NotebookLM چیست؟ ویژگی ها و راهنمای استفاده در ۲۰۲۶

NotebookLM نخستین‌ بار به‌ دلیل توانایی خود در ساخت قسمت‌های جذاب یک پادکست وایرال شد، اما این قابلیت تنها یکی از امکانات کاربردی متعدد آن است. اگر هنوز از آن استفاده نکرده‌اید، احتمالا به این دلیل است که NotebookLM در میان ابزارهای دستیار هوش مصنوعی، گزینه‌ای کمتر شناخته‌شده است.

به صورت کلی NotebookLM در درجه اول یک دستیار تحقیقاتی است که پاسخ‌های خود را بر داده‌های منابع مشخص‌شده استوار می‌کند؛ موضوعی که به کاهش توهم‌های هوش مصنوعی در پاسخ‌ها کمک می‌کند. استیون جانسون، نویسنده‌ای که از ابتدای کار با تیم NotebookLM همکاری داشته است، می‌گوید:

“اگر بخواهیم به زبان ساده بگوییم: NotebookLM ابزاری برای درک‌کردن موضوعات است.”

NotebookLM کاربردهای فراوانی دارد؛ از استفاده شخصی برای کمک به یادگیری و مطالعه مفاهیم گرفته تا استفاده حرفه‌ای برای تحقیق و تولید محتوا. برخلاف بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی مشابه، نسخه رایگان آن امکانات گسترده‌ای در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

در ادامه می‌خوانید:

• NotebookLM چیست؟
• مدیریت و بررسی منابع در NotebookLM
• افزودن منابع در NotebookLM
• آموزش Google NotebookLM
• محدودیت‌های NotebookLM
• بهترین روش‌های استفاده از NotebookLM
• جایگزین‌های NotebookLM
• NotebookLM چه تفاوتی با Gemini دارد؟
• سوالات متداول

NotebookLM چیست؟

NotebookLM یک ابزار تحقیقاتی و خلاصه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعیِ ساخته شده توسط گوگل است. این ابزار با استفاده از جدیدترین مدل Gemini، به پرسش‌های کاربران پاسخ می‌دهد و پاسخ‌های خود را با ارجاع‌ به منابعی که کاربر در اختیار آن قرار داده است، پشتیبانی می‌کند. NotebookLM نخستین‌بار در سال ۲۰۲۳ منتشر شد و از همان ابتدا توجه زیادی را به خود جلب کرد و زمینه را برای آزمایش‌های مختلف فراهم کرد:

دستیار هوش مصنوعی NotebookLM در عمل یک سیستم بسته مبتنی بر RAG است. کاربر منابع خود را بارگذاری می‌کند و ابزار نیز پاسخ‌هایی تولید می‌کند که فقط بر همان داده‌های مشخص‌شده استوار هستند. این روش مبتنی بر منابع، احتمال بروز توهم‌های هوش مصنوعی (هذیان گویی یا Hallucinations) را کاهش می‌دهد.

مدیریت و بررسی منابع در NotebookLM

NotebookLM فقط ابزاری برای خلاصه‌کردن فایل‌ها نیست. این سرویس می‌تواند منابع مختلف را از فایل‌های شخصی، وب و Google Drive دریافت کند، میان اطلاعات آن‌ها ارتباط پیدا کند و پاسخ‌ها و گزارش‌هایی براساس همان منابع ارائه دهد.

در ادامه با روش‌های خلاصه‌سازی، جست‌وجو و بررسی منابع در NotebookLM و محدودیت‌های مربوط به منابع ورودی آشنا می‌شوید.

خلاصه‌سازی منابع

پس از اضافه‌کردن منابع، NotebookLM برای هر منبع یک خلاصه اولیه ایجاد می‌کند. علاوه بر این، می‌توانید در بخش گفت‌وگو سوال‌های مشخصی درباره همان منبع بپرسید؛ برای مثال، از مدل بخواهید مهم‌ترین نکات یک فصل، بخش یا موضوع مشخص را استخراج و خلاصه کند. هرچه پرسش دقیق‌تر باشد، پاسخ نیز هدفمندتر خواهد بود.

