。然后一旦我有了这些来源，我们就可以切换到 Notebook LM。
现在，如果您以前从未用过 Notebook LM，只需访问 notebooklm.google.com。它是免费使用的，您需要创建一个您的第一个笔记本。现在，笔记本是组织您从网络上找到的信息的一种方式。但它的独特之处在于，它只使用您输入的信息来训练一个 AI 聊天机器人。所以，如果我们只输入这两个网站的链接，那么它只会基于这些信息进行训练。它不会从外部提取信息。所以，这正是我们要做的。我将把我在 Perplexity 中找到的所有我喜欢的来源都拉进来。然后我将点击链接和网站，然后开始粘贴这些文章的链接。
这里有一个技巧，您可以粘贴多个链接。您只需用空格分隔它们。您甚至可以粘贴 YouTube 视频的链接。太好了。现在我已经粘贴了我想要用于此笔记本的所有链接。再次强调，我没有抓取此报告中提到的每一个来源。我只抓取了相关的。一旦我将它们全部放入其中，我就可以点击插入。
现在，在这里的左侧，您可以看到它们正在加载到这个笔记本中。现在，您注意到其中两个失败了。不幸的是，Notebook LM 确实会发生这种情况。有些来源无法上传。为了清除它，只需点击更多并删除所有失败的来源。现在，我们只剩下两个了。所以，我将回到 Perplexity，寻找一些可能有效的其他文章，因为您会注意到，如果您点击其中许多引文或将鼠标悬停在它们上面，您不会只得到一个来源。很多时候您会得到多个来源。
这个来源看起来非常适合我的演示文稿。所以，我将复制它的链接。回到 Notebook LM。我可以通过点击上面的添加来源来添加一个新来源，然后做同样的事情，点击链接和网站。粘贴它，然后点击插入。太好了。现在您可以看到我们在这里有五个来源构成了这个笔记本，Notebook LM 会自动为这个笔记本命名，但您随时可以点击这里更改它。
现在，在中间，这是您可以与这些信息进行聊天的地方。所以，这在您准备演示文稿或准备演示文稿时要说的笔记时很有帮助。但最有用的是这里右侧的 Studio 部分，因为在这里，您可以实际生成幻灯片等内容。所以，这里右侧有一个按钮，上面写着幻灯片。点击这个铅笔图标，它将打开幻灯片设置。
现在，您可以选择详细的幻灯片，其中包含所有信息，或者我们可以选择演示者幻灯片，幻灯片上的信息较少，然后您作为演讲者，也就是进行演示的人，将负责大部分的讲解，描述幻灯片的内容。既然我们今天在这里这样做，我将选择演示者幻灯片。而且我希望它比默认长度长一些。最后，我们可以描述幻灯片的内容。所以，我将在这里输入，电动汽车还是传统的 ICE 汽车对环境的危害更大？然后我将点击生成。
现在，在右侧，您可以看到它正在生成幻灯片。现在，当它生成时，因为这需要几分钟，让我们回到 Perplexity，因为我想向您展示这两个工具之间质量的差异。现在，我将点击这里的实验室。而且我认为，只有在您使用付费计划时，它才可用。但这使得 Perplexity 能够执行创建演示文稿、幻灯片或仪表板等操作。我只是让它将它收集到的所有信息转化为一个幻灯片，比较电动汽车或传统 ICE 汽车对环境的危害更大。所以，我基本上给它提供了与我刚刚给 Notebook LM 完全相同的提示，但请看看结果有多么不同。
这是 Perplexity 创建的演示文稿。当然，所有信息都在这里，但它只是文本，而且相当无聊。与 Notebook LM 创建的相比。而这个则完全是 180 度。这里有大量生成的图像。我们有带有更多图像和副文本的标题。我们有创建的图形。我们有图表。我们有地图。我们有更多的图表。我们有更多的地图。所以，一个真正完整的幻灯片，带有令人惊叹的视觉效果，使其在您实际进行演示时更加令人兴奋和可用。
现在，幻灯片只是这个工作流程可以创建的令人难以置信的事情之一。稍后，我将向您展示如何创建完整的数据表和报告。但首先，让我们听听今天的赞助商，也就是 I 10X。I 10X 是一个一体化平台，以较低的月费为您提供所有最佳 AI 模型。当您访问他们的聊天机器人时，您不仅可以访问像 OpenAI 这样的公司的一个模型。您可以访问所有最佳模型，如 GPT 5.2、Gemini 3 Pro、Gro 4 和 Claude Sonnet。如果您像我一样喜欢为工作选择最佳模型，那么这非常棒。例如，作为通用聊天机器人，我喜欢使用 Gemini。但对于任何类型的写作，我更喜欢 Claude。如果您不确定选择哪个，只需将其保留为自动，它将自动选择最佳模型。或者您可以前往聊天竞技场。这将允许您输入一个提示并从两个不同的模型中获得答案，看看您最喜欢哪个。
