obsidian+notebooklm的方案，是最好的选择吗？我的场景是这样：需要将大量文档和对话之间的关系长期保留，在某个主题上进行几个月的长时间深入讨论，编程需求不大，主要是商业思考和哲学讨论，还有一些法律和财务的谈论。 
和GPT 5.5讨论了一下，还是有点拿不准，在这里问问各位佬。 
目前的想法有这些： 
1.Obsidian的双向链接，能帮我把文档和文档间的关联建立起来。比如对某个项目的时间线，我和AI做了哪些对话，我上传了哪个文档，后来又产生了哪个，然后又做了什么修改。 
2.Notebooklm我主要是看中的是它的KV Cache，模型在阅读完文档后，注意力机制产生的中间状态——一种比向量检索更完整、更保留内部逻辑关系的表达。 
还有就是Google 的 Context Caching 基础设施： 

文档 → TPU 处理 → 生成 KV Cache → 存储在 Googl...