جست و جوی منابع در وب و Google Drive

NotebookLM علاوه بر فایل‌های بارگذاری‌شده، می‌تواند منابع مرتبط را از وب و فایل‌های موجود در Google Drive پیدا کند. پس از نمایش نتایج، می‌توانید منابع موردنظر را انتخاب کرده و آن‌ها را به Notebook خود اضافه کنید.

قابلیت Deep Research

یکی از قابلیت‌های NotebookLM، Deep Research است. این قابلیت می‌تواند تعداد زیادی منبع آنلاین را بررسی کند، اطلاعات آن‌ها را کنار هم قرار دهد و گزارشی همراه با فهرست منابع مرتبط ارائه دهد.

پس از پایان بررسی، می‌توانید گزارش یا منابع پیشنهادی را به Notebook اضافه کنید و از آن‌ها برای ادامه تحقیق استفاده کنید.

انتخاب و بررسی منابع

زمانی که تعداد منابع افزایش پیدا می‌کند، می‌توانید مشخص کنید NotebookLM برای پاسخ‌دادن به هر پرسش، کدام منابع را بررسی کند. این قابلیت کمک می‌کند پاسخ‌ها فقط براساس فایل‌ها و اسناد مرتبط با همان موضوع ساخته شوند.

نام‌گذاری روشن فایل‌ها و ساخت Notebookهای جداگانه برای موضوعات مختلف نیز پیدا‌کردن اطلاعات و بررسی منابع را ساده‌تر می‌کند.

افزودن منابع در NotebookLM

پیش از استفاده از قابلیت‌های NotebookLM، باید منابع موردنیاز خود را به Notebook اضافه کنید. هر منبع نسخه‌ای از فایل یا محتوایی است که وارد نوت بوک ال‌ام می‌شود و دستیار هوش مصنوعی پاسخ‌های خود را براساس همان منابع می‌سازد. به همین دلیل، هرچه منابع دقیق‌تر، مرتبط‌تر و معتبرتر باشند، کیفیت پاسخ‌ها نیز بیشتر خواهد بود.

NotebookLM از قالب‌های مختلفی پشتیبانی می‌کند. می‌توانید فایل‌هایی مانند PDF، Word، PowerPoint، Markdown، فایل‌های متنی، CSV و ePub را بارگذاری کنید. همچنین امکان اضافه‌کردن تصاویر، فایل‌های صوتی، لینک صفحات وب، ویدیوهای عمومی YouTube دارای زیرنویس و بعضی گفت‌وگوهای Gemini وجود دارد.

اگر فایل‌ها را از Google Drive وارد کنید، اسناد Google Docs، Google Sheets و Google Slides نیز قابل استفاده خواهند بود. برای بعضی از این فایل‌ها امکان همگام‌سازی با نسخه اصلی وجود دارد و پس از تغییر سند می‌توان منبع موجود در NotebookLM را به‌روزرسانی کرد.

در نسخه رایگان، هر Notebook می‌تواند حداکثر ۵۰ منبع داشته باشد. هر منبع نیز تا سقف ۵۰۰ هزار کلمه یا ۲۰۰ مگابایت برای فایل‌های بارگذاری‌شده پشتیبانی می‌شود؛ ظرفیتی که برای بیشتر پروژه‌های تحقیقاتی و آموزشی کافی است.

آموزش Google NotebookLM

شروع کار با NotebookLM ساده است. این ابزار در مرورگر یا به صورت اپلیکیشن موبایل اجرا می‌شود و می‌توانید نخستین Notebook خود را در کمتر از یک دقیقه راه‌اندازی کنید.

ابتدا وارد صفحه اصلی NotebookLM شوید و برای ساخت یک Notebook جدید، روی گزینه Create کلیک کنید.

در مرحله بعد، منابع را اضافه کنید. اگر ترجیح می‌دهید فعلا از این مرحله عبور کنید، بعدا نیز می‌توانید منابع بیشتری اضافه کنید.

استفاده از NotebookLM با بارگذاری منابعی آغاز می‌شود که پاسخ‌های دستیار هوش مصنوعی براساس آن‌ها تولید خواهند شد.

