NotebookLM
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在 NotebookLM 中，只要上傳資料或檔案，就能根據內容取得對應的回答。不過，若希望回覆方向貼近你的需求，而非依循模型預設邏輯，就必須透過系統提示詞（System Prompt）明確設定規則與框架，讓 NotebookLM 按照你的思維脈絡與輸出標準進行回應。
本文為筆者觀看日本的［Gemini とNotebook LMの違い］整理片後，利用Notebook LM進行簡單翻譯和整理的學習心得。
5/5【2026年最新版】NotebookLMの使い方を解説！この動画1本で「基本操作」「Geminiとの違い」「Studio機能」「拡張機能」「料金プラン」を完全網羅
以往透過 YouTube 影片學習時，多半只是盯著畫面一邊觀看、一邊在腦中思考與整理重點，學習過程偏向被動，重點是否吸收完整，往往取決於當下的專注力與理解能力。影片一旦結束，內容也容易隨時間淡忘，回顧與整理相對費力。現在，透過 NotebookLM，你可以直接將影片內容轉化為與主題高度相關的學習。
這次我的資料庫素材有分成兩種，一種是網路搜尋、一種是從過往回覆紀錄收集數十筆作為樣本。
使用AI分別有GPT、GROK還有Gemini。
不得不說在收集樣本時可以發覺到過往的羊編真的是靠生命在海巡，不僅樣本數超多，時間......
在我們以往的印象中，NotebookLM 被視為最強大的文字處理與 RAG（檢索增強生成）工具，用來消化論文、財報或長篇小說。然而，NotebookLM 不僅僅是閱讀器，它更是強大的「視覺分析師」。
NotebookLM 最令人驚豔的功能之一，莫過於能夠將枯燥的講義、PDF 或網頁瞬間轉化為兩位 AI 主持人對談的語音摘要。然而，許多使用者在體驗過後的共同心聲可能是：它很有趣，但有時候會聊偏了，或是漏掉了我最想聽的重點。
