這段影片快速介紹了 Notebook LM(Google 的筆記型大型模型工具)的核心概念、主要功能與實作流程,並示範如何把它與其他工具(如 Google AI Studio、Firebase Studio、DeepResearch、Claude、Madness 等)結合,從資料蒐集到產出 MVP 原型的一整套工作流程。
核心定位與工作流程
- 定位:Notebook LM 的宗旨是「理解任何事」,強調把多種來源的資訊彙整、合成並協助深入理解,降低幻覺(因為能回溯來源)。
- 主要流程:建立筆記本 → 上傳或連結來源(檔案、Google Drive、網站、YouTube、複製文字、Discover 搜尋等)→ 在聊天介面與來源互動(摘要、分析、提問)→ 使用 Studio 的多種產出(音檔、影片、心智圖、報告)→ 加筆記、分享或匯出。
- 注意:Notebook LM 的聊天紀錄預設不會永久儲存或用於訓練模型,若要保留結果務必點「儲存到筆記」或「轉成來源」。
重要功能快速一覽
- 來源管理:可命名/分類來源(例如 trends、user、evaluate),並在查詢時只選擇特定來源以獲得有根據的回答。
- Studio 產出:可自動生成「音訊總覽(AI Podcast)」「影片總覽」「心智圖」「報告/簡報/小考題與答案」等幫助學習與說明的資產。
- 互動式音頻:可生成雙主持或多段落的音頻,且可進入互動模式與 AI 對話;作者的 Pro 小技巧是把音檔丟到 Google AI Studio 轉成文字、去掉贅詞、合成單人版本再加速播放,快速吸收大量資訊。
- 筆記與來源循環:可邊讀邊產生筆記(如績效回顧要點),再把筆記轉回為來源以繼續深化分析,形成反覆迭代的理解流程。
分析/學習輔助工具
- 摘要與來源追溯:系統會顯示回答依據的來源,方便查證與減少錯誤。
- 報告功能:可產生 executive briefing、study guide、測驗題與答案、時間軸等教學/簡報素材。
- 心智圖與視覺化:可點擊心智圖節點深入,並匯出用於簡報或視覺展示。
實務應用範例(影片示範)
- 產品/市場研究:上傳 OECD 報告、YC 影片、Reddit/UCG,讓 Notebook LM 匯整產業趨勢與使用者痛點(例如語言學習 APP 常見的「無法達成對話流利度」等)。
- 從洞察到需求文件:把摘要儲存為筆記並轉為來源,將不同來源合成後要求列出「AI agent 語言學習」的關鍵功能,進一步決定 MVP 的兩個核心功能(例如:即時會話練習 + 即時詳細回饋)。
- 從需求到原型:把產出的 product requirements prompt 貼到 Firebase Studio(或其他 AI-assisted coding 工具)直接建立可互動的原型。
與其他工具整合的建議
- DeepResearch:用來生成高品質、深度的研究報告,再把結果匯入 Notebook LM 作為來源,能顯著提升最終輸出品質。
- Claude / Gemini:適合把文字內容轉化為儀表板或互動視覺化(作者偏好 Claude 做 dashboard)。
- Madness(或類似工具):Notebook LM 生成內容(如簡報文案、設計規範)後,再交給專門工具實作成 slide 或網頁。
- Google AI Studio:音檔轉錄、精簡與重製(作者用此法快速聽完長音檔)。
付費與分享功能
- 方案差異:免費版已涵蓋約 90% 功能;差別包括來源數量(免費約 50、Pro 約 300)、可自訂聊天風格/回應長度、音頻與其他輸出更細的設定、分享與分析功能等。
- 分享與分析:Pro 可分享筆記本給他人、設定權限,並查看多使用者分析(需有足夠分享的使用者數量)。
- 企業方案:提供更高的安全/隱私保障與進一步客製化功能。
實務小提醒與心得
- 務必善用「儲存到筆記/轉成來源」來保留成果與讓系統可持續引用。
- 工具強在「以來源為基礎的合成能力」,輸出的品質取決於你蒐集與挑選來源的好壞。
- 結合多工具能把研究、學習、設計與開發流程串成從資料到產品的閉環(從 Notebook LM 的洞察到 Firebase 的原型)。
總結:Notebook LM 是一個強大的知識蒐整與理解平台,適合用來做研究、教學準備、產品需求整理與快速原型構思。配合其他 AI 工具,能把構想迅速推進到可運行的 MVP。
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