برای یک تحلیل‌گر بازار، این منابع می‌توانند شامل گزارش‌های درآمدی و اسناد منتشرشده از سوی رقبا باشند؛ برای یک دانشجوی جامعه‌شناسی نیز ممکن است یادداشت‌های کلاسی و مقاله‌های مجلات علمی را شامل شوند. با توجه به حجم و تنوع قالب‌های محتوایی پشتیبانی‌شده.

پس از انتخاب یک نام مرتبط برای Notebook، صفحه زیر نمایش داده می‌شود:

برای آزمایش بازیابی اطلاعات، از یکی از پرامپت‌های پیشنهادی استفاده کردیم: تفاوت‌های اصلی میان n8n Cloud و میزبانی شخصی چیست؟

پاسخ ارائه‌شده شامل ارجاع‌های قابل کلیک است که با استفاده از آن‌ها می‌توان هر بخش از پاسخ را تا داده‌های مشخص موجود در منابع دنبال کرد.

در پایان، قابلیت ساخت اینفوگرافیک در بخش Studio را آزمایش کردیم.

همچنین می‌توانم با کلیک روی دکمه Share در گوشه سمت راست بالای صفحه، Notebook را با اعضای تیم خود به اشتراک بگذارم.

با برنامه‌ی n8n، گردش‌ کار اتوماسیون خود را بدون کدنویسی راه‌ اندازی کنید.
✅ استقرار فوری✅ بدون کدنویسی✅ مقیاس‌پذیری آسان
خرید و راه‌اندازی پلتفرم n8n

قابلیت‌ ها و کاربردهای NotebookLM

قدرت اصلی NotebookLM در نحوه پردازش منابع و تبدیل آن‌ها به خروجی‌های چندرسانه‌ای است. در ادامه، نحوه کار هر یک از قابلیت‌های بخش Studio را بررسی می‌کنیم.

یکی از روش‌های کاربردی و غیرمنتظره برای استفاده هم‌زمان از منابع و دستیار هوش مصنوعی این است که متن پیاده‌سازی‌شده یک ویدیوی YouTube را به‌سرعت برای پیدا‌کردن جزئیات مرتبط جست‌ و جو کنید. با این روش، زمانی را که در حالت عادی باید صرف بررسی کامل متن ویدیو می‌کردید، ذخیره می‌کنید.

جست‌ و جوی وب و Deep Research

امکان هدایت جست‌ و جوی وب توسط کاربران، که می‌تواند شامل Deep Research نیز باشد، یکی از گزینه‌های نسبتا جدید برای افزودن منبع است. این قابلیت دامنه داده‌های در دسترس را از اسنادی که فقط توسط کاربر ارائه می‌شوند، به اطلاعات تازه و به‌روز موجود در سراسر وب گسترش می‌دهد.

Fast Research لینک‌های مرتبط را گردآوری می‌کند تا بتوانید آن‌ها را به عنوان منبع به Notebook خود اضافه کنید:

Deep Research علاوه بر لینک‌های گردآوری‌شده، خلاصه‌ای کاربردی نیز ارائه می‌کند که مستقیما به پرسش مطرح‌شده پاسخ می‌دهد:

توجه داشته باشید که پیش از ارسال پرسش‌های بعدی، باید نتایج نهایی این تحقیق وب را وارد Notebook کنید یا آن‌ها را حذف کنید. همچنین با تغییر گزینه کشویی “Web” می‌توانید Fast Research و Deep Research را روی فایل‌های موجود در Drive خود نیز اجرا کنید. این قابلیت زمانی کاربرد دارد که می‌دانید اسناد مرتبطی برای افزودن در اختیار دارید، اما برای پیدا‌کردن آن‌ها به کمک نیاز دارید.

Audio Overview

احتمالا درباره قابلیت ساخت پادکست در NotebookLM شنیده‌اید، چون خروجی آن کمی عجیب و حتی تا حدی دلهره‌آور به نظر می‌رسد. یکی از دلایلی که NotebookLM توجه زیادی جلب کرده، شیوه غیر منتظره‌ای است که مجری‌های رباتیک آن درباره تقریبا هر موضوعی، گفت‌وگویی روایی و طبیعی شکل می‌دهند. برای دیدن یک نمونه، به اپیزود پادکست NotebookLM مارک شفر گوش دهید.

