实际迁移了什么
Gemini Notebook 是一个基于特定知识库（grounded）的问答工具。Google 对其边界的描述异常直接：“Gemini Notebook 根据您上传的来源中提供的信息回答问题。如果答案不在源材料中，它将不予回答。”
这种“拒绝回答”是该产品最好的特性，也是您首先会失去的东西。ChatGPT 官方文档中描述的个性化界面运作方式则恰恰相反——根据 OpenAI 的说法，记忆摘要是“对您过去对话中上下文的持续更新综合”，并且除非删除，否则保存的记忆“在未来的回答中始终会被考虑”。“综合”与“拒绝推断”是完全相反的行为。这两种行为都没有错，它们是对不同问题的解答。但如果您的笔记本的价值在于确保每一个论断都能追溯到您上传的来源，那么这种保证将不复存在。
现在来看看具体机制，这也是实际发生损失的地方。
您上传的文件可以迁移，前提是您还保留着它们。 您直接上传的文件会成为笔记本内部的副本。Google 的限制说明了其规格：“对于上传的文件，每个来源最多可包含 500,000 个单词或高达 200MB。您最多可以包含 50 个来源（针对免费用户）。”
您链接到 Drive 的来源可能不属于您，无法移动。 这些是自动同步的类型：“从 Google Drive 导入的来源会自动更新，并每隔几分钟同步一次。当您打开笔记本时，对原始文档的更改将自动更新。” 这很方便，但也是有条件的。Google 明确了这一条件：“只有在您拥有查看或更高权限时，才能导入文件。如果您失去了对 Google Drive 中文件的访问权限，或者文件被删除，该来源将无法访问，您将无法再在笔记本中查看该来源或与其进行交互。这适用于您拥有的笔记本和共享的笔记本。”
把最后一句话读两遍。您拥有的笔记本可能会因为别人更改了共享设置而失去一个来源。如果某位同事的规范文档是您 50 个来源之一，您的笔记本的回答就会悄无声息地不再基于它。
您的 YouTube 来源是最脆弱的。 Google “仅支持带有字幕的公开 YouTube 视频（无论是用户上传的还是自动生成的）”，并指出“上传时间不足 72 小时的视频可能无法导入。” 一旦视频被设为私密，其字幕文本也会随之消失。
您的问答不会作为一种机制进行迁移。 笔记本的工作是检索：“当您的笔记本包含许多来源时，Gemini Notebook 会根据您的问题检索最相关的信息，然后据此构建回答。” 检索到的回答是生成的，而不是作为标准答案存储下来的。
您的结论只有在您写下来的情况下才能迁移。 这是最让人痛心的一点。您通过阅读 50 个来源学到的所有东西——哪个供应商的说法站得住脚、为什么放弃第二种方案、这些数字实际意味着什么——都只存在于对话输出中。它从未成为一个来源。这种区别与为什么 RAG 不是记忆中所讨论的一样：检索只能找到写下来的内容，它无法记住您做出的决定。
手动迁移
步骤 1：在发生任何变化之前，区分副本与指针
打开每个笔记本，逐个检查来源。对于每一个来源，回答一个问题：这是我上传的文件，还是我链接的 Drive 文档？
上传的文件是副本。您拥有控制权，如果您丢失了原件，笔记本现在就是它存在的唯一地方——先把它导出来。
Drive 链接不是副本。在您还拥有访问权限时，从 Drive 重新下载这些文档，因为笔记本中的版本只是同步的镜像，而不是存档。如果您在共享笔记本中工作，对于其他人贡献的来源也要这样做；今天让它们可读的访问权限是别人的设置。
在检查的同时，顺便留意一个更隐蔽的问题。Google 指出，“未启用的来源将计入来源限制，但不会在整个笔记本中被引用。” 一个未启用的来源占用了您 50 个名额之一，却对回答没有任何贡献——这意味着您认为它所支持的任何结论，实际上都没有基于它。
步骤 2：写下结论，然后在 ChatGPT 中重建参考层
在开始使用 ChatGPT 之前，花 20 分钟时间写下您在每个笔记本中得出的结论。不是来源的摘要，而是决定。“我们选择了第二个供应商，因为第一个供应商的 SLA 排除了我们实际遇到的故障模式。” “由于定义发生了变化，2024 年的数据与 2025 年的数据不具可比性。” 否则，您将不得不重新推导这些句子，而它们是笔记本中唯一从未在任何地方存储过的部分。这里所需的整理步骤与将项目文档转化为 AI 记忆中描述的相同，只是应用于研究而非代码库。
然后将材料分两条路径移入 ChatGPT，因为 OpenAI 的文档中描述了两种不同的界面。
常驻事实和偏好放入 Custom Instructions（自定义指令），OpenAI 将其描述为用于您希望应用的明确信息和指令。保持其精简，因为它在每次回答中都会起作用。
参考文档作为上传文件放入，最好是在一个 Project（项目）内，以便控制范围。OpenAI 的文档说明了该范围的行为方式：在仅限项目的记忆中，“对话可以引用同一项目中的其他对话，但不能引用项目之外的对话，且项目之外的对话也不能引用其中的对话。” 这为您提供了一个大致类似于笔记本的按主题划分的边界，且没有来源上限。
