NotebookLM의 3가지 예상치 못한 용도

편집자 이미지

# 소개

노트북LM 는 깊고 복잡하며 방대한 정보를 신속하게 정렬, 요약하거나 더 나은 이해를 얻기 위해 작업하는 모든 사람이 빠르게 선호하는 도구가 되었습니다. 그러나 가장 강력한 기능 중 일부는 FAQ, 학습 가이드 또는 기본 요약을 생성하는 일반적인 예상 기능 이상으로 밀어붙일 때만 나타납니다. 구조를 추출하고, 지식을 매핑하고, 밀도 있는 자료를 사용 가능한 것으로 변환하기 위한 유연한 레이어로 처리하기 시작하면 학습 가이드 생성기나 메모 작성 동반자 이상의 역할을 합니다. 이는 원시 정보와 높은 수준의 통찰력을 연결하는 다리가 됩니다.

다음 세 가지 사용 사례는 이러한 변화를 정확하게 강조합니다. 각각은 대량의 콘텐츠를 수집하고 지능적으로 구성하는 NotebookLM의 기능을 활용합니다. 그 후, 각각은 처음에는 명확하지 않을 수 있는 워크플로우를 잠금 해제하기 위해 외부 모델 또는 전략적 프롬프트와 기반을 결합합니다. 이러한 예는 NotebookLM이 어떻게 가장 적응력이 뛰어나고 놀랍도록 강력한 AI 도구 중 하나로 도구 상자에 조용히 자리잡을 수 있는지 보여줍니다.

# 1. 웹사이트 격차 분석

이 사용 사례는 비정형 데이터를 수집하고 매핑하는 기능과 외부 AI 플랫폼의 격차 찾기 기능을 결합하여 NotebookLM을 연구 보조원에서 전략적 콘텐츠 파트너로 전환합니다. 이는 지식 기반을 효율적으로 확장하려는 블로거, 비즈니스 소유자 또는 프로젝트 관리자에게 특히 유용한 사용 사례입니다.

웹 사이트, 연구 기관 또는 대규모 지식 기반과 같은 대규모 콘텐츠 아카이브가 있는 경우 NotebookLM은 업로드된 문서, 링크 모음 또는 스크랩된 데이터를 통해 이러한 자료를 수집할 수 있습니다. 그러면 마인드맵 기능을 통해 기존 콘텐츠를 주제별로 관련된 주제로 시각적으로 묶을 수 있습니다. 이 마인드맵 시각화를 이미지로 저장하고 이를 다른 언어 모델(ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek…)에 공급함으로써 선택을 수행합니다. 콘텐츠 격차 분석현재는 누락되어 있지만 청중에게 가치가 있을 주제를 식별합니다.

1단계: NotebookLM 사용 발견하다 기능, Chrome 확장 프로그램(예: 노트북 LM 웹 가져오기 또는 WebSync) 또는 수동으로 입력 링크를 사용하여 대상 웹 사이트의 콘텐츠 또는 대규모 관련 기사 모음을 단일 노트북에 스크랩할 수 있습니다. 이를 통해 전체 지식을 중앙 집중화하여 NotebookLM이 다루는 주제의 범위를 이해할 수 있습니다.

2단계: NotebookLM에 다음을 묻는 메시지를 표시합니다. 마인드맵 생성 새로 가져온 소스 자료. 지도를 열고, 모든 지식 영역을 확장하고, 결과 시각적 개체를 이미지로 내보냅니다. 결과 마인드 맵은 다루는 모든 주제에 대한 시각적 사이트 맵 또는 지식 맵 역할을 하며 주제별 클러스터와 연결을 보여줍니다.

3단계: 내보낸 마인드맵 이미지를 가져와서 선택한 외부 멀티모달 모델에 업로드합니다. 다음과 같이 목표와 대상 고객을 설명하는 자세한 프롬프트를 제공하세요.

“여기에 우리 웹사이트에서 이미 다룬 인공 지능 주제에 대한 지도가 있습니다. 또 어떤 인공 지능 주제가 빠졌으며 중소기업 소유자에게 공감할 수 있는 주제는 무엇입니까?”

NotebookLM이 내부 지식의 시각적 표현을 제공했으므로 이제 외부 라누아지 모델은 생성된 시각적 자료를 외부 지식 기반과 식별된 청중 요구 사항과 비교하여 격차 분석을 수행하여 새로운 콘텐츠 아이디어를 생성할 수 있습니다.

# 2. 고급 소스 검증

NotebookLM의 기본 디자인은 소스 기반이며 자동으로 인용을 제공하는 반면, 원래 사용 사례에서는 외부 도구와 의도적으로 통합하여 엄격한 다단계 동료 검토 및 사실 확인 파이프라인 복잡한 학술 또는 비즈니스 자료용.

대규모 또는 독점 문서(예: 박사 학위 논문 또는 내부 보고서)를 처리할 때 새로운 연구 결과의 진실성을 확인하거나 모든 참고 문헌이 올바르게 인용되었는지 확인하고 싶을 수 있습니다. 이 사용 사례에서는 NotebookLM을 활용하여 특정 데이터(예: 텍스트 내 참조 목록 또는 주요 통찰력)를 지능적으로 추출한 다음 추출된 자료를 검증을 위해 외부에서 훈련된 특수 언어 모델에 제공해야 합니다.

1단계: 장황한 논문 등 복잡한 학술 문서를 업로드하세요. 사용된 모든 텍스트 내 참조를 포함하여 방법론에 대한 자세한 보고서를 제공하도록 NotebookLM에 요청하세요. 이렇게 하면 수동으로 컴파일하는 데 몇 시간이 걸릴 필요한 모든 서지 데이터가 추출됩니다.