NotebookLM همچنین موضوعاتی را پیشنهاد می‌دهد که می‌توانید از آن‌ها برای پاسخ‌دادن به این پرسش ایده بگیرید.

گزارش‌ ها

NotebookLM می‌تواند اطلاعات چند منبع را در قالب خروجی‌های ساختاریافته ارائه دهد. این خروجی‌ها شامل گزارش تحلیلی، راهنمای مطالعه، پست وبلاگ و قالب‌های سفارشی هستند. برخلاف خلاصه اولیه هر منبع، گزارش‌ها می‌توانند اطلاعات چند سند را کنار هم قرار دهند و براساس هدف، مخاطب و قالب موردنظر تنظیم شوند.

می‌توانید موضوع، نوع خروجی و نکاتی را که باید در گزارش بررسی شوند، در پرامپت مشخص کنید. نوت بوک ال‌ام(NotebookLM) نیز براساس محتوای منابع، پیشنهادهایی برای شکل‌دادن به گزارش ارائه می‌دهد.

فلش‌ کارت‌ ها

بخش زیادی از قابلیت‌های NotebookLM برای مطالعه کاربرد دارند و فلش‌کارت‌ها یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های آن هستند. می‌توانید فلش‌کارت‌ها را به صورت خودکار بسازید یا خروجی را براساس تعداد کارت‌های موردنظر، سطح دشواری و پاسخ به این پرامپت شخصی‌سازی کنید: موضوع فلش‌کارت‌ها چه باشد؟

خروجی به شکل زیر نمایش داده می‌شود:

آزمون

اگر دانشجو یا مدرس هستید، قابلیت Quiz گزینه‌ای مناسب برای تثبیت آموخته‌هاست. این قابلیت راهی سریع برای ساخت یک آزمون سنجش دانش فراهم می‌کند که می‌توان آن را براساس موضوعی که قصد یادگیری یا مرور آن را دارید، تنظیم کرد.

NotebookLM اجازه می‌دهد آزمون را براساس تعداد سوال‌ها، سطح دشواری و موضوع موردنظر شخصی‌سازی کنید.

در ادامه، نمونه‌ای از یکی از سوال‌های آزمون را مشاهده می‌کنید:

اینفوگرافیک

قابلیت ساخت اینفوگرافیک توجه بسیاری از کاربران را جلب کرده است، زیرا هم برای تثبیت آموخته‌ها کاربرد دارد و هم برای تولید محتوا. مانند بسیاری از قابلیت‌های دیگر Studio، می‌توانید اینفوگرافیک را به صورت خودکار بسازید یا پیش از ساخت، مشخصات دلخواه خود را تعیین کنید.

این مشخصات شامل انتخاب زبان، جهت نمایش، میزان جزئیات و افزودن توضیحات بیشتر به پرامپت درباره خروجی موردنظر هستند.

مجموعه اسلایدها

قابلیت ساخت Slide Deck در NotebookLM با استقبال زیادی عرضه شده است. هر دو قابلیت Infographic و Slide Deck برای ساخت تصویر از Nano Banana Pro استفاده می‌کنند.

می‌توانید قالب موردنظر خود را انتخاب کنید؛ برای نمونه، یک مجموعه اسلاید مفصل یا اسلایدهای مناسب ارائه. همچنین امکان تعیین زبان، طول محتوا و افزودن جزئیات بیشتر با استفاده از پرامپت‌های مشخص وجود دارد.

NotebookLM به‌تازگی اعلام کرده است که اکنون می‌توان مجموعه اسلایدها را با فرمت PPTX خروجی گرفت و اسلایدها را ویرایش کرد. طبق گزارش‌ها، امکان خروجی‌گرفتن و ویرایش اسلایدها در Google Slides نیز به‌زودی اضافه خواهد شد.

