"> 노트북LM "> 노트북LM ">

<head>
  <!-- HTML Meta Tags -->
  <meta charset="UTF-8" />
  <title> 노트북LM </title>
  <meta
    name="description"   content=" 노트북LM "   />
  <meta name="keywords" content="구글,구글AI, 구글LM, 노트북LM, 양파고, Yang Phago, 노션, 양파고 노션, notion" />

  <!-- Open Graph / Facebook -->
  <meta   property="og:title"   content="노트북LM "  />
  <meta  property="og:description" content=" 구글,구글AI, 구글LM, 노트북LM, 양파고, Yang Phago, 노션, 양파고 노션  "  />
  <meta property="og:image" content="대표 이미지" />
  <meta property="og:url" content="페이지 주소" />
  <meta property="og:type" content="website" />
</head>

목차(클릭하세요)

<aside> 💡 나만 알고 싶은 AI서비스:https://notebooklm.google.com/ 치명적 단점: 소스가 많아지면 답변 생성에 지연이 발생.

</aside>

1. 무엇이 다른가?

1-1. 기존의 LLM, RAG, CAG의 차이

대형 언어 모델(LLM), 검색 기반 생성(RAG), 캐시 기반 생성(CAG)의 주요 특징 비교

구분	LLM (Large Language Model)	RAG (Retrieval-Augmented Generation)	CAG (Cache-Augmented Generation)
정의	사전 학습된 대규모 언어 모델	외부 지식을 실시간으로 검색하여 응답 생성	외부 지식을 사전에 로드하여 캐시에 저장하고 응답 생성
지식 소스	사전 학습된 데이터에 기반	외부 문서나 데이터베이스에서 실시간 검색	사전에 로드된 문서나 데이터
응답 생성 방식	입력에 기반하여 내재된 지식으로 생성	검색된 외부 지식을 포함하여 응답 생성	캐시에 저장된 지식을 활용하여 응답 생성
장점	빠른 응답 속도, 단순한 구조	최신 정보 반영 가능, 출처 명시 가능	낮은 지연 시간, 일관된 응답, 검색 오류 감소
단점	최신 정보 반영 어려움, 환각 가능성	검색 지연, 검색 오류 가능성	캐시 크기 제한, 초기 로딩 시간 필요
적합한 사용 사례	일반적인 대화, 사전 학습된 지식 기반 응답	최신 정보가 필요한 질의응답, 문서 기반 검색	안정적인 지식 기반 응답, 낮은 지연 시간이 중요한 경우

1-2.RAG와 CAG를 적절히 사용하는 것이 환각현상의 해답

관련 문헌: https://www.montecarlodata.com/blog-rag-vs-cag/
공통점: 모두 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 개발된 기술

📌 요약

RAG: 외부 지식 기반을 실시간으로 검색하여 응답을 생성하므로, 최신 정보 반영에 유리하나, 검색 단계로 인한 지연과 구현 복잡도가 높음.
CAG: 사전에 정보를 캐시에 저장하여 빠른 응답을 제공하므로, 정적인 정보 제공에 유리하나, 정보의 최신성 유지에 주의가 필요함.

2. 노트북LM RAG인 이유

NotebookLM은 사용자가 구글 드라이브, PDF, 텍스트 파일, 웹사이트 URL 등 다양한 출처의 문서를 업로드하면, 이 자료들을 기반으로 AI가 정보를 검색(Retrieval)하고, 이를 바탕으로 답변이나 요약 등 새로운 텍스트를 생성(Generation)하는 구조 ✅ 질의가 들어올 때마다 업로드된 소스에서 실시간으로 관련 정보를 검색하고, 그 결과를 생성

2-1. 장점 of 장점

환각 현상이 없음, 이유는 내가 제시한 소스자료에서 검색해서 답변을 제공하기 때문
최대 컨텐스트 윈도우로 미쳐버림

어떻게 사용했나? ➡️ 관련 내용을 유튭, 웹페이지, 첨부파일로 한방에 업로드 한 다음 답변을 받음