Документы

• NotebookLM работает только с загруженными вами источниками: PDF, текстами, ссылками.
• Главное преимущество — отсутствие галлюцинаций. Все ответы подкреплены кликабельными ссылками на место в исходном документе.
• Идеально подходит для анализа больших объемов текста: юридических документов, научных статей, истории переписки.
• Может сгенерировать аудио-саммари ваших документов в формате подкаста для удобного прослушивания.

Загрузите объемный документ (например, закон о рекламе) и задавайте вопросы простым языком ("как правильно оформить акцию?"). Инструмент даст сжатый ответ со ссылками на конкретные статьи закона.

• RAG означает, что модель сначала находит релевантные фрагменты в ваших документах, затем генерирует ответ на их основе.
• Лимиты: до 50 источников на блокнот, до 25 миллионов слов суммарно.
• Каждый ответ содержит цитаты [1], [2], [3] с кликабельными ссылками на конкретное место в документе.
• В отличие от ChatGPT, NotebookLM не выдумывает — если информации нет в документах, он честно скажет об этом.

Загрузите всю документацию по продукту (инструкции, FAQ, регламенты) и используйте как внутреннюю базу знаний для команды. Любой сотрудник может задать вопрос и получить ответ со ссылкой на источник.

• При добавлении источника по URL, NotebookLM не может обойти paywall платных изданий.
• Решение: откройте статью любым способом (подписка, триал, кэш Google) и скопируйте текст.
• Используйте опцию "Copied text" вместо URL и вставьте скопированный текст.
• Статья станет полноценным источником в вашем блокноте.

Вам нужно проанализировать статью из Forbes или HBR, но у вас нет подписки. Найдите статью через Google Cache или Wayback Machine, скопируйте текст и добавьте в NotebookLM как "Copied text".

• "Save to note" — сохраняет ответ как заметку для быстрого доступа.
• "Convert to source" — превращает заметку в полноценный источник, на который можно ссылаться.
• Позволяет строить цепочки анализа: ответ → заметка → источник → новый анализ.
• Удобно для создания саммари и выводов, которые потом используются как входные данные.

После анализа 10 документов сохраните ключевые выводы как заметки. Затем конвертируйте их в источник и попросите NotebookLM создать финальный отчет на основе этих выводов.

• Flashcards — карточки с вопросами и ответами для запоминания ключевых фактов.
• Quiz — тесты с вариантами ответов для проверки понимания.
• Study Guide — структурированный конспект с глоссарием терминов.
• Mind Map — визуальная карта связей между концепциями в документах.

Загрузите учебник или курс обучения. Сгенерируйте flashcards для повторения перед экзаменом, quiz для самопроверки и mind map для понимания общей структуры материала.

• Каждый источник можно включить или выключить галочкой.
• Ответы генерируются только на основе включенных источников.
• Позволяет сравнивать информацию из разных документов, переключая их.
• Удобно для анализа одной темы по разным периодам или авторам.

Загрузите отчеты за 3 года. Включите только 2023 год — получите анализ за этот период. Включите все три — получите сравнительный анализ по годам.

• Два режима: Fast (быстрый обзор) и Deep (глубокое исследование).
• Deep Research автоматически ищет и анализирует сотни источников.
• Найденные источники можно импортировать в блокнот как постоянные материалы.
• Комбинирует преимущества веб-поиска и локального RAG-анализа.

Запустите Deep Research по теме "тренды ритейла 2025". Система соберет 50+ статей, проанализирует их и создаст структурированный отчет. Затем импортируйте лучшие источники в блокнот для детального изучения.

• Поддерживает загрузку изображений как источников (PNG, JPG, PDF со сканами).
• Может описать схему, объяснить график, извлечь данные из диаграммы.
• Ответы также подкреплены ссылками на конкретное изображение.
• Полезно для документов, где визуальная информация важнее текста.

Загрузите скриншоты слайдов конкурента с конференции. Попросите NotebookLM проанализировать стратегию на основе визуальной информации на слайдах.

• Custom Instructions задаются на уровне блокнота и применяются ко всем ответам.
• Можно определить роль: "Ты — юридический консультант по трудовому праву".
• Можно задать тон: формальный, дружелюбный, технический.
• Можно установить ограничения: только факты, избегать предположений.

Создайте блокнот для HR с инструкцией: "Ты — HR-консультант. Отвечай на вопросы сотрудников простым языком. Всегда ссылайся на конкретный пункт регламента."

• Загрузите описание вакансии и свое резюме как источники.
• Попросите сгенерировать типичные вопросы для этой позиции.
• Для каждого вопроса получите рекомендации по ответу с учетом вашего опыта.
• Режим Debate создает аудио-симуляцию собеседования для практики.

Загрузите 5 описаний вакансий на позицию маркетолога и свое резюме. Сгенерируйте 20 вероятных вопросов с ответами. Используйте Debate для практики устных ответов.

• Прямая загрузка .xlsx файлов в Google AI Studio не работает.
• Лайфхак: используйте функцию "Upload from Drive".
• При загрузке на Google Drive файл автоматически конвертируется в совместимый формат.
• Метод позволяет анализировать числовые и текстовые данные без ручной конвертации.

Маркетолог загружает выгрузку по рекламным кампаниям на Google Drive, затем в Google AI Studio выбирает файл для анализа зависимостей и получения выводов.

• Данные должны быть "сырыми" (raw data) — простая таблица с заголовками.
• Объединенные ячейки, многоуровневые шапки, цветовое выделение мешают машине.
• Красивый отчет с объединенными ячейками AI не сможет проанализировать как датасет.
• Идеальный формат — выгрузка из базы данных в CSV или простом Excel.

Перед загрузкой Excel-отчета в ChatGPT убедитесь, что нет объединенных ячеек. Если есть — разъедините их, чтобы AI смог корректно обработать таблицу.

• Медицинские отчеты: загрузите анализы за 5 лет, попросите выявить динамику и аномалии.
• Финансовые отчеты: сравнение стратегий нескольких компаний на основе их отчетности.
• Earnings calls: транскрипты конференц-звонков для анализа тональности и обещаний.
• Все выводы подкреплены ссылками на конкретные места в документах.

Загрузите результаты анализов крови за 5 лет. Попросите: "Проанализируй динамику всех показателей, выяви тренды и отметь значения, вышедшие за норму."

• Загрузите транскрипт вебинара или видео как источник.
• Попросите создать статью на основе ключевых идей.
• Сгенерируйте серию постов для соцсетей.
• Создайте Audio Overview (подкаст) для тех, кто предпочитает слушать.
• Постройте mind map для визуального обзора.

После проведения вебинара загрузите его транскрипт в NotebookLM и получите: лонгрид для блога, 10 постов для соцсетей, аудио-версию для подкаста и инфографику основных тезисов.