노트북 대안 탐색 – Kdnuggets

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틀 소개

AI 연구 및 생산성 도구가 계속 발전함에 따라 노트북 Google은 사용자가 지원 문서의 정보를 합성하기위한 어시스턴트로 등장했습니다. 그러나 사용자 정의, 데이터 개인 정보 및 기능 범위의 한계로 인해 많은 사용자가 대체 솔루션을 찾게되었습니다. 다행히도 여러 AI 통합에서 향상된 협업 기능에 이르기까지 몇 가지 대안이 고유 한 기능을 제공합니다.

이 기사에서는 Notebooklm의 상위 대안과 구별되는 이유를 탐색합니다. 결국, 당신은 당신의 스타일과 일치하는 연구 보조원을 선택할 수있는 장비를 더 잘 갖추게 될 것입니다.

틀 1. Nouswise

웹 사이트 : Nouswise
사용자가 개인화 된 질문과 간결한 설명을 통해 학습 할 수 있도록 설계된 AI 구동 도구. 그것은 적극적인 리콜과 간격 반복을 강조합니다.

주요 기능 :

• 무제한 업로드: 다양한 형식을 지원하므로 PDF, 이미지, 테이블, 그래프 등을 포함하여 원하는만큼의 문서를 추가하십시오.
• 확인 된 답변: 콘텐츠를 읽고 자세한 인용으로 답변을 제공하여 정보가 어디에서 왔는지 항상 확인할 수 있습니다.
• 개인적이고 안전합니다: 데이터를 안전하고 비공개로 유지하며 공유하지 않는 한 귀하에게만 액세스 할 수 있습니다.
• 맥락 인식 검색: 시간이 지남에 따라 모든 메모에서 배우기 때문에 각 검색은 장기 메모리를 갖는 것처럼 더 선명하고 개인화됩니다.

제한 사항 :

• 프리미엄 제약 조건: 자유 계층은 제한되어 있으며 더 높은 계층은 구독 기반입니다.
• 성숙 생태계: 새로운 도구는 통합, 커뮤니티 플러그인 또는 확립 된 플랫폼이 제공하는 장기 안정성이 부족할 수 있습니다.

틀 2. elevenlabs

웹 사이트 : elevenlabs
초현실적 인 음성 생성을 제공하는 주요 AI 음성 합성 플랫폼. 오디오 북, 비디오 내레이션 및 음성 복제에 널리 사용됩니다.

주요 기능 :

• 고품질 TTS: 최신 AI 모델을 사용하여 실제 팟 캐스트를 모방하기 위해 두 개의 AI 공동 호스트가있는 자연스럽고 대화적인 나레이션을 만듭니다.
• 음성 복제: 몇 분의 오디오에서 즉시 목소리를 복제하거나 30 분 이상의 녹음으로 전문 급 복제를 선택하십시오.
• 개발자 친화적 인 API/SDK: 음성 기능을 앱 또는 서비스에 통합하기위한 SDK 및 API (Python, TypeScript 등)를 제공합니다.

제한 사항 :

• 스튜디오 프로젝트 제한: 3 개의 프로젝트로 제한되며 각 프로젝트는 각각 최대 500 장을 가질 수 있습니다. 각 장에는 최대 400 개 단락이 포함되어 있으며 단락 당 최대 5,000 자입니다.
• 프라이버시 문제: 음성 데이터, 특히 복제는 데이터 동의 및 보안 질문을 제기하므로 사용자는 용어를 신중하게 검토해야합니다.

틀 3. Notegpt

웹 사이트 : 노트 프트
GPT를 활용하여 컨텐츠 소스에서 메모를 요약, 구성 및 생성하는 생산성 도구. 긴 비디오 나 문서를 간결한 학습 자료로 바꾸는 데 유용합니다.

주요 기능 :

• 내용 요약: PDF, 비디오, 기사, PPT 및 이미지를 간결한 메모, 마인드 맵 및 프레젠테이션으로 요약합니다.
• 시각적 출력: 요약 된 컨텐츠를 시각적으로 구조화 된 마인드 맵, 슬라이드 데크, 팟 캐스트 및 인포 그래픽으로 자동 변환합니다.
• YouTube 도구: 성적표를 추출하고, 세그먼트하고, 질문에 답변하고, 배치 요약 및 번역을 지원하여 요약을 생성합니다.

제한 사항 :

• 편견과 정확성: 출력은 특정 지점을 불균형 적으로 강조 할 수 있으며 미묘한 토론을 잘못 해석 할 수 있습니다.
• 개인 정보 부족: GDPR 규정 준수가 될 수도 있고 아닐 수도 있으므로 EU 사용자에게는 신중한 조사가 권장됩니다.

틀 4. 개념

웹 사이트 : 개념
메모, 작업, 위키 및 데이터베이스를위한 올인원 작업 공간. 팀과 솔로 사용자 모두에게 매우 사용자 정의 가능하고 인기가 있습니다.