2단계: 추출된 참고문헌 목록을 복사하여 외부 언어 모델에 붙여넣고 저널과 데이터베이스를 확인하여 출판 연도와 저자가 올바른지 확인하도록 요청합니다(“즉각적인 동료 검토”). NotebookLM은 내부 데이터를 추출하고, 외부 AI는 광범위한 교육 모델을 사용하여 외부 참조의 정확성을 확인합니다.

3단계: 또는 NotebookLM에 요청하여 핵심, 높은 수준의 발견 문서에서. 이 설명을 복사하여 연구 중심 AI에 업로드하여 특히 학술 및/또는 심층 연구 모드를 활성화합니다. 이 프로세스는 광범위한 외부 학술 문헌에 대한 주장의 진실성을 사실 확인하여 해당 주장이 “실질적인 연구 증거”에 의해 뒷받침되는지 확인하고 주장의 미묘한 차이를 평가하는 데 도움을 줍니다.

4단계: 결과가 만족스러우면 NotebookLM에 연구의 주요 결과를 설명하고 출력을 복사한 후 텍스트를 Gamma와 같은 프레젠테이션 도구로 직접 가져와 프레젠테이션 슬라이드를 즉시 생성하도록 요청합니다. (NotebookLM의 비디오 기능을 사용하여 설명이 포함된 슬라이드 세트를 생성할 수도 있습니다.) 이렇게 하면 검증되고 추출된 데이터가 즉시 전문 콘텐츠로 변환되어 연구에서 프레젠테이션까지의 파이프라인이 완료됩니다.

# 3. 복잡한 스프레드시트에서 프레젠테이션 통찰력까지

이 사용 사례는 NotebookLM을 텍스트 요약기에서 데이터 해석 및 커뮤니케이션 전문가. 사용자는 Excel 시트, 대규모 보고서, 재무 결과 등 밀도가 높은 수치 데이터를 명확하고 실행 가능하며 시각적으로 준비된 프레젠테이션용 통찰력으로 변환하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. NotebookLM은 이 어려운 단계를 자동화할 수 있습니다.

프레젠테이션을 만들 때 복잡한 스프레드시트를 해석하고 수동으로 요약하는 것은 어려울 수 있으며, 숫자 안에 숨겨진 핵심 통찰력을 놓치는 경우가 많습니다. NotebookLM은 Google Sheets, Excel 문서 등 대용량 데이터가 포함된 파일 형식과 원활하게 통합되므로 숫자가 많은 콘텐츠를 분석할 수 있습니다. 타겟 프롬프트를 사용하면 AI가 추세, 이상치, 상관 관계를 식별하는 복잡한 분석을 수행하고 해당 결과를 슬라이드 지원 형식으로 구조화하도록 지시할 수 있습니다. 이를 통해 NotebookLM은 단순한 문서 구성을 넘어 높은 수준의 비즈니스 인텔리전스로 발전합니다.

1단계: 테이블이 포함된 Google 문서, 데이터의 Excel 또는 Google 스프레드시트와 같은 숫자 데이터 소스를 업로드합니다. 이를 통해 원시 데이터가 중앙 집중화되어 NotebookLM이 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있습니다.

2단계: 숫자의 주요 패턴, 이상값 또는 추세를 식별하도록 NotebookLM에 메시지를 표시합니다. 이는 중요한 결과, 설문 조사 결과 또는 필수 데이터 포인트를 분리하여 대규모 데이터 세트를 요약합니다.

3단계: 결과를 각각 프레젠테이션 슬라이드가 될 수 있는 3~5개의 논리적 섹션(“판매 추세”, “지역 성과”, “R&D 예산 책정” 등)으로 그룹화하도록 NotebookLM에 요청하는 자세한 프롬프트를 제출합니다. 이렇게 하면 몇 시간에 걸친 수동 데이터 해석이 몇 초 만에 프레젠테이션 개요로 세분화됩니다.

4단계: 각 섹션에 대해 프롬프트에 간결한 슬라이드 제목, 주요 결과를 설명하는 3~5개의 중요 항목, 막대 차트나 선 그래프와 같은 관련 시각적 보조 자료에 대한 선택적 제안을 제공하라는 지침을 포함합니다. 이 출력물은 Google Slides 또는 PowerPoint와 같은 프레젠테이션 소프트웨어로 직접 전송할 수 있어 콘텐츠 생성 프로세스가 간소화됩니다.

# 마무리

소스 기반 특성과 결합된 NotebookLM의 유연성은 기존 애플리케이션이 아니라 사용자 정의 가능한 AI 레이어처럼 취급될 수 있으며 동적 데이터 추출(예: 참조 또는 변수)부터 복잡한 프로젝트 매핑(예: 클러스터링 테마)에 이르는 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다. 창의력을 발휘하고 요약의 틀에서 벗어나 생각해 보면 개인 및 업무 워크플로우에서 NotebookLM이 수행할 수 있는 작업의 한계를 쉽게 확장할 수 있습니다.

매튜 마요 (@mattmayo13)는 컴퓨터 과학 석사 학위와 데이터 마이닝 분야 대학원 학위를 보유하고 있습니다. KDnuggets & Statology의 편집장이자 Machine Learning Mastery의 기고 편집자인 Matthew는 복잡한 데이터 과학 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 그의 전문적인 관심 분야에는 자연어 처리, 언어 모델, 기계 학습 알고리즘 및 신흥 AI 탐색이 포함됩니다. 그는 데이터 과학 커뮤니티에서 지식을 민주화하려는 사명을 갖고 있습니다. 매튜는 6살 때부터 코딩을 해왔습니다.