Google NotebookLM 免費中文 AI 筆記實例教學，老師、學生、創作者利器

作者：


Google NotebookLM 是一個以 AI 筆記本為概念的線上生成式 AI 問答工具。和 ChatGPT、 Copilot 不同的是， Google NotebookLM 「相對」不會憑空生成內容，也不是上網找答案，而是結合文件資料庫 AI 分析功能（透過 Gemini Pro 分析我們的知識庫），幫助我們根據自己上傳的大量筆記、文件，生成有明確引用的論文摘要、報告企劃、文章大綱。相較之下很適合自己已經有足夠資料，只是需要 AI 協助分析與輸出的人，例如老師規畫課程、學生製作報告、研究者撰寫論文、創作者撰寫草稿來使用。

  • 用 Google NotebookLM AI 分析文稿文件，進行新內容寫作
  • 用 Google NotebookLM AI 分析課程簡報，進行新課程規劃
  • 用 Google NotebookLM AI 分析網站網頁，進行新研究學習

而且，目前測試階段，Google NotebookLM 還可以免費使用，又支援中文（2024/6/6 開放台灣使用）。





當然，上傳文件或內容讓 AI 進行分析，這是之前 ChatGPT、 Google Gemini 都可以做到的，例如：「ChatGPT 結合 AI 工具 10 個「輔助」資料輸入到報告輸出實戰技巧」。

或是我在這篇文章中就測試過上傳大量內容的筆記讓 ChatGPT 進行輸入分析與草稿輸出：「3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 煉成文章報告」。

那這樣的話， Google 的 NotebookLM 有什麼不同呢？

核心的邏輯是一樣的，我們輸入自己的大量資料庫，讓 AI 進行分析整理，然後輸出成各種格式的草稿。

不過，「 Google NotebookLM 」有幾個特色：

  • 更加適合輸入、輸出的介面流程：
    • 利用筆記本分類的方式，讓我們在一個筆記本中持續上傳大量的文件，並在這個筆記本中進行專案式的討論，還可以生成各種格式的新內容，
  • 可同時輸入 PDF 檔案、 Google 雲端文件（包含簡報）、網頁文章：
    • 把各種不同格式內容，統整成一個 AI 可分析的資料庫。
    • 每個來源最多可包含 50 萬字。
  • 保留階段性的輸出成果（類似產出新筆記），可針對輸出成果進一步討論：
    • 區分輸入的資料庫，與各種輸出成果，讓我們更容易產出需要的報告、文章、大綱、草稿等不同格式內容。
    • 每個筆記本最多可建立 1,000 則記事，並彙整在記事板上。
  • 回答都會根據自己輸入的資料庫，並加上引用註記：
    • 例如要求從資料庫中出學習測驗題，每一題都會顯示引用自哪一則資料。
  • 可以共用協作！
    • 讓夥伴、學生一起討論某個資料庫，生成新的報告、文章與問答。
    • 個人 Gmail 帳戶和 .edu 帳戶最多可與另外 50 位使用者共用筆記本
  • 目前免費，支援中文！但卻可以輸入大量的文件檔案、雲端文件、網頁文章進行分析與生成。
    • 早期測試階段免費，但以後應該會收費。

創作者、研究者、老師、學生只要發揮創意，可以做出很多利用，例如下圖我讓 NotebookLM 分析大量電腦玩物文章，製作「測驗題目」（有時候上課需要），出得還不錯，而且都有明確的引用來源。





Google NotebookLM基本功能教學：

當然，用 Google 帳號就可以免費註冊登入「 Google NotebookLM 」，下面我先快速介紹基本功能操作，再提供實際案例應用示範。

我們可以「新增一個筆記本」，每個筆記本可以設想為一個專屬資料庫，例如為某個研究計畫、某堂課程、某個論文寫作計畫建立一個記事本，之後 AI 就可以針對這個記事本中的專屬資料庫進行分析與輸出。




在記事本中，可以上傳：

  • PDF、文字檔。
  • 連結雲端硬碟的 Google 文件、簡報資料。
  • 或是輸入不同網頁內容。

一個記事本中可以匯入大量的文件資料，到時候 AI 就可進行統一分析，問答時也會以這個記事本的資料庫內容為主。




每個記事本都是我的專案知識庫、資料庫，每次 AI 問答時，可以從整個資料庫進行分析，也能「勾選」這次要分析的特定文件資料，進行指定範圍的提問。




AI 生成的回答，如果覺得有用，例如有效的文章草稿、報告大綱、論點整理，這時候可以「釘選」，變成這個記事本的一則「新筆記」。

所以真的有筆記的功能！




NotebookLM 的回答都是從我的上傳的文件資料去分析生成，所以回答中會有明確的引用連結，點擊回答中的引用來源，可以展開文章，跳到引用段落。

並且打開資料庫中的任何一篇文章，都會自動產生摘要。




關閉對話，可以看到被釘選的記事，查看那些有用的生成結果。




也可以在記事本中建立手動輸入的新筆記！真的可以當成筆記來用。





每一個記事本，可以協作共用，邀請夥伴到我建立的資料庫中一起進行問答，一起生成新的 AI 筆記內容。





案例一：AI分析舊課程簡報講義，規劃新課程與簡報

下面看看三個不同的案例應用，第一個案例是我想利用 Google NotebookLM 進行課程規劃，看看能否分析我上傳的原本課程簡報、講義，然後根據不同需求企劃新的客製化課程。

