NotebookLM ist ein neues KI-Tool von Google, das bis zu 50 Quellen (z. B. Links, PDFs, YouTube-Videos) analysiert und daraus Erkenntnisse in verschiedenen Formaten extrahiert. Es ist ideal für Akademiker und Studierende. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir drei akademische Anwendungsfälle für dieses erstaunliche (und derzeit kostenlose) Tool.
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Es gibt derzeit zahlreiche KI-Tools zum Lesen von PDF-Dateien. Ich habe beispielsweise SciSummary und SciSpace getestet. Die Idee ist immer dieselbe: PDFs hochladen und Informationen extrahieren. Es gibt jedoch einige Funktionen, die NotebookLM auszeichnen:
- Sie können einen Podcast erstellen, in dem zwei Personen über Ihre Inhalte sprechen (Beispiele unten).
- Sie können Videos, Bilder, PDFs und fast jede Art von maschinenlesbarem Dokument kombinieren.
- Für jede Anfrage können Sie auswählen, welche Quellen in die Antwort einbezogen werden sollen, was eine viel gezieltere Konversation ermöglicht
- Es bietet Deep Links zu den PDFs (was andere Tools auch können, aber manchmal nicht so gut)
Wir werden uns mit einigen Anwendungsfällen befassen, die für Akademiker mit diesem Tool besonders nützlich sind. Vielen Dank an Ric Raftis , der mich im letzten Webinar auf das Tool aufmerksam gemacht hat .
Aus trockener Recherche emotionale Podcasts erstellen
Diese Funktion wird von den meisten wahrscheinlich als Spielerei angesehen, für manche ist sie jedoch ein absoluter Wendepunkt. Es kommt darauf an, wie man Informationen konsumiert. Wir bevorzugen Podcasts gegenüber ausführlichen Sachbüchern oder Nachrichtenartikeln, weil sie menschliche Emotionen (und manchmal Meinungen, die mit unseren eigenen übereinstimmen oder nicht) vermitteln und einen unterhaltsamen Aspekt bieten. Genau das erreicht NotebookLM mit der Audiozusammenfassungsfunktion. Hören Sie sich diesen Auszug an, der eine Arbeit erklärt, an der ich gerade arbeite, um zu hören, wie emotional die daraus resultierende Podcast-Zusammenfassung ist:
Die ursprüngliche Länge der Zusammenfassung betrug über 20 Minuten!
Es ist nichts im Vergleich zu den trockenen ChatGPT-Zusammenfassungen, sondern ein Gespräch zwischen zwei Personen, die sich über das Thema unterhalten, und es macht wirklich Spaß, ihm zuzuhören. Wenn Sie Informationen gerne über Audio aufnehmen und Ihre Domäne dies zulässt, werden Sie diese Funktion lieben. Wenn Sie für Ihre Recherche viele Gleichungen, Bilder und Grafiken benötigen, werden Sie dies wahrscheinlich für eine Spielerei halten. Sie können die Ausgabe anpassen und das Ergebnis herunterladen:
Anpassung ist der Schlüssel zu einer sinnvollen Nutzung. Überlegen Sie, was Sie aus der Quelle lernen möchten und was sich mit Audio lernen lässt. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, beschreiben Sie die Schnittmenge zwischen beiden in der Anpassungsaufforderung.
Gezielte PDF-Analyse
PDF-Zusammenfassungen wissenschaftlicher Artikel sind nicht sehr nützlich, da sie immer eine Zusammenfassung liefern, die oft besser ist als KI. KI glänzt jedoch in zwei Punkten:
- Verstehen, was in einem Gesamtbild (z. B. der Satellitenansicht) mit was interagiert
- Suchen von Dokumententeilen, die eine Aussage stützen oder ihr widersprechen (also die Nadel im Heuhaufen)
Anders ausgedrückt: Entweder zoomt man heraus und erfasst viele Informationen mit geringem Detailgrad, oder man zoomt hinein und durchsucht viele Informationen, sucht aber nach einem bestimmten Punkt. Dazwischen liegt der Bereich des Schlussfolgerungsprozesses, eine Struktur, die KI meiner Erfahrung nach nicht besonders gut beherrscht und, was noch wichtiger ist, dazu neigt, für die Forschung wichtige Details zu überspringen. So unterstützt Notebook LM diese Anforderungen:
Durch das Ausschließen bestimmter Quellen können Sie sich auf die Artikel konzentrieren, die Sie gerade lesen. Sie können dieselbe Abfrage sogar mehrmals für verschiedene Artikel ausführen, wenn Sie innerhalb der Studie nach etwas Bestimmtem suchen (2). Oder Sie schließen alle hochgeladenen Artikel ein und durchsuchen die von NotebookLM bereitgestellten Referenzen, um sich einen Überblick über ein Thema zu verschaffen (1). Bewegen Sie den Mauszeiger über die Referenzen im NotebookLM, um eine Vorschau anzuzeigen – das ist deutlich komfortabler als bei jedem anderen derzeit verfügbaren Tool. Ein Klick führt Sie zu dem genauen Abschnitt des PDFs, der die KI zur Generierung einer bestimmten Antwort veranlasst hat (etwas, das auch SciSummary und SciSpace recht gut können).Verwenden von NotebookLM zum Schreiben eines Papiers
Wir können die Fähigkeit von NotebookLM, Datenquellen aus verschiedenen Formaten kreativ zu analysieren, nutzen, um eine Arbeit zu schreiben. Hier sind die Quellen, die ich verwende:
- Mein unfertiges Google-Dokument zu einem Dokument, an dem ich arbeite.
