Notebook LM 使用指南
一、Notebook LM 是什麼?
Notebook LM(Language Model)是一種結合筆記本與語言模型 AI 助理的工具,可以根據您上傳的文件(例如論文、PDF、筆記)進行智能問答、摘要、比對、提問建議等互動。
它不只是「問 ChatGPT」,而是把 AI 和您自己的知識(文獻、講義、草稿)結合,形成個人化助理。
二、Notebook LM 的優點(對您特別有幫助的幾點)
功能 | 對教授的幫助 |
---|---|
🔍 文件問答與摘要 | 幫您快速瀏覽、總結長篇文獻,或在自己的筆記中搜尋特定理論與數據。 |
🧠 多篇文獻比較 | 整理多篇論文的理論差異、方法異同、自動生成比較表。 |
📝 教學備課 | 輸入教材或講義後,可請 AI 幫您總結、設計考題、甚至生成教學 PPT 草稿。 |
📄 論文撰寫助理 | 幫您起草摘要、引言、相關研究回顧,或翻譯、改寫文句,使語言更符合 SCI/SSCI 風格。 |
💬 個人化對話記憶 | Notebook LM 會「記得」您上傳的文件,您可以反覆詢問而不需重複背景說明。 |
三、怎麼使用 Notebook LM?
📌 1. 開始使用
目前 Notebook LM 屬於 Google Labs 項目,您可透過以下網址申請:
👉 https://notebooklm.google
目前開放地區為美國為主,若無法使用,可先改用 ChatGPT + 自建資料庫(我可幫您設計)達成類似效果。
🗂 2. 上傳資料來源
支援的格式:
-
PDF(論文、教材)
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Google Docs(講義、計畫書)
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純文字(.txt, .md)
上傳後,Notebook LM 會將資料進行語意分析並建構知識圖譜。
💡 3. 問問題或要求摘要
您可以像這樣提問:
-
「這篇論文的研究動機是什麼?」
-
「請摘要這份計畫書的目的與預期成果。」
-
「這三篇文獻的方法論有何差異?」
Notebook LM 會根據您上傳的檔案內容進行回覆。
📊 4. 應用情境建議
情境 | Notebook LM 幫得上忙的地方 |
---|---|
寫計畫書 | 自動整理背景文獻、找出研究缺口、撰寫目標描述。 |
與研究生溝通 | 將會議記錄與文獻結合,生成問答摘要,供學生複習。 |
審稿 | 快速分析文章架構,指出潛在問題與建議改善方向。 |
跨領域研究 | 快速理解陌生領域的關鍵詞彙與主題摘要。 |
四、若無法使用 Notebook LM,替代方案?
若您無法申請帳號或 Notebook LM 無法用在台灣地區,我推薦:
-
使用 ChatGPT + 自建資料庫
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將您的論文或教材轉成文字格式
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使用 Retrieval-Augmented Generation(RAG)技術
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在本地建置文件檢索系統(例如使用 LangChain + Ollama)
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使用 Obsidian + AI 外掛
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適合整理大量教學筆記與研究心得
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使用 ChatGPT Pro 的「自訂 GPTs」功能
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建立「論文助理 GPT」,加入您的資料庫與常用問句模板
五 系統架構總覽
主要功能模組與說明
模組名稱 | 功能描述 | 對您有何幫助 |
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🔎 向量檢索 | 把您的論文、教材轉換成「語意向量」,當您提問時找出相關段落 | 快速在百頁資料中找到關鍵段落 |
🧠 LLM 問答 | 使用 ChatGPT/Ollama 回答您的問題,參考資料片段回答 | 比普通 ChatGPT 更有針對性,避免幻覺 |
📝 摘要與翻譯 | 對長篇文章、會議紀錄自動摘要、整理 | 幫您加速審稿與備課、研究分析 |
📚 文獻比較 | 多篇文件對比差異(方法、結果、貢獻) | 幫助您指導學生或寫 review paper |
🧑🏫 教學設計輔助 | 針對教材或文獻,生成練習題、課綱或投影片重點 | 減少備課時間、提高教材深度 |
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