I 10X 还为您提供深度研究功能，该功能由 Perplexity Sonar Pro 提供支持，这可能是最好的研究 AI 模型。当然，您还可以获得 AI 图像生成功能，可以访问 GPT image 1.5 和 Google Nano Banana Pro 等顶级模型，以及使用 Sora 2、Cling 1.6 和 VO3.1 等模型进行 AI 视频生成。但最实用的功能之一是他们的代理。这允许您选择一个 LLM，然后定义一个系统提示，该提示将充当该代理的大脑。这样，您就可以与代理进行交互，而无需再次重复提示。如果您不确定如何开始，有一个发现选项卡，您可以在其中查看社区创建的代理。它们可以为您执行各种任务，例如生成图像、删除背景和删除水印。最后，它还允许您创建自定义聊天机器人，您可以通过上传知识库 URL 来使用自己的数据进行训练。
但关于这一点最好的部分是，如果您选择年度订阅，IT10X 的起价仅为每月 8 美元，如果您想按月支付，则为每月 10 美元。所以，请在下面的描述链接中查看 iTX。感谢 iTunx 赞助此视频。
对于下一个示例，我们将稍微改变一下。我将进入 Comet 浏览器，这是 Perplexity 创建的浏览器。现在，如果您拥有 Perplexity Pro 计划，您还可以访问他们的代理，它可以做一些非常疯狂的事情。
我在这里打开了代理。它被称为助手，我将要求它分析过去 30 天内几个不同 YouTube 频道的表现最佳的视频。所以，基本上，我要求它做的是一些竞争对手研究。对我来说，这意味着分析 YouTube 频道。对您来说，这可能意味着分析一个新行业或您行业中的其他竞争对手。
您会注意到它正在为我们导航网络。它正在打开每个频道，查看他们所有表现最佳的视频，并查看哪个视频表现最好，因为这就是我要求的。而这一切都是自主完成的，对我来说完全是放手不管的。我可以走开，稍后再回来，当它完成查看所有这些不同的频道并进行分析时。
好的，这是报告。它查看了过去 30 天内每个频道的表现最佳的视频，并向我展示了哪些视频表现最佳的细分。现在，我将跳回到 Gemini，因为即使该报告是在 Comet 中完成的，我仍然可以从我登录的任何 Perplexity 帐户访问它，我应该说。所以，这是相同的报告。我将从复制它开始。所以，向下滚动到底部，我可以点击复制，然后切换到 Notebook LM，让我们开始一个新的笔记本。这次，我将选择复制的文本。我将粘贴文本并点击插入。
现在，由于这是我将用于创建此笔记本的各种资产的所有信息，因此我将只放入这些信息。不要认为仅仅因为您可以上传大量来源，您就必须这样做。Perplexity 已经完成了编译，找到了所有信息并将其编译成这份报告。这就是我们所需要的一切。
所以，现在当我来到右侧，然后我创建一个数据表，我们还将点击报告。它只会使用这些信息来生成这两者。而且这两者通常工作得很快。所以，这里我们可以看到数据表已经完成。它说表现最佳的电子商务 YouTube 视频。打开它。让我们展开它。所以，现在我们看到了所有相同的信息，只是以一种漂亮的方式呈现在这个数据表中。如果我们想进一步使用它，我们甚至可以点击这里，然后它将导出到 Google Sheets。
现在，点击此窗口，您可以看到报告也已完成。所以，让我们打开它。您可以看到这是它生成的关于所有这些信息的报告。我之所以在 Notebook LM 中进行这种两步系统，而我们已经有了 Perplexity 的报告，原因再次是因为我认为 Perplexity 在获取原始信息方面做得很好。但任何这些 Google 产品，如 Notebook LM，在综合这些信息并将其整合到像这份报告这样的可呈现格式方面做得更好。
然后我甚至可以做一些事情，比如进入聊天并说，制定一个关于如何制作 YouTube 视频的最佳计划。然后根据这些信息，它将为我们制定一个完整的计划。好了，它说，“根据成功的电子商务频道的绩效指标，以下是制作旨在最大化观看次数和参与度的 YouTube 视频的战略计划。”然后它详细说明了如何做到这一点。
所以，您看到了。Perplexity 加 Notebook LM 工作流程。使用 Perplexity 查找和验证您的来源。然后使用 Notebook LM 分析这些来源并创建成品，如演示文稿、博客文章、研究报告，以及您需要的任何内容。
现在，如果您想了解一些我从未见过其他人谈论过的 Perplexity 的高级用法，请点击此视频。在其中，我揭示了七个高级 Perplexity 研究技巧，它们将改变您使用它的方式以及您进行 AI 研究的方式。所以，点击这里，我将在几秒钟后在那里见到您。再见。