कुशल अनुसंधान और सीखने को अनलॉक करना NotebookLM और Perplexity AI के साथ

आज के तेजी से बदलते दुनिया में, जहां आगे रहना सभी अंतर ला सकता है, अनुसंधान और सीखने की दक्षता बहुत महत्वपूर्ण है। हाल ही में, NotebookLM और Perplexity AI ने कुछ अद्भुत अद्यतन पेश किए हैं जो जब एक साथ उपयोग किए जाते हैं, तो अनुसंधान और सीखने की प्रक्रियाओं को काफी हद तक बढ़ा सकते हैं। यह लेख इन Instruments का उपयोग करके अधिक कुशल और जानकारीपूर्ण अनुसंधान या सीखने के लिए छह व्यावहारिक तरीकों में गहराई से जाएगा।

NotebookLM और Perplexity AI की परिचय

अनुसंधान और सीखने के लिए Perplexity और NotebookLM के शक्तिशाली संयोजन का परिचय।

Perplexity AI वास्तविक समय में खोज क्षमता प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता स्रोतों और जानकारी को जल्दी से ढूंढ सकते हैं। हालांकि, इसकी सीमा यह है कि यह प्रत्येक प्रश्न के साथ नए स्रोतों के साथ एक नई खोज शुरू कर सकता है। दूसरी ओर, NotebookLM गहरे विश्लेषण क्षमता प्रदान करता है, जो केवल आयातित स्रोतों के आधार पर उत्तर देता है और पूर्व-प्रशिक्षित डेटा का उपयोग नहीं करता है। यह NotebookLM को विशेष रूप से उपयोगी बनाता है नोट्स और अंतर्दृष्टि को एक बंद डेटाबेस में संगठित करने के लिए।

कुशल अनुसंधान और सीखने के लिए कार्य प्रवाह

Perplexity और NotebookLM के संयोजन के साथ अनुसंधान और सीखने के लिए कार्य प्रवाह को समझना।

प्रस्तावित कार्य प्रवाह में पहले Perplexity का उपयोग करके विशिष्ट स्रोतों को इकट्ठा करना और एक Perplexity स्थान बनाना शामिल है जिसमें प्रासंगिक स्रोतों को इकट्ठा किया जा सकता है। फिर, सबसे मूल्यवान स्रोतों का चयन करें और उन्हें NotebookLM में आयात करें जिससे गहरे विश्लेषण किया जा सके। यह दृष्टिकोण गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करता है, सबसे प्रासंगिक और मूल्यवान स्रोतों पर ध्यान केंद्रित करता है जो अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

बाजार趨勢 विश्लेषण

Perplexity और NotebookLM का उपयोग करके बाजार趨勢 विश्लेषण।

बाजार趨势 विश्लेषण के लिए, Perplexity की स्थान सुविधा का उपयोग करके मिनी-परियोजनाओं को व्यवस्थित किया जा सकता है और ग bán-प्रक्रिया को अर्ध-स्वचालित करने के लिए विशेष निर्देश स्थापित किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, "जिम्मेदार एआई बाजार अनुसंधान" के लिए एक स्थान बनाना और प्रतिष्ठित परामर्श कंपनियों से रिपोर्ट और एआई जोखिम मूल्यांकन पर शोध पत्रों के लिए खोज के लिए कार्य कोड स्थापित करना अनुसंधान प्रक्रिया को सुचारू बना सकता है। फिर, NotebookLM का उपयोग करके जिम्मेदार एआई में हो रहे प्रमुख परिवर्तनों के बारे में प्रश्न पूछे जा सकते हैं, जो चयनित स्रोतों के आधार पर अंतर्दृष्टि प्रद'an सकते हैं।

उत्पाद सुधार अनुसंधान

Perplexity और NotebookLM का उपयोग करके उत्पाद सुधार।

Perplexity का उपयोग करके वास्तविक उपयोगकर्ता फीडबैक और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के लिए स्रोतों को इकट्ठा किया जा सकता है जिससे उत्पाद सुधार हो सके। एक निश्चित क्षेत्र में शीर्ष सॉफ्टवेयर प्रदाताओं की पहचान करना, जैसे कि ईमेल मार्केटिंग स्वचालन, और G2, Product Hunt, या TrustRadius जैसी साइटों से समीक्षा लिंक के लिए पूछना, मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है। फिर, NotebookLM का उपयोग करके इन समीक्षाओं का विश्लेषण किया जा सकता है ताकि सामान्य कमजोरियों और सुधार के क्षेत्रों की पहचान की जा सके, जो उत्पाद विकास के लिए एक रोडमैप प्रदान कर सकते हैं।

दर्शक अनुसंधान

Perplexity और NotebookLM का उपयोग करके दर्शक अनुसंधान।

दर्शक अनुसंधान लक्षित दर्शकों को समझने और प्रभावी संदेश बनाने के लिए महत्वपूर्ण है। Perplexity का उपयोग करके हाल के सर्वेक्षण अध्ययन और बाल देखभाल के लिए माता-पिता की जरूरतों पर शोध रिपोर्ट को खोजा जा सकता है। फिर, NotebookLM का उपयोग करक