Примерно год назад компания Google представила интересное веб-приложение NotebookLM(не доступно в РФ), которое заслуживает особого внимания. Этот инструмент на базе искусственного интеллекта позволяет пользователям быстро и эффективно анализировать объемные документы — от научных статей до целых книг. Сервис не просто создает краткие обзоры материалов, но и дает возможность активно взаимодействовать с контентом через систему вопросов и ответов.
По сути, NotebookLM представляет собой усовершенствованную версию обычного ИИ-чата, в который интегрирован специальный механизм работы с документами. Система включает несколько полезных функций: набор готовых промптов для быстрой обработки текстов, удобный интерфейс с системой карточек на рабочем столе и продвинутый чат, который показывает не только ответы, но и фрагменты исходного текста с ссылками на конкретные разделы.
При первом запуске пользователь попадает на главный экран, где можно создать новый блокнот или открыть уже существующие. Блокноты выступают в роли контейнеров для хранения исходных материалов — документов, книг и статей, которые пользователь хочет изучить. Внутри каждого блокнота хранятся не только исходники, но и все созданные заметки, как сгенерированные ИИ, так и написанные вручную.
Сервис абсолютно бесплатный и требует только учетную запись Google. Поддерживаются различные форматы файлов: PDF, TXT, Markdown, а также документы с Google Диска и веб-ссылки. Особенно впечатляет способность обрабатывать объемные материалы — успешно тестировалось на книгах до 600 страниц. Система поддерживает многоязычный контент, включая русский, немецкий и французский языки.
После загрузки материалов пользователь получает доступ к панели Notebook guide, которая открывает широкие возможности для работы с контентом. Здесь можно генерировать различные типы контента: создавать FAQ, составлять оглавления, формировать краткие обзоры, разрабатывать учебные материалы и выстраивать хронологические линии.
Особого внимания заслуживает чат-система, позволяющая задавать вопросы по содержанию документов. Ответы сопровождаются подробными ссылками на исходные материалы, что делает работу с информацией максимально прозрачной. Полезную информацию можно сохранять в виде карточек для последующего использования.
В процессе использования выявлены некоторые особенности. Например, при работе с книгами, состоящими из теоретической и практической частей, система может уделять больше внимания теории. Также есть сложности с обработкой отдельных разделов документов — приходится работать с материалом целиком. Отсутствуют поддержка формата EPUB и удобная навигация по главам.
Несмотря на эти ограничения, NotebookLM показывает себя как эффективный инструмент для предварительного ознакомления с объемными текстами и подготовки к детальному изучению материалов. Особенно полезен он может быть при метаобучении — методе, предполагающем сначала получение общего представления о теме, а затем переход к углубленному изучению.
В перспективе было бы интересно увидеть развитие приложения в направлении работы с видеоконтентом, например, с длинными роликами на YouTube. Это открыло бы новые возможности для анализа и систематизации информации из различных источников.