NotebookLM

NotebookLM은 모델이 업로드된 문서의 특정 구절을 인용하도록 강제하는 특수 RAG 아키텍처를 활용합니다. 컨텍스트 윈도우를 사용자가 제공한 데이터로 제한함으로써 표준 LLM에서 흔히 발생하는 '환각' 위험을 크게 줄이고, 모든 답변이 원본 텍스트를 통해 검증 가능하도록 보장합니다.

이 플랫폼은 PDF, Google Docs, Slides, 웹 URL, 원시 텍스트 등 다양한 입력 형식을 지원합니다. 이러한 이질적인 형식을 통합된 벡터 공간으로 처리하여 사용자가 문서 간 분석을 수행할 수 있게 합니다. 이는 학술 논문, 회의록, 기술 문서 등을 혼합하여 정보를 종합할 때 특히 유용합니다.

NotebookLM은 텍스트 기반 문서를 두 명의 AI 호스트가 나누는 흥미롭고 대화형인 팟캐스트 스타일의 토론으로 변환하는 독특한 '오디오 개요' 기능을 제공합니다. 이 기능은 고급 TTS(텍스트 음성 변환) 기술을 사용하여 복잡한 주제를 요약하며, 멀티태스킹 중에 정보를 소비하려는 사용자에게 청각적 학습 대안을 제공합니다.

모델이 생성한 모든 응답에는 클릭 가능한 인용문이 포함됩니다. 사용자가 인용문을 클릭하면 인터페이스가 정보가 검색된 소스 문서의 정확한 단락으로 자동 스크롤됩니다. 이러한 투명성은 학술 및 전문 연구 워크플로우에 필수적인 빠른 팩트 체크와 심층 검증을 가능하게 합니다.

사용자는 AI가 생성한 특정 응답을 노트북 내에 '노트'로 저장할 수 있습니다. 이 노트들은 편집, 재구성 및 그룹화가 가능하여 AI를 협업하는 글쓰기 파트너로 활용할 수 있습니다. 이러한 지속적인 상태를 통해 사용자는 각 채팅 세션을 일시적인 상호작용으로 처리하는 대신 시간이 지남에 따라 살아있는 문서나 프로젝트 보고서를 구축할 수 있습니다.