针对你对 500 MB 数据库支持以及深度思考（推理）能力的需求，NotebookLM 可能会在处理超大规模复杂关联时显得有些“轻量”。
在 2026 年的工具生态中，以下几款产品在检索深度和逻辑推理上更符合你的要求：
1. Heptabase：深度思考与知识建模的首选
如果你不仅是想“搜索” 500 MB 的资料，而是想在这些资料中发现深层逻辑，Heptabase 是目前的顶流。
* 检索能力：它支持大规模的本地和云端数据库，其底层引擎在 2026 年已进化为“原生 AI 知识图谱”。它不只是给出答案，而是能自动帮你把 500 MB 里的散乱信息连成思维导图或白板。
* 深度思考：它更强调“人机协作推理”。AI 会分析文档间的冲突、联系和潜在趋势，非常适合你关注的“组织架构演变”或“RAG 架构优化”这种需要系统性思考的课题。
2. Glean：企业级的“全量”深度搜索引擎
如果你的 500 MB 数据分散在不同格式（代码、文档、Slack 记录），Glean 是目前公认最强大的检索工具。
* 检索深度：Glean 拥有极强的语义对齐能力。即使你的文档里用了大量缩写或黑话（正如你正在做的标准化映射），它的 Enterprise Graph 也能理解其背后含义。
* 处理能力：500 MB 对它来说只是起步量级。它能处理 PB 级数据并保持亚秒级响应，且支持复杂的权限校验和多源索引。
3. Claude 4.6 / Sonnet 4.6 (搭配高性能 RAG 插件)
如果你侧重于模型本身的推理性能（即“脑子”够不够聪明），Anthropic 的 Claude 系列在 2026 年依然是逻辑缜密程度的标杆。
* 超长上下文：Claude 4.6 的上下文窗口已达 100 万 tokens（约等于 70-80 万字）。对于 500 MB 的纯文本数据，你可以通过分批“喂食”或使用支持 RAG 的客户端（如 TypingMind 或 AnythingLLM）挂载你的本地向量库。
* 思考模式：开启“思维链（Thought Mode）”后，它在处理 RAG 检索回来的信息时，会先进行自我验证和逻辑纠偏，极大地减少了 NotebookLM 有时会出现的表面化总结。
4. Khoj：极客首选的开源深度引擎
既然你已经在研究 Elasticsearch 和 Jina-reranker，Khoj 可能最对你胃口。
* 定制化检索：它是开源的，允许你直接接入自己的向量数据库。你可以配置它使用最强的推理模型（如 GPT-5 或 Claude Opus），同时享受它对 PDF、Markdown、甚至是 GitHub 仓库的深度索引。
* 500 MB 支持：由于它可以本地部署，数据库大小仅取决于你的磁盘，没有任何云端工具的容量限制。
建议与下一步
* 如果你追求视觉化的逻辑推演，建议尝试 Heptabase。
* 如果你追求极致的语义检索速度和跨平台聚合，建议看下 Glean（或其个人版替代品 Saner.ai）。
* 如果你追求最强的逻辑推理，建议使用支持挂载本地文件夹的 AI 客户端，连接 Claude 4.6 的 API。
需要我帮你对比一下这些工具在处理“非标缩写映射”或“复杂组织架构分析”时的具体表现吗？