Google NotebookLM – jak wykorzystać LLM do pracy z dokumentami i wiedzą w chmurze

Wprowadzenie do Google NotebookLM

Google NotebookLM to nowatorskie narzędzie, które łączy możliwości dużych modeli językowych (LLM) z inteligentnym zarządzaniem dokumentami i wiedzą w chmurze. Zaprojektowane z myślą o użytkownikach szukających efektywnych sposobów pracy z dużymi zbiorami informacji, NotebookLM umożliwia interaktywną analizę, streszczanie i zadawanie pytań dotyczących własnych materiałów, takich jak notatki, pliki PDF, dokumenty Google czy strony internetowe.

W odróżnieniu od klasycznych chatbotów opartych na LLM, NotebookLM nie tylko generuje odpowiedzi na podstawie ogólnej wiedzy modelu, ale przede wszystkim opiera się na dostarczonych przez użytkownika danych. To oznacza, że można „trenować” model kontekstowo, wczytując do niego własne zasoby – co czyni go przydatnym zarówno w środowisku akademickim, jak i biznesowym.

Najważniejsze cechy NotebookLM to:

• Kontekstowe rozumienie treści: model analizuje dokumenty użytkownika i odpowiada na pytania w oparciu o konkretne źródła.
• Interaktywna praca z wiedzą: można prowadzić konwersacje, tworzyć streszczenia, generować spisy treści lub identyfikować kluczowe informacje.
• Integracja z usługami Google: bezpośrednie połączenie z Dyskiem Google ułatwia import i organizację materiałów.

Google NotebookLM zmienia sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję ze swoimi dokumentami – z biernego przeglądania na aktywne, inteligentne eksplorowanie treści. To nie tylko narzędzie do czytania, lecz asystent, który potrafi zrozumieć i wyciągnąć najważniejsze wnioski ze zgromadzonej wiedzy.

Jak działają duże modele językowe w kontekście pracy z dokumentami

Duże modele językowe (LLM, z ang. Large Language Models) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które potrafią analizować, rozumieć i generować tekst naturalny. W kontekście pracy z dokumentami ich główną zaletą jest zdolność do kontekstowego przetwarzania dużych zbiorów informacji – zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych – co umożliwia szybsze i bardziej precyzyjne pozyskiwanie wiedzy.

Zamiast ręcznego przeszukiwania dokumentów, użytkownik może zadać pytanie lub poprosić o podsumowanie, a model językowy wygeneruje odpowiedź w oparciu o zawartość załadowanych plików. Dzięki temu praca z raportami, notatkami, transkrypcjami czy artykułami naukowymi staje się znacznie bardziej efektywna.

LLM-y stosowane w Google NotebookLM umożliwiają:

• Semantyczne wyszukiwanie treści – zamiast opierać się na słowach kluczowych, model rozumie znaczenie zapytań i dopasowuje odpowiedzi na podstawie kontekstu.
• Tworzenie podsumowań – automatyczne generowanie syntetycznych streszczeń z długich dokumentów lub ich zbiorów.
• Generowanie i edycję treści – pomoc w pisaniu tekstów na podstawie dostępnych informacji, np. przygotowanie e-maila, raportu lub notatki.
• Wydobywanie informacji – identyfikowanie faktów, dat, nazwisk czy liczb, bez konieczności ręcznego przeszukiwania materiału.

To, co wyróżnia podejście Google NotebookLM, to zdolność modelu do pracy w kontekście określonego zbioru materiałów użytkownika – tzw. „źródeł wiedzy”. Użytkownik może załadować dokumenty tekstowe, PDF-y, notatki z Google Docs lub inne pliki, a model dostosowuje swoje odpowiedzi wyłącznie na ich podstawie, zapewniając większą trafność i spójność wyników.

Dzięki temu LLM przestaje być ogólnym chatem, a staje się kontekstowym asystentem, który „rozumie” konkretny zestaw informacji i może wspierać użytkownika w analizie, wnioskowaniu i tworzeniu treści.

Personalizacja i zarządzanie wiedzą w Google NotebookLM

Google NotebookLM to narzędzie, które redefiniuje sposób pracy z dokumentami i danymi w chmurze, oferując użytkownikom zaawansowaną personalizację oraz skuteczne zarządzanie wiedzą. Dzięki integracji z dużymi modelami językowymi (LLM), platforma pozwala nie tylko na analizę treści, ale również na stworzenie spersonalizowanych przestrzeni roboczych, które odpowiadają indywidualnym potrzebom użytkownika.

