NotebookLM의 출처 혼동 문제 해결: Claude Code를 활용한 소스 라벨링 기법

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핵심 요약

Claude Code를 사용하여 데이터를 수집하고 SOURCE_CLASS 헤더를 추가함으로써, NotebookLM의 출처 인용 정확도를 향상시킨 사례.

NotebookLM이 위키의 공식 설정과 Reddit의 팬 이론을 구분하지 못하고 혼용하는 문제를 해결하고자, Claude Code를 활용해 데이터를 전처리하고 소스 라벨을 추가하는 자동화 스킬을 개발했다.

이 사례는 복잡한 RAG 아키텍처 없이도 데이터 전처리 단계에서 메타데이터를 추가하는 것만으로 모델의 출처 인용 능력을 크게 개선할 수 있음을 보여준다. 특히 커뮤니티 기반의 비정형 데이터와 공식 문서를 혼합하여 사용할 때 소스 라벨링은 필수적인 전략이다.

사용자들은 NotebookLM의 출처 혼동 문제를 공감하며, 소스 라벨링을 통한 해결책이 매우 창의적이고 실용적이라는 반응을 보였다.

01찬성다수

데이터 전처리 단계에서 명시적인 소스 라벨을 추가하는 것은 RAG 모델의 답변 품질을 높이는 가장 효율적인 방법이다.

NotebookLM이 Reddit의 팬 이론을 공식 설정(canon)과 혼동하는 문제를 해결하기 위해 Claude Code 스킬을 개발했다. 기존 방식은 위키 요약과 커뮤니티 추측을 구분하지 못해 답변의 신뢰도가 낮았다.

데이터 전처리 과정에서 Fandom 위키와 Reddit 게시물을 수집한 뒤, 이를 약 10개의 주제별 파일로 묶었다. 각 청크 상단에 SOURCE_CLASS 헤더를 추가하여 위키 내용은 CANON, Reddit 게시물은 REDDIT_THEORY로 명시했다.

이러한 소스 라벨링을 통해 NotebookLM은 답변 시 출처를 명확히 구분했다. 모델은 '위키에 따르면...' 또는 '한 Reddit 이론에 따르면...'과 같이 출처를 분리하여 인용하며, 근거가 부족한 경우 답변을 자제하는 모습을 보였다.

현재 이 도구는 비디오 트랜스크립트 처리 불가, Reddit 데이터 수집 범위 제한 등의 한계가 존재한다. 또한 원본 데이터의 품질이 낮으면 결과물도 낮아지는 'Garbage In, Garbage Out' 원칙이 그대로 적용된다.

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