LLM-notebook: 资料可交互，回复有出处

AI 的出现颠覆了传统的知识学习方式。在 LLM-notebook 中，一份资料不只是「可读可搜的静态对象」，我们可以对它进行理解和灵活、个性化的提问，大幅提升学习效率。在此基础上：

• 回答带引用，使结论可追溯；
• @ 引用素材，使上下文可以跨素材灵活组织；
• 划选提问，使问答粒度可以细到一个词。

另外，在问答过程中产生的内容，还可以沉淀为笔记，实现知识的复利。

一、回答带引用：让结论可信、可追溯

对文件提问，在得到的回答中，关键信息会附带 [1]、[2] 等引用标号。点击标号，工作区定位至对应原文段落并高亮显示。这种「基于资料提供有依据的信息」的方式，可以让回答可追溯、易核对、更可信。

二、@ 引用素材：按需建立跨素材上下文

在输入框中输入 @ 并选择素材，快捷将文件、文档或代码显式纳入当前上下文。一些典型的使用场景包括：新方案与旧方案并列，比较差异；引用已有文件，作为当前会话的补充等。

三、划选提问：将问答细化到具体语句

在工作区选中一段文字并点击「添加到对话」，该片段会作为引用进入输入框。随后提出的问题将明确指向划选文字。

它适用于需要精确到语句的场景：

• 合同中的某一项条款难以理解；
• 论文中的某个定义存在歧义；
• 长报告中的某一段需要进一步追问。

整份资料提供背景，选中片段提供焦点。二者共同进入对话，回答才能既具备上下文，又保持针对性。

支持多种资料类型

LLM-notebook 的交互能力支持广泛的文件类型。常见文件（PDF、Word、PPT、Markdown、Excel、音频等）、网页链接、大模型对话与 Agent 会话均可导入素材仓，并以统一的方式进行检索、引用与追问。

值得一提的是视频格式（当前支持 Bilibili 和 YouTube 链接）。将视频链接导入后，会自动提取字幕。针对字幕提问，点击时间戳即可回到视频对应时刻，就像是在听课的同时有一个私人助教。具体的用法见《LLM-notebook：把 B 站视频变成可以提问的素材》。

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项目主页：llm-notebook.com

支持 Google、微信、邮箱三种方式注册（注册页面）。新用户可获得两周免费试用期，并赠送 ¥5 token 额度。

在使用过程中碰到任何问题，可以在「个人中心 - 问题反馈」页面提交反馈，也可直接通过邮件与 llm-notebook@intlinkbridge.com 联系。感谢您的支持和反馈～！