产品模式思考：深度拆解腾讯IMA和谷歌NotebookLM的三层知识架构

知识收录层：多渠道输入与知识管理门槛

知识收录层是整个智能工作台的基石，它负责将各种形态的知识导入到用户的知识库（Knowledge Repository）中。

1. 降低技术门槛，实现个人自主管理

传统上，要利用私有知识进行智能问答，用户必须依赖像RAGFlow、dify这类专业的RAG（Retrieval-Augmented Generation）工具。

这些工具虽然强大，但需要用户理解并配置一系列复杂的技术逻辑，例如文档解析策略、分片规则、向量化模型选择以及混合检索技术等，技术门槛极高，往往只适用于拥有技术团队的企业用户。

而NBLM和IMA这类面向个人的智能工作台，则彻底打破了这一技术壁垒。它们的核心理念是“个人自主知识库”，让普通用户无需关心复杂的RAG底层技术，可以零门槛、人人可用地管理自己的知识。用户只需上传自己的文档，背后的系统会自动处理文档解析和分片等技术因素，通常采用默认设置来简化操作。

2. 知识来源与类型的多样化

从知识来源上看，专业的RAG产品如RAGFlow和Dify通常只支持上传本地文件。而NBLM和IMA在知识收录方式上更加丰富和灵活，除了本地文件上传，它们普遍支持网页链接等更多输入方式。

在知识类型上，它们也超越了传统的文本文档，支持多模态知识，包括图片、音频、视频等。这极大地拓宽了个人知识库的范围，使其能够承载日常工作中遇到的各种复杂信息源。

3. 产品对比：本土化资料接入的便捷性差异

知识收录层的最大对比点体现在本土化内容源的接入便捷性上，这也是NBLM和IMA差异最显著的地方：

• 腾讯IMA的优势： IMA依托于其深厚的微信生态，在对接国内主流内容源时具有压倒性优势。收录微信公众号文章、飞书文档、腾讯文档等特定资源时，IMA的操作非常方便和“丝滑”。

例如，在手机上看到精彩的公众号文章，用户可以通过唤醒微信小程序直接将其加入到IMA个人知识库，并自动同步到桌面端和其他设备，极大提升了知识导入的效率和多端协作的体验。

• NotebookLM的不足： 尽管NBLM在其他方面表现出色，但在知识收录的便捷性上存在明显短板。它目前无法通过直接输入网页链接来抓取和解析微信公众号文章或飞书文档等内容。

以chrome浏览器为例，用户只能先将这些内容下载或导出为PDF文件，然后再上传到NBLM中进行处理，流程较为繁琐。这种对国内主流内容源的导入限制，是NBLM在国内推广和效率提升中需要优先解决的问题。

总结： 知识的导入效率是知识管理工具的生命线。对于需要大量导入微信生态内知识的用户而言，IMA的本土化设计提供了更便捷、更符合国内用户使用习惯的体验。

知识学习层：智能问答与笔记的融合设计

知识学习层是连接知识收录和内容创作的关键环节，它通过智能问答和智能笔记两大核心功能，实现对已收录知识的理解、提炼、组织和检索。

1. 智能问答能力对比

两个产品都具备基于知识库或选择特定知识来源进行问答咨询的能力，各有其亮点：

• NotebookLM的亮点： NBLM在对话设计上更具灵活性。

它允许用户为“对话”设置系统提示词和角色要求，这意味着用户可以精准地指导AI以特定专家身份（如律师、分析师或历史学家）来解读和回答知识库中的内容，增强了回答的专业性和针对性。

• 腾讯IMA的亮点： IMA则在交互细节上提供便利。用户可以点开某个知识来源，只选取其中的部分文字内容进行问答。这对于进行针对性的局部内容分析和提问非常实用，避免了对整个长篇文档进行检索，提高了效率。