Jedną z kluczowych cech NotebookLM jest możliwość tworzenia tzw. notebooków, czyli kontekstowych środowisk pracy, do których użytkownik może ładować różne źródła wiedzy – od dokumentów PDF, przez notatki, po linki do stron internetowych. Każdy notebook może mieć przypisaną własną instancję LLM, która przystosowuje się do treści konkretnego zbioru dokumentów.

• Kontekstowe modele: Każdy notebook korzysta z lokalnego kontekstu danych, co umożliwia trafniejsze odpowiedzi i analizy.
• Organizacja treści: Możliwość tagowania, grupowania i tworzenia hierarchii dokumentów.
• Zapis interakcji: NotebookLM automatycznie przechowuje historię zapytań i odpowiedzi, umożliwiając powrót do wcześniejszych analiz.

NotebookLM wspiera także tworzenie zautomatyzowanych streszczeń i generowanie odpowiedzi na pytania w oparciu o załadowane dane. Przykład interakcji z dokumentem wygląda następująco:

// Przykładowe zapytanie w interfejsie NotebookLM
Użytkownik: "Jakie były kluczowe wnioski z raportu Q2 2023?"
NotebookLM: "W drugim kwartale 2023 roku firma odnotowała 18% wzrost sprzedaży, głównie dzięki ekspansji na rynek azjatycki (...)"

W kontekście zarządzania wiedzą, NotebookLM umożliwia też tworzenie tzw. dynamicznych notatek, które reagują na zmiany w źródłowych dokumentach. To oznacza, że aktualizacja pliku źródłowego może skutkować automatycznym odświeżeniem powiązanych streszczeń i analiz.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe możliwości personalizacji i zarządzania wiedzą w Google NotebookLM:

Dzięki takiemu podejściu, NotebookLM staje się nie tylko narzędziem do przetwarzania informacji, ale także aktywnym komponentem osobistego systemu zarządzania wiedzą w środowisku chmurowym. Jeśli chcesz poszerzyć swoje umiejętności w pracy z modelami językowymi, warto zapoznać się z Kursem AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Porównanie z Copilot Studio – integracja i zastosowania

Google NotebookLM oraz Microsoft Copilot Studio to dwa różne podejścia do wykorzystania dużych modeli językowych (LLM) w kontekście pracy z dokumentami, wiedzą i automatyzacją zadań. Oba narzędzia oferują inteligentne wsparcie oparte na sztucznej inteligencji, jednak różnią się zakresem integracji, sposobem wdrożenia oraz docelowym przypadkiem użycia.

Podczas gdy NotebookLM skupia się na semantycznym rozumieniu i przetwarzaniu informacji zawartych w dokumentach, Copilot Studio stanowi platformę do budowania własnych agentów AI, które mogą wykonywać konkretne zadania, takie jak odpowiadanie na zapytania klientów, wypełnianie formularzy czy integracja z bazami danych.

Przykładem różnicy w zastosowaniu może być sytuacja, w której użytkownik chce uzyskać streszczenie raportu PDF:

• W NotebookLM – użytkownik dodaje plik do notatnika i prosi model o podsumowanie treści w formie notatki lub prezentacji.
• W Copilot Studio – użytkownik tworzy agenta, który automatycznie analizuje nowe pliki PDF dodane do SharePointa i zapisuje streszczenie w Microsoft Lists.

// Przykład fragmentu przepływu w Copilot Studio (pseudo-Power Fx)
OnFileUpload(PDF):
  summary := AI.ExtractSummary(PDF.Content)
  SaveToList(summary, "Project Summaries")

Oba rozwiązania mają różne mocne strony – Google NotebookLM wyróżnia się kontekstem pracy z wiedzą i dokumentami, natomiast Copilot Studio oferuje większe możliwości integracyjne i automatyzacyjne w środowisku Microsoft.

