구글 최신 AI 업데이트로 진화한 NotebookLM 신기능 및 실전 활용 가이드

• •사용자 업로드 소스 기반의 고성능 RAG 시스템 적용
• •타 LLM 대비 환각 현상 발생률 3배 감소 확인
• •답변 내 인용 출처 표기 강제화를 통한 신뢰성 확보

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식을 검색하여 생성 모델의 답변 정확도를 높이는 기술이다.

• •출력 언어 및 답변 스타일의 커스텀 설정 지원
• •사용자 역할(PhD 학생, 비개발자 등)에 따른 맞춤형 답변 유도
• •답변 길이 조절 기능을 통한 정보 밀도 제어

시스템 프롬프트를 통해 AI의 페르소나와 출력 형식을 제어하는 과정이다.

• •AI 에이전트 기반의 자동 웹 리서치 및 보고서 생성
• •다수의 관련 소스 자동 수집 및 NotebookLM 소스로 즉시 통합
• •실패한 소스 일괄 제거 기능을 통한 데이터 정제

Deep Research는 AI가 스스로 검색 쿼리를 생성하고 여러 웹페이지를 탐색하여 정보를 종합하는 기능이다.

• •소스 간 상충하는 지점 및 전문가 견해 차이 자동 분석
• •정보의 공백 및 추가 학습 필요 포인트 식별
• •비주류 의견 및 반대 견해 추출을 통한 다각도 학습

비판적 사고를 돕기 위해 AI에게 모순점이나 누락된 정보를 찾게 하는 고도화된 프롬프팅 기법이다.

• •한글 지원이 강화된 인포그래픽 및 슬라이드 자동 생성
• •화이트보드 애니메이션 스타일의 튜토리얼 영상 제작
• •Canva 등 외부 디자인 도구와의 연동을 통한 결과물 보정

멀티모달은 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 생성하는 기술이다.