جدول داده

قابلیت Data Table راهی کاربردی برای ترکیب و مرتب‌سازی اطلاعات در قالب جدول در اختیار کاربران قرار می‌دهد. کافی است زبان موردنظر را انتخاب کنید و با نوشتن یک پرامپت، جدول داده‌ای را که قصد ساخت آن را دارید توضیح دهید.

محدودیت‌ های NotebookLM

NotebookLM ابزار قدرتمندی است، اما بدون محدودیت نیست. با اینکه بسیاری از موانع اصلی استفاده از آن در گذر زمان برطرف شده‌اند و به‌روزرسانی‌ها نیز به شکل منظم منتشر می‌شوند، هنوز چند مسئله وجود دارد که مانع استفاده گسترده‌تر از آن می‌شوند:

یکپارچه‌سازی‌های محدود: امکان استفاده از Notebookهای NotebookLM در کنار Gemini قابلیتی نسبتا جدید است. برخلاف ابزارهای دستیار هوش مصنوعی مانند ChatGPT یا Claude، NotebookLM برای ساخت گردش‌ کارهای پیشرفته با ابزارهای خارجی یکپارچه نمی‌شود. هرچند سیستم بسته آن برای حفظ حریم خصوصی مناسب است، برای افزایش کارایی محدودیت بیشتری دارد.

دسترسی محدود به مدل‌ های هوش مصنوعی

در حال حاضر، کاربران نمی‌توانند مدل یا حتی نسخه مدل مورد استفاده در NotebookLM را انتخاب کنند. همچنین امکان استفاده از کلیدهای شخصی مربوط به مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی وجود ندارد.

امکانات محدود برای ویرایش

بیشتر قابلیت‌های Studio اجازه می‌دهند پرامپت و مشخصات خروجی را شخصی‌سازی کنید، اما پس از ساخت محتوای نهایی، امکان اعمال تغییرات محدود است. برای نمونه، پس از مرحله نخست ساخت Video Overview یا Infographic نمی‌توان محتوای آن‌ها را ویرایش کرد.

اضافه‌ شدن کند قابلیت‌ های جدید به موبایل

ممکن است عرضه قابلیت‌های جدیدی که ابتدا در برنامه وب منتشر می‌شوند، در نسخه موبایل زمان بیشتری ببرد. تا زمان انتشار آن‌ها در موبایل، امکان استفاده از این قابلیت‌ها در این نسخه محدود خواهد بود.

بهترین روش‌ های استفاده از NotebookLM

NotebookLM مجموعه‌ای قابل توجه از قابلیت‌ها را در محیطی ارائه می‌کند که در ظاهر شبیه یک دفترچه ساده است؛ از Audio Overviewهای شبیه پادکست گرفته تا آزمون‌هایی که با هوش مصنوعی ساخته می‌شوند. در ادامه چند توصیه تخصصی برای استفاده بهتر از این ابزار هوش مصنوعی آمده است:

Notebookهای متمرکز بسازید

از تعداد زیاد Notebookهایی که در هر سطح ارائه می‌شوند استفاده کنید و هرکدام را به موضوع مشخصی اختصاص دهید. برای نمونه، اگر در حال ساخت یک یکپارچه‌سازی API هستید، مستندات Endpointها را در یک Notebook و منابع مربوط به رسیدگی به خطاها را در Notebook دیگری نگه دارید. در مقایسه با قراردادن همه اطلاعات در یک محل، پاسخ‌های بسیار دقیق‌تری دریافت خواهید کرد.

منابع موجود را با دقت انتخاب کنید: NotebookLM اجازه می‌دهد تعداد زیادی منبع اضافه کنید. با فراهم‌کردن اطلاعات زمینه‌ای بیشتر از این امکان استفاده کنید. برای دریافت پاسخ‌های غنی‌تر هنگام بازیابی اطلاعات، چند منبع با دیدگاه‌ها و قالب‌های رسانه‌ای مختلف درباره یک موضوع یکسان اضافه کنید.

پرامپت‌ های سنجیده بنویسید

برای ساختاردهی درخواست‌های خود در NotebookLM و دریافت بهترین پاسخ‌ها، از روش‌های مناسب مهندسی پرامپت استفاده کنید.