第一步：上傳多個課程的 Google 簡報、文件講義

我直接在記事本中連結自己 Google 雲端硬碟的簡報、文件，把多堂類似主題的課程簡報、上課講義輸入到記事本中。




第二步：問課程問題，從資料庫中回答

接著，我先根據新課程需求，提出一些問題，讓 AI 到我上傳的簡報、文件檔案中找答案。

例如我問「如何有效的整理碎片資料？」 Google NotebookLM 確實從我的防彈筆記法課程中找到正確的簡報頁面，提供給我簡報、講義中的回答。


可以看到所有回答都會有引用來源，游標移動到引用來源，馬上看到來自我講義中的一個練習表格。


當我點擊引用來源，左方可以快速展開對應的簡報、文件，並跳到引用來源那一頁。

這樣就可以快速讓我透過提問，找到這個課程中的各種回答。




第三步：生成新課程的大綱規劃、課程 FAQ


經過一定程度討論後，我想利用原始內容，生成新的課程大綱。

結果 Google NotebookLM 確實有效的結合了我的防彈筆記法、時間管理兩門課程的內容，重新梳理出一個兩天的課程，而且課程架構看起來很有邏輯！

這樣一來，這個筆記本就可以用 AI 幫我產出多種需求的新課程企劃。


或者，如果我需要新的課程簡報，我可以在這個 AI 記事本中提問，請他幫我生成需要主題的課程簡報大綱，這時候內容也都根據我之前的簡報、文件重新生成。

我只要把這個課程簡報大綱丟上 Gamma ，就可以快速生成 AI 簡報。


我可以釘選設計得不錯的課程大綱答案，變成固定課程規劃筆記。


於是在這個記事本中，我可以隨時根據之前課程簡報、文件，重新製作一堂課程。

有時候課程需要課後測驗，這時候也可以利用 Google NotebookLM 建立課程的 FAQ，或是測驗題，題目、答案都可以幫我們設計出草稿。





案例二：AI分析大量網頁文章，摘要學習與寫作草稿討論

如果你平常需要大量的研究、學習、寫作，那麼利用 Google NotebookLM 不僅可以幫你進行輸入的整理，還可以設計學習測驗，設計寫作大綱與草稿。

例如這個例子中，我把自己電腦玩物上相關主題的網頁文章輸入，希望他可以跟我討論這個主題下新的寫作企劃。

第一步：上傳網頁，進行資料摘要

把每一篇網頁的網址貼上資料庫，就可以把網頁文章輸入到記事本中。

要注意的就是，Google NotebookLM 不會往下一階層網頁檢索，所以每一篇網頁網址就是只能分析該頁面文章。

而打開上傳的每一篇網頁，都會自動在上方顯示摘要。


第二步：提出問題，快速跳到學習段落

如果輸入了很多網頁文章內容，我們可以隨意提出問題，在回答中，立刻跳到相應的文章段落去查看。

這也可以幫助我們在大量資料中，快速找到需要學習的內容，快速梳理文章背後的論述思考。





第三步：根據資料庫與問題討論，生成新的社群貼文草稿

一定程度討論後，我想要利用我的文章資料庫，產出新的內容草稿，例如新文章的想法、新文章的可能大綱，或是社群貼文的草稿。

這時候不用特別設定，只要在這個我的文章資料庫中提問，請他生成某個主題的社群貼文，就會自動在我的文章中找適合的內容，用符合我的語氣、用語的方式，生成我需要的貼文草稿。





案例三：AI分析大量PDF文件，研究與撰寫報告

當然，Google NotebookLM 可能也很適合用在各種資料研究、撰寫報告的需求上。

這邊我用自己新書《高效人生工作法圖解》的幾篇文章 PDF 當作範例，試試看 PDF 文件的研究與撰寫報告流程。

第一步：上傳PDF論文、報告與文件

這次，我上傳的是多篇 PDF 檔案，上傳後就會在左邊清單中顯示。

我們也可以把 Google NotebookLM 當作 PDF 摘要工具，點開任何一篇 PDF 可獲得摘要，也可請 AI 針對所有 PDF 進行總結。

看起來 Google NotebookLM 對於大量文字內容的處理速度很快，也確實能處理大量內容。




第二步：問答與引用

透過問答，可以快速獲得來自不同 PDF 的引用內容，這時候也可以快速點開引用連結，回到 PDF 去察看來源。





第三步：進行總結與整理分析


根據前面討論與文件內容，我請 Google NotebookLM 建立防彈筆記法與卡片盒筆記法的方法論比較表格。

這時候，因為分析來自於我上傳的資料，所以整理出來的結果相對更有效。

也就是說，透過 Google NotebookLM ，我們可以用自己的學習筆記、文獻資料、工作文件，建立一個自己的小型 AI 資料庫，在上面進行各種新的摘要筆記、報告企劃、簡報大綱、課程規劃、寫作草稿的生成，很值得試試看。




有興趣的朋友可以進一步研究：



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Google NotebookLM 免費中文 AI 筆記實戰教學，老師、學生、創作者利器）

文章分類：
電腦玩物站長 Esor （異塵行者），在電腦玩物上的文章有別於單純的軟體和服務介紹，而是更強調軟體和服務背後的數位工作思維及方法，並說明實際應用後帶來的生活改變。著有《電腦玩物站長的筆記思考術》、《大腦減壓的子彈筆記術：用Evernote打造快狠準系統》、《比別人快一步的Google工作術：從職場到人生的100個聰明改造提案》等暢銷書籍。

留言

  1. 匿名2024年6月8日 凌晨2:41

    不知道為什我使用的時候只會用英文回答~-而沒有辦法像站長一樣用中文

    回覆刪除
    回覆
    1. 匿名2024年6月9日 中午12:32

      应该是因为你Google系主语言设的英文。

      刪除
  2. 匿名2024年11月6日 晚上8:44

    對話存成記事之後，雖然還是可以看到引用來源，但是無法直接跳到該文件的頁面

    回覆刪除

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