您会立即注意到，现在没有任何机制来强制执行“基于特定知识库（grounding）”了。Gemini Notebook 会拒绝回答超出其来源范围的问题；而 ChatGPT 则会乐于进行综合。这是一个真正的行为变化，也是上一段中您写下的结论如此重要的原因——它们现在是保持回答不偏离轨道的锚。文件处理方面也有其自身 documented 的不完美之处，具体请参阅当 ChatGPT 忘记上传的文件时。
更好的方法：保留来源产出的结论，而不仅仅是来源本身
笔记本是两样东西的叠加：一堆参考材料，以及您在此基础上建立的理解。其中只有一样是可替代的。您可以重新上传 PDF，但您无法以低廉的成本重新推导出八个月前拒绝某种方案的原因。
因此，请刻意将它们分开。让参考材料存放在任何方便的地方——Project、云端硬盘或笔记本。将理解放在一个可寻址的地方，不依赖于单一供应商的来源限制、Drive 权限或产品更名。
这就是 MemoryLake 的用途：将您研究所产生的决定、约束和结论保存在一个每个助手都能读取的地方，这样下一个问题就可以从您已知的内容开始，而不是从 50 份文档开始。
步骤 1：创建 API 密钥
登录并打开您的工作区设置，生成一个 API 密钥。这是您的助手用来读取同一层数据的凭证，因此只需创建一次，并确保在您进行研究的每个工具中都可以访问它。
步骤 2：上传您的第一批记忆
从您刚刚写下的结论开始，每条记录一条，并附带原因。添加那些容易忘记且重新发现成本高昂的约束条件：哪些数据集具有可比性、当两个来源不一致时以哪个为准、哪些问题您已经回答并关闭。
步骤 3：连接您的 AI 和智能体
连接 ChatGPT 以及您使用的任何其他工具。参考文件可以留在它们原本的地方。推理能力无处不在，新对话开启时就已经掌握了过去六周阅读所确立的结论。
这在实践中改变了什么
第一个区别是，权限变更不再会让您损失知识。Google 明确指出，失去对 Drive 文件的访问权限会导致该来源在您的笔记本（无论是拥有的还是共享的）中无法访问。当结论与产生它的文档分开记录时，结论在文档失效后依然存在。
第二个是来源上限。免费层 50 个来源是一个真正的限制，而通常的解决方法——删除旧来源以腾出空间——恰恰会抹去您已经得出结论的依据。将结论保留在外部意味着清理来源变成了存储决策，而不是记忆丧失。
第三个是更名本身。NotebookLM 变成了 Gemini Notebook，产品身份将不断变化。您保留在供应商容器中的任何内容都会继承该供应商的发展路线图。同样的模式也出现在助手级别而非笔记本级别的 Gemini 忘记项目上下文中。
第四个是您每周都会感受到的：您不再需要重复上传。因为助手不记得 PDF 说了什么而条件反射般地将相同的三个 PDF 拖入新对话中，这就是如何停止重复上传 PDF中描述的问题，而通过保留提取的结论而不是源文件，这个问题得到了解决。
迁出基于特定知识库笔记本的最佳实践
先导出副本，再导出指针。 上传的文件可能在其他地方都不存在。而链接到 Drive 的来源只要您还有访问权限，就依然存在于 Drive 中。
将未启用的来源视为警告。 它们会计入您的限制，但不会在回答中被引用。如果您因为“它在笔记本中”而持有某种观点，如果其来源未启用，则需要重新检查。
在引用旁边写下结论。 “根据供应商 B 2025 年的安全页面，排除了这种故障模式” 是持久有效的。而一旦来源列表发生变化，“参见来源 14” 就会失去任何意义。
重新检查来自视频的所有内容。 “带字幕公开”是一个可能会在不经意间失效的条件，而您从未保存过的字幕文本就是您不再拥有的文本。
预期目标端的记忆列表是不完整的。 OpenAI 指出，记忆摘要“不会包含 ChatGPT 根据您的对话记住的所有内容”，并建议如果您想知道某事是否被保留，可以在对话中直接询问。不要将可见的列表视为完整清单。
对每个事实保留一个权威版本。 笔记本自然会积累三个相互矛盾的文档。一次性以书面形式决定哪一个胜出，比进行任何数量的重复阅读都更有价值。
结论
Gemini Notebook 非常擅长一件特定的事情：仅根据您提供的内容进行回答，并在无法回答时告知您。这种严谨性正是人们在其中构建严肃研究笔记本的原因，也是为什么迁移会让人感觉有所损失——ChatGPT 官方文档中描述的界面是进行综合而不是拒绝，这种保证是无法迁移的。
能迁移的是您写下的任何内容。来源是一个副本或一个指针，Google 在其自身定义的第一行就这么说了。您的结论两者都不是，这正是为什么在您开始搬箱子之前，它们需要一个属于自己的家。
如果您要迁移的是记忆端而不是笔记本端，我们的指南将 Gemini 记忆迁移至 ChatGPT则涵盖了这一路径。