قابلیت‌ های مختلف Studio را آزمایش کنید

با آزمایش قابلیت‌های گوناگون Studio و آشنایی با آن‌ها، خروجی را در قالب‌های مختلف دریافت کنید.

خروجی‌ ها را بررسی کنید

با استفاده از ارجاع‌های موجود، جزئیات را در منبع اصلی دنبال کنید. احتمال ایجاد توهم در NotebookLM کمتر از بعضی ابزارهای هوش مصنوعی دیگر است، اما این موضوع به معنی نبود کامل خطا نیست.

از دیگران ایده بگیرید

برای پیدا‌کردن ایده‌های گردآوری‌شده و الهام‌گرفتن برای روش کار خود، Notebookهای برگزیده NotebookLM را بررسی کنید.

جایگزین‌ های NotebookLM

اگر در حال بررسی جایگزین‌های NotebookLM هستید، احتمالا به انعطاف بیشتری نسبت به یک ابزار تحقیقاتی بسته و محدود به منابع مشخص نیاز دارید. بعضی پلتفرم‌ها بر پاسخ‌های دارای ارجاع براساس اسناد خود کاربر تمرکز دارند، در حالی که بعضی دیگر جست‌وجوی گسترده‌تر در وب، داده‌های بلادرنگ یا بررسی مکالمه‌ای‌تر موضوعات را در اولویت قرار می‌دهند. چند گزینه مرتبط عبارت‌اند از:

Perplexity

برخلاف تمرکز NotebookLM بر تبدیل اسناد خصوصی به قالب‌های چندرسانه‌ای، Perplexity یک موتور پاسخ‌گوی مبتنی بر وب است که برای پیدا‌کردن اطلاعات بلادرنگ در اینترنت زنده ساخته شده است.

با اینکه هر دو ابزار اکنون قابلیت‌های جست‌وجوی وب و Deep Research را ارائه می‌کنند، Perplexity با اجازه‌دادن به کاربران برای جابه‌جایی میان مدل‌های مختلف هوش مصنوعی، انعطاف بیشتری دارد. این ابزار برای جمع‌آوری سریع اطلاعات گسترده از منابع خارجی گزینه مناسبی است، در حالی که NotebookLM برای تحلیل کاملا مبتنی بر منابع مشخص و ترکیب مجموعه‌های پیچیده و خصوصی اسناد عملکرد بهتری دارد.

Elicit

این ابزار برای تحقیقات دانشگاهی مناسب است. قابلیت Paper Chat در Elicit عملکردی مشابه NotebookLM دارد و به کاربران اجازه می‌دهد مقاله‌های علمی را بارگذاری کنند و خلاصه‌هایی مبتنی بر همان منابع بسازند. Elicit در استخراج داده از کارآزمایی‌های بالینی و مقاله‌های علمی تخصص دارد و از این قابلیت برای خودکارسازی مرورهای نظام‌مند استفاده می‌کند.

You.com

جایگزینی مناسب برای کاربران تجاری و شرکت‌هاست و قابلیتی با نام “Private RAG” ارائه می‌دهد. این قابلیت به شرکت‌ها اجازه می‌دهد منابع داده داخلی مانند Google Drive، SharePoint و Salesforce را به شکل امن متصل کنند و دانش خصوصی را در محیطی امن با جست‌وجوی وب ترکیب کنند.

ChatGPT

chatgpt می‌تواند مستقیما به Google Drive و Microsoft OneDrive متصل شود و فایل‌های کاربر را همراه با داده‌های بلادرنگ وب بررسی کند. اشتراک‌های پولی آن همچنین مجموعه گسترده‌تری از ابزارهای خلاقانه را ارائه می‌دهند؛ از جمله DALL-E برای ساخت تصویر، حالت صوتی پیشرفته برای ایده‌پردازی و GPTهای سفارشی.

NotebookLM چه تفاوتی با Gemini دارد؟

در نگاه اول، NotebookLM و Gemini هر دو ابزارهای هوش مصنوعی گوگل هستند، اما کاربرد یکسانی ندارند. Gemini یک دستیار عمومی برای تولید محتوا، ترجمه، برنامه‌نویسی و پاسخ به پرسش‌های مختلف است.