- Ein YouTube-Video zum Verfassen einer hervorragenden Forschungsarbeit
- Ein paar Notizen zu verwandten Themen aus meiner Notizsammlung
Ich möchte, dass die KI Verbesserungsvorschläge macht und überprüft, ob ich etwas übersehen habe. Hier ist meine Aufforderung:
Analysiere mithilfe des YouTube-Videos meinen ersten Entwurf (SALMA). Ich möchte wissen, ob er so geschrieben ist, wie im YouTube-Video vorgeschlagen. Außerdem prüfe ich die zusätzlichen Informationen in den Markdown-Dateien, um zu sehen, ob ich etwas Wichtiges übersehen habe.
Und hier ist das Ergebnis:
NotebookLM analysierte die gesamte einstündige Vorlesung und machte Vorschläge zur Verbesserung meiner Arbeit. Das Hinzufügen mehrerer Ressourcen zum Schreiben von Arbeiten und die Bereitstellung weiterer Hintergrundinformationen führten zu noch besseren Ergebnissen.
ChatGPT vs. NotebookLM
Kurze Antwort: Wenn Ihr Arbeitsablauf eine sehr gezielte Eingabeaufforderung umfasst, die Sie ausführlich ausführen möchten, verwenden Sie das neueste o1-Modell von ChatGPT. Wenn Sie aktiv lernen oder an einem Thema arbeiten und eine dynamische Konversation benötigen, verwenden Sie NotebookLM.
Um zu testen, ob ChatGPT mit NotebookLM mithalten kann, habe ich das neueste o1-Modell, das deutlich besser ist als das 4o, gebeten , mein Paper zu kritisieren. Hier ist die Aufforderung:
Analysieren Sie diese Arbeit kritisch und teilen Sie mir mit, was ich übersehen habe und welche Teile des Manuskripts verbessert werden müssen. Seien Sie brutal, aber konstruktiv: {Kopieren und Einfügen des Papierentwurfs}
Und hier ist das Ergebnis:
ChatGPT lieferte ein deutlich längeres Ergebnis und schlug am Ende viele Referenzen vor. Die meisten vorgeschlagenen Referenzen sind überraschend real und nicht halluziniert, was meinen Entwurf bereichert. Insgesamt liefert auch ChatGPT hervorragende Ergebnisse, verfügt aber nicht über die komfortable Benutzeroberfläche von NotebookLM und ermöglicht es nicht, Quellen für jede einzelne Konversation ein- und auszuschalten.
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NotebookLM-Zusammenfassung
NotebookLM ist ein einfaches und durchdachtes Tool, das bei der Literaturrecherche und -synthese hilft. Seine Hauptstärken liegen in der Möglichkeit, Quelleninformationen in verschiedenen Formaten (einschließlich Video) hochzuladen und dem Benutzer die Möglichkeit zu geben, festzulegen, welche Quellen für jede Eingabe verwendet werden dürfen. Die Antworten enthalten stets umfangreiche Referenzen in den bereitgestellten PDFs, sodass die Richtigkeit der bereitgestellten Informationen überprüft werden kann. Die Audiozusammenfassung des Zwei-Personen-Gesprächs ist eine innovative und unterhaltsame Ergänzung unserer Informationsaufnahme. Diese beiden Funktionen sind zwar einfach, machen NotebookLM jedoch unglaublich leistungsstark. Das neueste o1-Modell von ChatGPT kann in einigen Fällen jedoch längere und ausführlichere Antworten liefern. NotebookLM ist derzeit kostenlos.