Google NoteBookLM 的功能與使用方法？

Google 的 NotebookLM 是目前 AI 領域中最具實用性且獨特的工具之一，特別適合需要處理大量資訊、閱讀文獻或整理筆記的使用者。

簡單來說，NotebookLM 是一個「基於你提供的資料」運作的 AI 筆記本。它不會像 ChatGPT 那樣漫無邊際地用網路資訊回答，而是嚴格限制在你上傳的文件範圍內進行回答，這大大降低了 AI 胡說八道（幻覺）的風險。

以下為您詳細介紹 NotebookLM 的功能特色與使用教學。

核心概念：什麼是「來源引據」(Grounding)？

NotebookLM 的核心技術是 RAG（檢索增強生成）。當你上傳文件後，它會成為一個專屬於該資料庫的專家。

與一般 AI 的區別：

• ChatGPT/Gemini: 用全世界的網路資料回答你（廣博但不一定精確，容易有幻覺）。
• NotebookLM: 只用你上傳的 PDF、文件或網址回答你（精準、可信，附帶引用來源）。

NotebookLM 的強大功能

1. 多模態來源支援 (Multi-modal Sources)

你不僅可以上傳文字，還支援多種格式。每個筆記本最多可支援 50 個來源，每個來源可達 50 萬字（由 Gemini 1.5 Pro 模型驅動）。

• 文件： Google Docs, PDF, 文字檔 (.txt), Markdown。
• 簡報： Google Slides。
• 網頁： 直接貼上 URL。
• 音訊： MP3, WAV 等音訊檔（例如會議錄音）。
• YouTube： 貼上影片連結，它會讀取字幕內容。

2. 生成「語音總覽」(Audio Overview) 🔥 最受歡迎功能

這是讓 NotebookLM 爆紅的功能。它可以將你上傳的所有艱澀文件，轉化為一段 「兩位主持人在對談」的 Podcast 廣播。

• 效果： 聽起來非常自然，有語氣起伏、插話和情感。
• 用途： 適合通勤時用「聽」的來吸收長篇論文或報告。
• 注意： 目前主持人主要使用英語對談，但它們完全讀得懂中文文件。

3. 即時引用與查證 (Citations)

當 AI 回答你的問題時，會在句尾標註 [1]、[2] 等引用標籤。

• 點擊標籤： 左側視窗會直接跳轉到原始文件的對應段落。這對於寫論文、查證合約條款非常重要。

4. 一鍵生成格式 (Suggested Actions)

系統會自動建議你可以執行的操作，不需要自己想 Prompt：

• 摘要 (Summarize)
• 常見問題 (FAQ)
• 學習指南 (Study Guide)
• 時間軸 (Timeline)
• 簡報大綱 (Briefing Doc)

使用方法逐步教學

使用 NotebookLM 完全免費（目前），且不需要安裝軟體，直接使用瀏覽器即可。

第一步：建立筆記本

1. 前往 NotebookLM 官網 並登入 Google 帳號。
2. 點擊左上角的 「新增筆記本 (New Notebook)」 方塊。
3. 為你的筆記本命名（例如：「2025 行銷計畫」或「近代史研究」）。

第二步：上傳來源資料

1. 進入筆記本後，你會看到左側的來源區。
2. 點擊 「+」 號。
3. 選擇你要上傳的檔案（PDF、Google Drive 檔案、複製貼上網站連結、或 YouTube 連結）。
4. 等待幾秒鐘讓 AI 分析資料。

第三步：開始互動與提問

資料上傳後，你有三種互動方式：

1. 直接提問： 在下方對話框輸入問題，例如「這份文件中提到的主要結論是什麼？」、「請列出所有關於預算的數據」。
2. 生成摘要： 點擊畫面中間的預設按鈕，如「FAQ」或「Study Guide」，讓它自動整理重點。
3. 儲存筆記： 覺得 AI 的回答很有用，可以點擊回答右上角的「圖釘」圖示，將其存為一則筆記 (Note)。

第四步：製作語音導覽 (Podcast)

1. 點擊右側上方的 「筆記本指南 (Notebook Guide)」。
2. 找到 「語音總覽 (Audio Overview)」 區塊。
3. 點擊 「生成 (Generate)」。
   • 進階技巧： 你可以點擊「自訂 (Customize)」，輸入指令控制主持人的重點，例如：「請專注在財務風險的討論」或「用適合小學生的語氣解釋」。
4. 等待約 3-5 分鐘，生成完畢後即可播放或下載。

實用場景範例

為了讓您更有概念，以下是幾個常見的應用場景：

相關文章：

• 簡報風格也能精準控制了！「YAML指令」如何讓NotebookLM生成職人質感？4個寫作技巧一次看 (有提供3個YAML指令範例)
• NotebookLM 簡報風格提示詞｜十種好用風格、萬能模板一次看 (有提供10個不同風格YAML指令範例)
• 從結構到設計：用 YAML 精準控制 NotebookLM 的簡報風格（概念篇）
• 從結構到設計：用 YAML 精準控制 NotebookLM 的簡報風格（實作篇）