意思是：现在用户可以直接将笔记本（NotebookLM里的）上传到GeminiApp中。这非常适合：—整合多个笔记本—根据笔记本生成图像或者做应用程序—在现有笔记本的基础上，使用在线深度研究等功能—还有更多
我试了一下，其实App还不支持呢，只有Pro会员在Gemini Web版本里可以使用这个功能：
点输入框左侧的+号添加文件——以前只能上传文件图片或者导入代码——现在支持导入一个或多个NotebookLM笔记本。Gemini可以把我之前做研究或者学习的笔记本做Gemini的参考数据源，让Gemini用起来更丰富和严谨。
比如我最近半年多写了好几篇Andrej Karpathy的文章，整理后放到了NotebookLM里，引入到Gemini里后，我就让它根据我的笔记本，根据笔记本的内容和时间线，帮助我生成一张Karpathy AI认知与工作流变迁的信息图：
我还可以让Gemini基于我的多个笔记本进行Deep Research，甚至可以直接写程序，写文档，等等。
比如这样的深度研究行为，Gemini除了引用我给的Notebook数据，还会参考大量的公开信息来源。
也就是说，NotebookLM里的笔记本可以作为Gemini的外挂RAG，Gemini的答案会更加精准，幻觉会收敛，输出更加聚焦和有价值。而对于NotebookLM来说，Gemini帮它搞定了多笔记本互通的事情，另外，“东厂做不了的事情，西厂都可以做”（来自龙门飞甲），NotebookLM干不了的事儿，Gemini可以代劳，比如Deep Research，出图，做视频，写程序等等。
这就有点像Agentic RAG，当然，因为Gemini是面向所有互联网数据的，泛化的更厉害一些。
要我看，Gemini和NotebookLM合体就是这么一回事儿。用户可以把NotebookLM里的笔记本，当做Gemini的数据源（RAG），Gemini可以干笔记本自己干不了的事儿。
不过呢，目前这两者似乎整合的还不够好，我说笔记本，Gemini经常问我啥笔记本，你倒是给我笔记本啊。其实我早给过它了。它经常分不清楚NotebookLM里的Notebook和自然语言里的Notebook，效果还没有那么出色。
真的想用笔记本里的复杂和高级功能，还得进NotebookLM的控制台，你看看下面这张信息图，是不是比Gemini的好太多了。说白了，NotebookLM的工程化能力和专业，在Notebook这个领域，比Gemini强多了：
这次整合，是个互补的关系。
然后我就看到有媒体写Gemini里集成了NotebookLM，谓之神之更新，我要是没用过，还真得吓尿了。
Gemini+NotebookLM更多是工程和打通，同时是经典RAG到Agentic RAG的变化。无论如何，Gemini里能直接挂很多自己的笔记本（pdf、视频、文章、文字）知识库，也是很爽的事情，未来的体验应该会更好的。
最近墨问时间的知识库上线了，让我对RAG这个课题很感兴趣。其实墨问时间的知识库就是由1300条笔记和260万字构成的一个经典RAG，已具备经典RAG的底座：用户提问→向量检索→生成回答。
要升级成Agentic RAG，本质是让模型从“只在生成参与”扩展到“全链路参与”，把检索变成一个可决策、可路由、可自我评估的系统，并引入可持久记忆与多源工具。这样不仅提升准确性与覆盖率，也能在复杂查询下保持稳健。
啊，我们还有很长的路要走。"