Porównanie z ChatGPT – funkcjonalność i wygoda użytkowania

Google NotebookLM i ChatGPT to dwa różne podejścia do wykorzystania dużych modeli językowych (LLM) w pracy z tekstem i wiedzą, jednak różnią się one zarówno pod względem funkcjonalności, jak i wygody użytkowania. Oba narzędzia korzystają z zaawansowanej analizy języka naturalnego, ale mają odmienne cele i sposoby integracji z danymi użytkownika.

Choć oba narzędzia mogą być używane do podobnych zadań, takich jak przeszukiwanie tekstu, generowanie pytań czy podsumowań, ich główny kontekst użycia różni się. NotebookLM skupia się na zarządzaniu wiedzą z wybranych źródeł w chmurze, natomiast ChatGPT to wszechstronne narzędzie konwersacyjne, wykorzystywane w wielu scenariuszach.

Przykład prostego zapytania do obu systemów może pokazać, jak różne są ich odpowiedzi w kontekście pracy z konkretnym dokumentem:

// ChatGPT
User: Przeanalizuj załączony plik PDF i wygeneruj podsumowanie.

// NotebookLM
User: Stwórz notatkę z dokumentu "Raport_Strategiczny_Q1_2024" i wskaż kluczowe wnioski.

NotebookLM uwzględni strukturę i zawartość konkretnego dokumentu z konta Google, dodając cytaty i odwołania, podczas gdy ChatGPT skupi się na ogólnym przetwarzaniu treści pliku. Wybór między tymi narzędziami zależy przede wszystkim od charakteru zadania i potrzeb użytkownika. Jeśli interesuje Cię, jak wykorzystać AI w pracy z dokumentami także w ekosystemie Microsoft 365, sprawdź Kurs Copilot w Microsoft 365 – wykorzystanie AI do zwiększenia produktywności w Microsoft 365.

Bezpieczeństwo danych i prywatność w chmurze

Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) w środowisku chmurowym, takim jak Google NotebookLM, rodzi naturalne pytania o bezpieczeństwo danych i ochronę prywatności. W tym kontekście kluczowe znaczenie mają mechanizmy kontroli dostępu, szyfrowanie danych oraz zgodność z międzynarodowymi regulacjami dotyczącymi przetwarzania informacji.

Google NotebookLM korzysta z infrastruktury Google Cloud, co zapewnia zaawansowany poziom ochrony danych na wielu poziomach:

• Szyfrowanie danych w spoczynku i w trakcie przesyłania – wszystkie dokumenty i dane użytkownika są szyfrowane zarówno na dysku, jak i podczas komunikacji sieciowej.
• Uprawnienia oparte na rolach – użytkownik może zarządzać tym, kto ma dostęp do konkretnych notebooków, dokumentów i wyników generowanych przez LLM.
• Izolacja środowisk użytkowników – dane są odseparowane logicznie, co uniemożliwia nieautoryzowany dostęp między projektami i kontami.

W porównaniu z innymi popularnymi rozwiązaniami chmurowymi, Google NotebookLM oferuje konkurencyjny poziom bezpieczeństwa, jak przedstawia poniższa tabela:

Google deklaruje, że dane użytkowników nie są wykorzystywane do trenowania modeli językowych bez ich wyraźnej zgody, co stanowi istotny krok w kierunku transparentności i ochrony prywatności. Użytkownicy mogą również monitorować i zarządzać historią interakcji z modelem.

Dla programistów i firm korzystających z NotebookLM możliwe jest także stosowanie dodatkowej warstwy zabezpieczeń, np. poprzez integrację z systemami zarządzania tożsamością (IAM) lub szyfrowanie własnymi kluczami (Customer-Managed Encryption Keys):

resource "google_kms_crypto_key_iam_binding" "example" {
  crypto_key_id = "projects/my-project/locations/global/keyRings/my-keyring/cryptoKeys/my-key"
  role          = "roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter"
  members       = ["user:dev@example.com"]
}

W kontekście ochrony danych warto zwrócić uwagę na fakt, że Google NotebookLM nie udostępnia publicznie danych użytkowników, a cały proces przetwarzania odbywa się w ramach ich zamkniętego środowiska chmurowego.

Zastosowania praktyczne i scenariusze użycia

Google NotebookLM to narzędzie stworzone z myślą o efektywnej pracy z dokumentami, integracji wiedzy i wspomaganiu procesów analitycznych za pomocą dużych modeli językowych. Jego wszechstronność pozwala na wykorzystanie w wielu kontekstach – zarówno indywidualnych, jak i korporacyjnych.

