[AI 使用指南 #4] 给 AI 提供资料，答案就会不同：文件附件、网页搜索与 NotebookLM 用法

把前两篇的结论合成一句话，就是：AI 的弱点会在依赖自身记忆时出现。记忆过时（知识截止）或模糊（幻觉）时，它就会开始煞有介事地填补空白。反过来看，解决方案也只有一句话。让 AI 根据你提供的资料回答，而不是依赖自己的记忆。 本篇介绍三种方法：文件附件、网页搜索和 NotebookLM。

方法 1：文件附件——从今天起就能用的最大升级

ChatGPT、Claude 和 Gemini 都支持把文件拖进聊天窗口。PDF、Word、Excel，甚至图片都可以。但令人意外的是，很多人并不使用这一功能，只提出问题，把回答交给 AI 的记忆。

差别非常明显。“告诉我签租房合同时要注意什么”得到的是泛泛而谈的建议。附上合同 PDF，再问“找出这份合同中对租客不利的条款”，就会得到指出你这份合同特殊条款的定制回答。

文件附件尤其适合以下工作。

• 摘要：5 分钟掌握数十页报告或论文
• 审阅：从合同、公告中找出条件、例外和不利条款
• 转换：将会议纪要转成执行事项列表，将 Excel 数据转成摘要句子
• 提问：像搜索文档一样提问，例如“找出本文档中所有与违约金相关的内容”

免费套餐通常会限制每天的附件数量或文件大小。如果经常用 AI 处理文档，可以考虑付费套餐。

再给一个小技巧：要求“同时标明是在文档的第几项／条款中找到的”。这样能更快核对原文，大幅降低第 2 篇提到的验证成本。

方法 2：网页搜索——最新信息靠搜索，而不是记忆

现在的 AI 服务都有网页搜索模式。ChatGPT 搜索、Gemini 的 Google 搜索集成、Claude 网页搜索，名称虽不同，结构却一样。AI 会先执行搜索，再根据找到的文档生成答案，最后附上来源链接。

使用场景很明确：价格、日程、新闻、法律修订等会随时间变化的信息，以及第 2 篇提到的、只靠“AI 记忆回答很危险”的问题。

但有一点需要注意。加上搜索并不等于流程结束。 AI 可能错误地总结搜索结果，或找到可信度较低的页面。好在网页搜索模式会附上来源链接，遇到重要信息时，请打开链接核对原文。能够追溯到原文，本身就是搜索模式最大的价值。

方法 3：NotebookLM——只看你的资料并回答的 AI

Google 的 NotebookLM 将“资料优先”这一理念做成了完整产品。顺便一提，名称正在于 2026 年 7 月改为 Gemini Notebook，因此应用中可能会显示新名称，但这是同一个产品。本文仍称其为大家熟悉的 NotebookLM。创建一个笔记本工作区，添加 PDF、文档、网页、YouTube 链接等来源后，AI 会仅根据已登记的来源回答。它不像普通聊天机器人那样用自己的记忆填补空白。来源中没有的内容，它更倾向于直接说没有。每个答案都会附上脚注，说明来自哪个来源的哪一段，因此只需点击一次即可核对原文。

它适合“放入一堆资料，长期深入研究”的工作。

• 考试与资格证学习：加入教材和课程资料，通过问答学习
• 工作交接：加入手册和规章，让新人通过提问掌握工作
• 研究：加入数十篇论文和文章，整理共同论点与差异

如果资料只需要问一次，直接附加到聊天机器人就够了。如果要反复询问同一批资料，请记住 NotebookLM 更合适。

资料也无法解决的问题

还需要了解这些方法的局限。

第一，资料错了，答案也会错。 AI 往往会不加质疑地相信附件资料。如果放入从互联网获取的未知来源文档，它甚至会一并吸收文档中的错误。

第二，过长的资料可能会变得模糊。 一次放入数百页内容时，中间部分有时会被不准确地处理。原因与下一篇（第 5 篇）的主题直接相连。

第三，放入敏感资料前必须先想清楚。 将包含公司机密或客户个人信息的文件上传到外部 AI 服务，是另一个问题。第 7 篇会正面讨论。

总结

• AI 的弱点（幻觉、过时知识）会在依赖自身记忆时出现。给它提供资料
• 文档工作用文件附件，时效性信息用网页搜索，需要反复查阅的资料堆用 NotebookLM
• 要求标明来源和依据，就能降低验证成本
• 资料错了，答案也会错。资料的可靠性由你负责

即使提供了充分的资料，聊天变长后，AI 仍可能忘记之前说过的话，或遗漏文档中间的内容。“我刚才不是说过了吗”之所以不起作用，是有原因的。下一篇将介绍聊天变长后 AI 迷失的原因，以及何时该开启新聊天。