AI 笔记软件的 RAG 能力测试：Notion、Obsidian、Notebook LM

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1. 问题背景

2. 测试过程记录

2.1. 尝试 Notion AI

2.2. 尝试 Obsidian Copilot

问题背景

我现在有个需求，就是希望能够将我曾经演示过的各种笔记软件的「应用场景」统计出来，虽然曾经做过十多期笔记软件的视频测评，但因为之前没有系统记录，导致我现在需要从头开始整理，实在有点麻烦。

所以我想试试看，AI 能不能很好地处理我的 13 期视频的脚本，合计 2.7 万字，然后将其中出现过的笔记场景提取出来。

测试过程记录

尝试 Notion AI

首先使用 Notion 自带的导入功能，导入 13 篇 Markdown 文章

不过 Notion AI 并不能很好地解决当前的问题。

Notion AI 在面对「单篇文章」的查询需求时，表现得很不错，毕竟用的是 GPT-4o 以及 Claude 的 AI 模型。但现在的 Notion AI 并不能实现「遍历某个指定文档的子文档」的这个需求。但另一方面，Notion AI 却又有整个笔记库的 RAG 能力，所以目前暂时只适合用来满足「模糊查找曾经写过的笔记在哪里」这个需求。

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尝试 Obsidian Copilot

正如我在这篇《2024 年度 10 大效率工具》分享中所言，Obsidian 目前是我的专职写作工具，又正好我在 Obsidian 中安装了 Copilot 这个 AI 插件（具体见这篇文章），所以也顺便测试一下它的效果。

首先 Copilot 插件支持 {path} 这样的提问命令，你可以指定某个文件夹路径，然后让它回答。所以我这么提问：

答案如下：

笔记软件	用法/应用场景	具体功能/特点
Heptabase	视觉化笔记管理	白板与卡片结合，支持双向链接、标签、任务管理、高亮卡片等。
	日记与卡片基础功能	每日日记卡片，支持大纲、折叠列表、公式、代码块、音频、PDF 嵌入等。
	白板基础用法	白板用于主题管理，支持子白板、卡片连线、双向链接、信息节点可视化等。
	高亮卡片管理	支持 PDF 批注、划线、截图、剪藏网页文章、与 Readwise 联动等。
	标签的基础用法	标签系统支持卡片聚合、字段添加、视图切换、过滤条件等，类似 Notion 数据库。
Tana	超级标签系统	标签可应用于任意大纲节点，支持字段添加、视图切换、任务管理等。
	AI 助手与工作流	支持 AI 生成任务、反思、答疑等，标签绑定 AI 助手，支持复杂提示词和自动化工作流。
	任务管理与日记	支持任务标签、看板视图、日历视图、全局搜索、与 Readwise 联动等。
Obsidian	日记与任务管理	支持日记模板、任务管理插件、双链汇总、任务自动提醒等。
	读书笔记与 PDF 批注	支持 PDF 阅读、高亮批注、思维导图转换、时间戳跳转等。
	数据复盘与编年史记	支持 YAML 语法记录数据、Dataview 插件自动汇总、Timelines 插件生成时间线等。
Logseq	全功能型日记本	支持每日日志、任务管理、双链串联、PDF 批注、思维导图转换等。
	任务管理系统	支持 todo 标记、日期选择、任务筛选、Query 命令汇总任务等。
	日报与周报管理	支持日报模板、周标签汇总、双链串联、任务自动提醒等。
	读书笔记与 PDF 批注	支持 PDF 嵌入、高亮批注、双链关联、引文拖曳等。
Ulysses	卡片写作法	支持卡片式写作、卡片排序、合并、拆分、批注、注释块等。
	导出与交付	支持多种导出格式（PDF、Word、ePub 等）、博客发布、HTML 代码渲染等。
	版本管理与备份	支持自动备份、历史版本浏览、单篇文稿版本管理、iCloud 同步等。
Notion	数据库与项目管理	支持表格、画廊、看板、时间轴、日历视图，Relation 与 Rollup 功能等。
	文档与排版	支持区块拖动、转化、评论、链接，图文混排、微型电台等。
Wolai	块状文档与数据库	支持块状文档、自动模板、数据库、双向链接、可拓展组件等。
	大学生笔记管理	支持课程表、学分追踪、记账、恋爱日记、共享权限等。
	考研与知识管理	支持时间线视图、树状结构、思维导图、块引用、块嵌入等。
Simplenote	轻量化笔记管理	支持极简界面、快速记录、标签分类、多端同步等。
秘塔写作猫	AI 写作与文本校对	支持 AI 续写、命题作文、论文灵感、文本校对、审阅模式等。
秘塔 AI 搜索	AI 搜索与知识库管理	支持简洁模式、研究模式、深入模式、文库模式、学术模式、播客模式等。

总结的效果不错，我使用的是 DeepSeek 的 API，它的上下文长度是 64 k，还算够用。

尝试 Notebook LM

上传 13 篇 Markdown 文档

答案如下

Notebook LM 不仅回答速度超快，而且每个结论都可以直接溯源，算是目前最符合我需求的一个解决方案。

尝试秘塔 AI 搜索

我在这期《秘塔 AI 搜索视频测评》中提到过，秘塔 AI 搜索除了可以检索和 RAG 全网信息，还可以上传自己的文档，来构建自己的 RAG 知识库。

所以我同样把这 13 篇文章上传到了秘塔 AI 搜索的知识库中

然后提出相同问题，可以看到秘塔也能够正确总结，并给出结论的源头，不过还是遗漏了好几篇文章没有检索到。

简单总结

Notion AI 虽然在处理复杂查询时略显局限，但其强大的单篇文章处理能力和模糊查找功能仍然值得肯定。它依然是个人知识管理的可靠选择，尤其是在需要快速检索和整理信息时。

而 Obsidian Copilot 和 Notebook LM 则展示了 AI 在知识管理中的巨大潜力，特别是 Notebook LM，它不仅能够快速处理大量数据，还能提供详尽的溯源信息，我觉得软件的未来将不再是简单的记录工具，而将会是智能化的知识处理平台。

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问题背景