NotebookLM 是 Google 提供的一款免費 AI 工具，能讓你更快整理資訊、獲得答案。本文將介紹它的核心功能，解釋 NotebookLM 如何利用 RAG 技術即時提供精確資料，文末還為您介紹企業內部可以使用的 AI 工具，助您在 AI 時代提升工作效率，搶占先機。
目錄
- Google NotebookLM 智能筆記是什麼？
- NotebookLM 的制勝法寶：RAG 技術
- NotebookLM 的使用方式
- NotebookLM 與 ChatGPT 的區別
- NotebookLM 的限制
- 企業也能利用 Google AI 打造專屬智能助手
Google NotebookLM 智能筆記是什麼？
在這個資訊爆炸的時代，如何有效管理和利用知識成為每個人面臨的挑戰。Google 於 2023 年推出的 NotebookLM，是一款免費且專注於提升工作效率的 AI 工具，特別適合需要快速整理、查找資訊的使用者。它能自動生成摘要、即時回答問題，並根據你的資料提供精準的回應，減少繁瑣的整理工作。這些功能不僅適合學生和知識工作者，也讓日常任務變得更加輕鬆：
- 自動摘要生成：自動為長篇筆記生成簡潔明瞭的摘要。
- 即時問答功能：基於筆記內容回答您的問題，就像有個私人助理隨時待命。
- 關聯建議：自動連結相關筆記，幫助您發現知識間的聯繫。
- 寫作輔助：根據筆記內容，協助您擴展想法或撰寞文章。
- 多語言支援：可以處理多種語言的筆記，滿足全球用戶需求。
NotebookLM 的核心優勢在於它能夠限制 AI 在您提供的資料範圍中，提供精準的答案。無論是學生、研究人員，還是知識工作者，都能從中受益，大幅提升學習和工作效率。
【Google 官方功能介紹：https://support.google.com/notebooklm/answer/14276468】
NotebookLM 的制勝法寶：RAG 技術
NotebookLM 的強大功能背後，離不開一項關鍵技術：RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）。RAG 是一種結合檢索與生成的 AI 技術，與傳統的 AI 聊天模型不同，AI 會從使用者自行上傳的資料中檢索最新且相關的資訊，確保答案的準確性與即時性，這一點是其他僅依靠生成的模型難以比擬的。RAG技術的優勢主要體現在以下幾個方面：
- 個性化：回答基於使用者自己的資料，更加貼近個人需求。
- 準確性：通過檢索實時資訊，減少了 AI 亂回答的問題。
- 可控性：您可以明確知道 AI 回答的來源，提高了可信度。
- 擴展性：易於更新資料，確保 AI 始終掌握最新資訊。
NotebookLM 的使用方式
首先，進入 NotebookLM 網站，點擊「建立」。
您可以選擇從電腦、Google 雲端硬碟上傳檔案，或是貼上連結或文字。
接著，您可以直接點擊「筆記本導覽」快速生成常見問題、簡介文件等記事。
如果想直接向 AI 問問題，則可直接在下方的對話框輸入問題，即可展開對話。但要注意的是，NotebookLM 沒有儲存對話紀錄的功能，因此當頁面關閉或重新整理後，對話紀錄就會不見。
NotebookLM 與 ChatGPT 的區別
NotebookLM 和 ChatGPT 都是強大的 AI 助手，其中 NotebookLM 使用的 RAG 技術，讓它在處理海量資訊和即時檢索方面優於 ChatGPT。讓我們來比較一下這兩者的差異：
| NotebookLM | ChatGPT | |
|---|---|---|
| 資料來源 | 主要基於用戶的個人筆記 | 基於龐大的網絡資料訓練 |
| 個性化程度 | 高度個性化，回答緊密結合用戶筆記 | 通用型回答，不針對特定用戶定制 |
| 即時性 | 可即時更新資料 | 非即時更新資料 |
| 應用場景 | 個人知識管理、學習輔助、研究支持 | 通用對話、創意寫作、程式編碼等廣泛應用 |
| 隱私保護 | 僅使用使用者提供的資料，並不會被當作學習資料 | 可能涉及敏感信息處理，需要額外的隱私保護措施 |
總體來說，NotebookLM 適合需要精確資料處理的工作或研究場景，而 ChatGPT 適合一般對話與創意生成。
NotebookLM 的限制
目前 Google 對 NotebookLM 的限制是最多只能上傳 50 個文件到一個資料集，每個文件大小上限約 100MB，最多 50 萬字，並且尚無提供 API 或其他方法串接到企業內部環境。因此，NotebookLM 目前較適合個人使用，尚無法滿足企業級應用需求。
企業也能利用 Google AI 打造專屬智能助手
若您想改善內部知識管理，或提升業務效率，現在正是企業擁抱 AI 技術，提升競爭力的最佳時機！越來越多的企業正在尋求 RAG 解決方案，以更好地管理和利用企業知識庫，舉幾個常見的應用場景：
- 公司內部資訊查詢：將公司的文件、報告等資料整合成知識庫，減少員工查詢資料的難度與時間。
- 智能客服：交給 AI 回覆千篇一律的客人問題，讓客服人員可以專心處理進階問題，並提供更完善的客戶服務。
- 新人培訓助手：新人可先向 AI 詢問，不只加速學習速度，更能減少資深員工用於教學的人力成本。
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