NotebookLM بیشتر برای تحقیق و کار با منابع ساخته شده است. در این ابزار می‌توانید فایل‌ها، صفحات وب و ویدیوهای YouTube را در یک Notebook نگه دارید، درباره آن‌ها سوال بپرسید و پاسخ‌هایی همراه با ارجاع به منبع دریافت کنید.

در مجموع، Gemini برای کارهای روزمره مناسب‌تر است؛ اما NotebookLM برای بررسی چند منبع، مطالعه و تحقیق انتخاب دقیق‌تری است.

دسترسی سریع و پایدار به API هوش مصنوعی در لیارا
✅ ارائه API✅دسترسی سریع بدون VPN✅ امنیت بالا
راه‌اندازی هوش مصنوعی با لیارا

جمع بندی

NotebookLM برای افرادی مناسب است که با منابع زیاد سروکار دارند و می‌خواهند سریع‌تر به پاسخ، گزارش یا محتوای قابل استفاده برسند. با این حال، بهتر است اطلاعات مهم را همیشه با منبع اصلی بررسی کنید و خروجی ابزار را پاسخ نهایی در نظر نگیرید.

سوالات متداول

۱. NotebookLM برای چه کاری استفاده می‌ شود؟

NotebookLM یک دستیار تحقیقاتی مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای کمک به مرتب‌سازی، خلاصه‌سازی و ترکیب اطلاعات موجود در اسناد بارگذاری‌شده کاربر طراحی شده است. کاربران معمولا از آن برای ساخت راهنمای مطالعه، پادکست و گزارش یا پرس‌وجوی سریع درباره مطالب پیچیده مانند اسناد حقوقی و مقاله‌های دانشگاهی استفاده می‌کنند.

قابلیت “Audio Overview” آن برای تبدیل متن‌های خشک به گفت‌وگوهای جذاب و مکالمه‌ای میان مجری‌های هوش مصنوعی محبوبیت زیادی دارد.

۲. آیا استفاده از NotebookLM رایگان است؟

بله، گوگل یک سطح رایگان با امکانات گسترده ارائه می‌دهد که دسترسی به تمام قابلیت‌های اصلی Studio را شامل می‌شود، هرچند دارای سقف استفاده روزانه و ماهانه است.

۳. تفاوت NotebookLM و ChatGPT چیست؟

برخلاف ChatGPT که از مجموعه گسترده‌ای از داده‌های از پیش آموزش‌دیده اینترنت استفاده می‌کند، NotebookLM فقط بر منابع اختصاصی ارائه‌شده توسط کاربر متکی است. این سیستم بسته تولید تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات یا RAG، احتمال ایجاد توهم را تا حد زیادی کاهش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که هر پاسخ با ارجاع‌های مشخصی از اسناد کاربر پشتیبانی شده است.

۴. آیا NotebookLM از داده‌های کاربران برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌ کند؟

برای کاربران شخصی، داده‌ها معمولا برای آموزش استفاده نمی‌شوند، مگر اینکه کاربر به‌صورت صریح بازخورد خود را با گوگل به اشتراک بگذارد. برای شرکت‌ها و مراکزی آموزشی که از نسخه‌های Enterprise استفاده می‌کنند، داده‌ها در محیط آن‌ها کاملا خصوصی باقی می‌مانند و برای آموزش مدل‌ها استفاده نمی‌شوند.

۵. آیا NotebookLM برای توسعه‌ دهندگان مناسب است؟

توسعه‌دهندگان از NotebookLM برای سامان‌دهی مستندات فنی، عیب‌یابی منطق کد و مرتب‌سازی تحقیقات پروژه‌های جدید استفاده می‌کنند. توسعه‌دهندگان با بارگذاری کل پایگاه کد یا مستندات API می‌توانند با این ابزار مانند یک هم‌تیمی توسعه‌دهنده تازه‌کار کار کنند که پاسخ‌هایش براساس منطق مشخص پروژه تولید می‌شوند و زمان موردنیاز برای بررسی دستی منابع مختلف را کاهش می‌دهد.