Google NotebookLM 的 RAG 深度调研思考
本项目是一个持续的过程,以日拱一卒的态度去学习 AI 开源项目,通过实践真实项目,结合 AI 工具,提升解决复杂问题的能力。并且记录。 notion List 1.1 概述 近年来,以 Google NotebookLM 为代表的人工智能驱动的个人知识管理和研究助手工具正迅速兴起 1。这些工具旨在通过充当用户提供文档的个性化“专家”,彻底改变用户与海量信息的交互方式 3。它们承诺能够帮助用户阅读、做笔记,并与 AI 协作来提炼和组织想法,从而更快地获得洞见 4。 1.2 用户目标回顾 本次分析的核心目标是深入理解这些先进工具背后的技术实现机制。具体而言,用户希望了解这些系统如何处理多样化的文档格式上传(如 PDF、DOCX、网页链接等)、如何解析这些文档以准确提取文本和结构、采用何种策略(如固定大小、语义分割等)对提取的文本进行分块,以及最关键的是,如何建立并维护处理后的文本片段与其在原始文档中精确位置之间的映射关系,以实现可靠的来源追溯和引用生成 [User Query]。 1.3 报告目标与范围 本报告旨在对类似 NotebookLM 的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统中的文档处理流程进行深入剖析和技术分析,重点关注文档解析、文本分块和来源映射这三个关键环节。报告将对比分析以 NotebookLM 为代表的闭源商业解决方案(基于公开信息)与当前可用的开源替代方案在这些技术环节上的具体实现、优劣势及发展趋势,为技术决策者和开发者提供参考 [User Query]。 2. 核心挑战:摄入并理解多样化文档 2.1 多格式需求 现代知识管理工具面临的首要挑战是必须能够处理除纯文本之外的多种输入格式。这不仅是用户便利性的要求,也是有效整合不同来源信息的关键。Google NotebookLM 本身就支持 Google Docs、Google Slides、PDF、网页 URL、复制粘贴的文本,甚至 YouTube 视频链接 4。开源社区也在积极应对这一挑战,例如 Open Notebook 项目旨在支持 PDF、ePub、Office 文件(Word、Excel、PowerPoint)、音频和视频文件等 6。RAG Web UI 支持 PDF、DOCX、Markdown 和 Text 文件 7。Kotaemon 原生支持 PDF、HTML、MHTML、XLSX,并可通过集成 Unstructured 库扩展支持更多格式 8。Verba 则可以摄入文件、URL、Git 仓库,并集成了 UnstructuredIO 和 Firecrawl 等工具 9。LlamaParse 也宣称支持包括 PDF、PPTX、DOCX、XLSX、HTML、JPEG 和音频在内的多种格式 10。...