2. 智能笔记与知识的融合设计

智能笔记功能是这类智能工作台区分于传统RAG工具的重要特征。它不仅包含自动摘要、思考整理和智能标签等能力，更重要的是实现了知识与个人思考的深度集成。

• NotebookLM的设计哲学： NBLM最创新之处在于实现了“笔记与知识的融合”，彻底打破了传统工具中笔记与知识库之间的隔阂。它的界面设计非常方便，将知识来源（左侧）、智能对话（中间）和笔记（Studio区域，右侧）放在一个统一的布局中。

用户通过智能对话快速提炼的摘要和精华，可以直接点击“保存到笔记”，转化为Studio区域的个人笔记。

反过来，用户自己撰写的个人思考或学习总结等笔记，也可以点击“转换为来源”按钮，快速成为左侧的知识来源，参与到后续的检索和生成中。

这种设计极大地缩短了用户在知识提取与二次创作之间的“心理距离”。

• 腾讯IMA的设计模式： 相较之下，IMA将知识库和笔记设计为独立的菜单入口和Sheet页面。这种分离感虽然清晰，但在知识流动的过程中可能会给用户带来操作上的延迟和割裂感。

总结： NBLM在知识学习层面的设计更具前瞻性，它将“笔记”视为知识的动态组成部分，实现了知识输入、学习、和个人思考记录的无缝融合。

知识输出层：内容创作的丰富性与指令遵循度

知识输出层，即内容创作层面，是智能工作台发挥“工作台”价值的核心体现。它将知识学习层提炼出的洞察转化为具象化的工作成果，如报告、演示文稿和多媒体内容。（这部分能力是传统RAG工具不涉及的范畴，所以下文也只对IMA和NBLM做对比分析）

1. 内容创作能力的对比

在知识输出和内容创作方面，目前明显是NotebookLM占据优势。

• NotebookLM (Studio区域): NBLM集成了强大的“创作工具箱”，其Studio区域支持非常丰富的内容创作能力，这远超同类产品。

它不仅能生成基础的深度报告、思维导图，还支持生成音频播客、视频（预览）、闪卡和测验（帮你巩固关键知识点的学习），以及正在推出的信息图（Beta）和演示文稿（Presentation Draft，Beta）等功能。

• 腾讯IMA (任务模式): 腾讯IMA目前体现创作能力的是其“任务模式”，但相较NBLM要逊色很多。

在申请到邀请码后（可以私信找我要），目前主要还只能生成报告和播客两类工具。IMA在内容生成方面要追赶NBLM，还有很长的路要走。

2. 指令遵循度与可干预性

对于专业的内容创作，生成结果的质量和对用户指令的服从度至关重要。

• NBLM的优势： NBLM在生成和创作过程中，可以设置的参数以及指令可干预性更强，让最终的成果更符合用户的要求。特别是在生成播客、报告等复杂内容时，NBLM的指令遵循度更高。它能确保生成的内容完全围绕文章的观点和主题内容，以及严格按照章节划分思路来进行创作，保障了内容的专业性和准确性。

• IMA的对比： IMA在进行复杂内容生成时，有时会出现自行发挥观点和内容的情况，从而偏离了原始知识的重点。

实战技巧分享： 以播客生成为例，NBLM允许用户通过组合使用“时长”参数（如选择‘默认’时长）并在提示词中注明期望时长（如“时间控制在10分钟左右”），来实现对播客时长的精准控制。同时，通过在提示词中定制欢迎词等，能让播客更具个人品牌特色，NBLM对这种定制化的遵循度相当高。

3. NBLM内容输出的小瑕疵

尽管NBLM的创作能力强大，但在产品细节和输出格式上仍存在一些待改进的瑕疵：

• 演示文稿格式限制： NBLM生成的“演示文稿”并非用户期望的可编辑PPT格式，而是PDF格式。这意味着用户无法在NBLM生成后进行人工二次修改和编辑，限制了后续的复用性。

• 成果移动限制： 在NBLM中，某个笔记本Studio工作室内产生的所有成果，目前无法移动到另外一个笔记本中存储或使用。

• 测验类型单一： “测验”功能目前似乎只能生成选择题，无法生成简答题等更复杂的题型来测试用户的理解深度。

总结与产品选型建议