Reddit 用户 AtreveteTeTe 利用 Google 的 AI 工具 NotebookLM，将关于 FLUX 和 Wan 视频模型的非结构化聊天记录整理为一份可对话式知识库，极大提升了信息检索与理解效率。
这些知识来源于 Banodoco Discord 中的 FLUX 和 Wan 频道，AtreveteTeTe将其抓取并整理为参考来源。该知识库不仅结构清晰，还支持引用溯源，非常适合开发者、研究人员和内容创作者查阅使用。
📚 知识库链接
🔗 FLUX 可聊知识库（最后更新于 7 月 1 日）
🔗 Wan 2.1 可聊知识库（最后更新于 6 月 18 日）
❓ 你可以问哪些问题？
以下是两个知识库中可以探索的部分热门话题：
🔹 关于 FLUX：
- FLUX 与其他图像生成器相比如何？
- 什么是 FLUX Kontext？它在图像生成中的作用是什么？
🔹 关于 Wan：
- 什么是 VACE？它是如何提升视频生成质量的？
- CausVid 应该使用哪些设置？kijai 的 CausVid v2 呢？
- 能否提供 Wan 模型生态系统的概述？
- 人们建议如何减少 VRAM 使用量？
- 上周人们讨论的主要新内容是什么？
💡 这个知识库的价值在哪？
- 从杂乱到有序：将原本散落在 Discord 聊天中的碎片信息整合成结构化的问答条目。
- 支持引用回溯：每一条结论都有原始聊天片段作为依据，方便深入研究。
- 交互式学习：通过 NotebookLM 的 AI 助手功能，用户可以直接向知识库提问，获取个性化回答。
- 社区共建成果：感谢 Banodoco 社区成员们热情且专业的讨论，才有了如此高质量的内容产出。
🛠️ 如何创建自己的知识库？
如果你也想尝试为自己的项目或社区打造类似的可聊知识库，以下是所需的工具和流程：
1. 抓取 Discord 频道内容
使用开源工具 DiscordChatExporter 对指定频道的历史消息进行导出，支持文本、图片链接等格式。
2. 清理无用数据
使用网络工具 discord-text-cleaner，移除 {Attachment} 等 NotebookLM 不需要的冗余内容，减轻文件体积，提高导入效率。
3. 导入 NotebookLM
将处理后的文本文件上传至 Google NotebookLM，即可自动生成一个具有上下文理解和问答能力的知识库。
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