주요 기능 :

• 올인원 작업 공간: Notion은 메모, 작업, 위키, 데이터베이스, 캘린더 및 양식을 결합하여 매우 유연하고 공동 작업 공간으로 결합합니다.
• 개념 메일: 자동 레이블링, 템플릿 회신 및 회의 스케줄링 기능을 제공하는 Gmail과 통합 된 이메일 클라이언트.
• 개념 달력: Google 및 Apple iCloud와 동기화하고 이벤트를 페이지 및 데이터베이스에 연결하고 개념 내에서 직접 통합 시간 관리를 가능하게합니다.
• 자동화 및 템플릿: 데이터베이스의 자동화, 양식 및 그리드가있는 코드가없는 페이지 레이아웃을 지원하고 수천 개의 커뮤니티 및 공식 템플릿을 제공합니다.

제한 사항 :

• 자유 계획 제약: 공유 작업 공간, 5MB 파일 첨부 파일, 버전 기록 7 일 및 Max 10 게스트 공동 작업자의 경우 1,000 블록으로 제한됩니다.
• 오프라인 지원 제한: 오프라인 액세스는 존재하지만 신뢰할 수 없으며 연결이 끊어지면 전체 편집 기능을 방지 할 수 있습니다.

틀 5. 에버 노트

웹 사이트 : 에버 노트
사용자가 아이디어를 캡처하고 문서를 구성하며 작업을 관리하는 데 도움이되는 전형적인 노트 테이킹 앱입니다. 웹 클리핑 및 다중 장치 동기화 기능으로 유명합니다.

주요 기능 :

• 멀티미디어 노트 캡처: 브라우저 클리퍼를 통한 텍스트, 이미지, PDF 파일, 오디오 녹음, 필기 메모 및 웹 클리핑을 지원합니다.
• 크로스 플랫폼 동기화: 오프라인 액세스 및 실시간 동기화가있는 Windows, MacOS, iOS, Android 및 웹에서 액세스 할 수 있습니다.
• 웹 클리퍼: 브라우저 확장자는 전체 기사, PDF, 이미지 및 선택한 텍스트를 나중에 참조 할 수 있도록 Evernote에 직접 캡처합니다.
• 작업 및 알림: 인라인 체크리스트, 할 일 목록, 마감일 및 워크 플로 관리를위한 Google 캘린더 통합.

제한 사항 :

• 월간 업로드 감소: 무료 사용자는 월별 업로드 볼륨과 메모 크기에 큰 제한이있어 많은 사용을 제한합니다.
• 클라우드 위험: Evernote는 암호화 (SSL, AES-256)를 사용하지만 민감한 정보를 저장하면 여전히 위험이 있습니다.

틀 6. 흑요석

웹 사이트 : 흑요석
마크 다운 기반의 노트 테이킹 앱은 생각과 지식 관리를 연결하는 데 중점을 둡니다. 권한 사용자는 PKM (Personal Knowledge Base)을 구축하는 데 선호합니다.

주요 기능 :

• 로컬 최초의 마크 다운 스토리지: 기기의 일반 텍스트 마크 다운 파일에 메모를 저장하여 전체 제어 및 오프라인 액세스를 보장합니다.
• 크로스 플랫폼 가용성: Windows, MacOS, Linux, iOS 및 Android에서 사용할 수 있으며 옵션 엔드 투 엔드 암호화 동기화 및 버전 기록이 있습니다.
• 확장 가능한 플러그인/테마: 기능과 모양을 사용자 정의하기 위해 수천 개의 커뮤니티 및 핵심 플러그인 및 수백 가지 테마를 제공합니다.
• 내부 링크 및 그래프보기: 대화식 그래프를 사용하여 메모 사이의 양방향 링크를 만들고 연결을 시각화 할 수 있습니다.

제한 사항 :

• 성능 문제: 큰 금고는 생성, 이름 바꾸기 및 삭제와 같은 음표 작업에서 느려질 수 있습니다.
• 가파른 학습 곡선: 플러그인 및 테마를 통한 Markdown 구문 및 사용자 정의에 크게 의존하여 신규 이민자를 압도 할 수 있습니다.

틀 대안을 선택할 때 고려해야 할 사항

대안을 평가할 때 다음 요소를 고려하십시오.

틀 결론

Notebooklm은 훌륭한 도구이지만 정보를 배우고 정리하고 관리하는 데 도움이되는 유일한 도구는 아닙니다. 콘텐츠 듣기, 마인드 맵 작성, 오프라인 노트 저장 또는 여러 파일 유형으로 작업하는 것과 같이 필요한 내용에 따라 다른 플랫폼이 더 적합 할 수 있습니다.

Nouswise, Elevenlabs, Notegpt, 개념, Evernote 및 Obsidian은 모두 다른 강점을 가지고 있습니다. 몇 가지를 시도하고 자신의 일 방식에 맞는 느낌을 보는 것이 좋습니다. 올바른 도구를 사용하면 학습을보다 쉽게 만들고 시간을 절약 할 수 있습니다.

Jayita Gulati 기계 학습 애호가이자 기계 학습 모델 구축에 대한 열정으로 인해 기계 학습 애호가이자 기술 작가입니다. 그녀는 리버풀 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했습니다.