최근 업무 생산성을 높이기 위한 AI 도구들이 쏟아지고 있지만 정작 나에게 꼭 필요한 데이터를 학습시켜 활용하기란 쉽지 않았습니다. 구글에서 선보인 NotebookLM은 이러한 페인포인트에 집중하여 사용자가 제공한 문서나 영상 자료 안에서만 답변을 생성하는 혁신적인 솔루션을 제시했지요. 현재 이 서비스는 무료 버전만으로도 충분히 강력한 기능을 제공하며 유료 구독 시 소스 개수를 최대 300개까지 늘려주는 차등화된 가격 정책을 유지하고 있습니다.
NotebookLM 설계 전략
제조사 측면에서 NotebookLM은 기존 챗봇의 고질적인 문제인 환각 현상을 해결하기 위해 RAG 기술을 전면에 내세웠습니다. 무분별한 외부 데이터를 가져오는 대신 사용자가 업로드한 PDF, 텍스트, 유튜브 링크, 심지어는 MP3 음성 파일 내의 정보로만 답변 범위를 제한하는 트레이드오프 전략을 선택했지요. 이는 단순히 정보를 요약하는 단계를 넘어 데이터 간의 상관관계를 분석하고 누락된 정보를 스스로 찾아내어 딥 리서치 보고서를 작성하게 함으로써 전문가 수준의 지식 베이스 구축을 가능케 합니다.
NotebookLM 실사용 시나리오
매주 반복되는 주간 회의록 정리와 방대한 유튜브 자료 조사가 업무 효율을 떨어뜨리는 큰 고민이었습니다. 신뢰할 수 없는 일반 AI의 답변 대신 제가 직접 모은 자료 안에서만 답을 찾아주는 도구가 절실했지요. 업무와 학습 자료가 파편화되어 있어 이를 통합할 나만의 지식 베이스가 필요했습니다.
먼저 구글의 NotebookLM에 접속하여 관련 유튜브 링크와 회의 녹음 파일을 소스로 등록했습니다. 딥 리서치 모드를 활성화하여 자료 간의 누락된 정보를 보충하고 핵심 주제를 도출하도록 명령을 내렸더라고요. 크롬 북마크 기능을 이용해 수십 개의 영상 주소를 한 번에 복사하여 입력하니 작업 시간이 획기적으로 단축되더군요. 생성된 결과물을 바탕으로 맞춤형 대화 스타일을 설정하고 나만의 로드맵 메모를 추가하여 지식의 깊이를 더했습니다.
결과적으로 단 5분 만에 2박 3일의 상세 여행 코스와 비즈니스 제안용 슬라이드 기안이 완성되었습니다. 음성 파일은 텍스트로 자동 전사되어 핵심 쟁점 위주로 요약된 보고서를 손에 넣을 수 있었더라고요. 파워포인트로 디자인을 수정하여 실무에 바로 적용하니 동료들도 결과물의 퀄리티에 상당히 놀라워하더군요.
NotebookLM 총평 및 장단점
사용자 경험 관점에서 NotebookLM은 복잡한 프롬프트 엔지니어링 없이도 클릭 몇 번으로 슬라이드와 오디오 요약본을 만들어내는 직관성이 훌륭합니다. 다만 물리적 한계로 현재 생성된 슬라이드 내 텍스트를 직접 편집할 수 없다는 점과 우측 하단에 워터마크가 남는 부분은 다소 아쉽게 느껴졌지요. 하지만 구글 캔버스나 파워포인트의 투명색 설정 및 개체 가리기 기능을 활용하면 이러한 제약을 충분히 극복할 수 있음을 확인했습니다. 데이터의 신뢰도와 나만의 지식 자산을 구축하려는 이용자에게는 현재 가장 현실적이고 강력한 도구임에 분명합니다.