• Asystent naukowy: Użytkownicy mogą załadować artykuły naukowe, notatki lub całe zbiory źródeł, a następnie zadawać pytania w języku naturalnym. NotebookLM analizuje treści i generuje streszczenia, porównania oraz tłumaczenia pojęć, co znacząco przyspiesza proces przyswajania wiedzy.
• Wsparcie dla zespołów projektowych: Dzięki możliwości dodawania wielu dokumentów i generowania wspólnych przestrzeni roboczych, NotebookLM wspomaga zarządzanie wiedzą wewnątrz organizacji. Umożliwia to analizę raportów, automatyczne tworzenie podsumowań i śledzenie zmian w dokumentacji projektowej.
• Redakcja i tworzenie treści: Dziennikarze, copywriterzy i twórcy treści mogą wykorzystać modele językowe do generowania artykułów opartych na źródłach, automatyzacji notatek z wywiadów lub porządkowania materiału badawczego. Model potrafi wykryć nieścisłości, sugerować uzupełnienia i przeformułowywać fragmenty tekstu według wybranych stylów.
• Szkolenia i onboarding: NotebookLM może służyć jako interaktywny przewodnik po firmowych procedurach. Nowi pracownicy mogą zadawać pytania dotyczące polityk firmy czy dokumentacji technicznej i natychmiast uzyskiwać odpowiedzi wygenerowane na bazie załadowanych materiałów.
• Badania rynkowe i analiza konkurencji: Użytkownicy mogą agregować dane z różnych raportów, prezentacji i źródeł internetowych, a następnie wykorzystywać LLM do identyfikowania trendów, kluczowych statystyk czy luki rynkowej.

NotebookLM łączy w sobie siłę dużych modeli językowych z praktycznymi funkcjami organizacji i analizy dokumentów w chmurze. Dzięki temu staje się elastycznym narzędziem dla różnych branż i zastosowań – od edukacji, przez biznes, aż po dziennikarstwo i badania.

Podsumowanie i perspektywy rozwoju

Google NotebookLM to innowacyjne narzędzie, które łączy możliwości dużych modeli językowych (LLM) z bezpośrednią pracą z dokumentami i notatkami przechowywanymi w chmurze. Jego głównym celem jest wspieranie użytkowników w zarządzaniu wiedzą, analizie treści oraz tworzeniu nowych materiałów – wszystko w ramach jednego, zintegrowanego środowiska.

W odróżnieniu od tradycyjnych edytorów tekstu czy narzędzi do zarządzania dokumentami, NotebookLM nie tylko przechowuje dane, ale aktywnie pomaga w ich interpretacji. Dzięki zastosowaniu LLM, użytkownik może zadawać pytania dotyczące zawartości plików, generować streszczenia, porównywać informacje z różnych źródeł czy tworzyć własne notatki na podstawie wgranych treści.

NotebookLM wyróżnia się również tym, że nie działa w próżni – kontekst użytkownika, zawartość dokumentów i zadane pytania są ze sobą powiązane. To oznacza, że model potrafi dostosować odpowiedzi do konkretnego zbioru danych, zamiast bazować jedynie na ogólnej wiedzy.

Potencjalne zastosowania tego rozwiązania są szerokie – od wsparcia badaczy i studentów, przez dziennikarzy i analityków, aż po zespoły projektowe pracujące nad dużą ilością dokumentów. Integracja z ekosystemem Google oraz rosnące możliwości personalizacji wskazują, że NotebookLM może stać się jednym z kluczowych narzędzi do zarządzania wiedzą w nadchodzących latach.

Przyszłość tego typu rozwiązań rysuje się obiecująco – rozwój modeli językowych, wzrost znaczenia pracy zdalnej i potrzeba sprawnego zarządzania informacjami w czasie rzeczywistym sprawiają, że narzędzia takie jak NotebookLM będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w cyfrowym środowisku pracy.

Zarząd Puka do Drzwi – Od Chaosu Danych do Strategicznej Przewagi 20 października 2025

Bezpieczeństwo i zgodność z RODO w Copilot Studio – o czym pamiętać przed wdrożeniem AI 18 października 2025