NotebookLM: как может помочь в работе
Это сервис от Google, в котором вы создаете отдельный блокнот, загружаете в него источники и дальше работаете уже только с этими документами. Нейросеть будет искать ответы в них, а не в сети.
Зачем
NotebookLM — это не просто поиск по загруженным источникам, но и полноценный ИИ-инструмент с возможностями для анализа и визуализации данных. Нужные документы можно собрать в одном блокноте и дальше работать с ними как с базой по проекту: задавать вопросы, просить саммари, собирать хронологию, искать нужную информацию и т.д.
В настройках чата можно задать промпт: в каком ключе воспринимать, анализировать и выдавать данные. Это полезно, потому что в таком случае NotebookLM сразу работает с документами под ваши требования.
Как загружать документы в блокнот
• Прикрепить сам файл в нужном формате. Лучше загружать файлы с текстовым слоем или в markdown.
• Прикрепить ссылку.
Но, как отметила @maridjate, ссылки из справочно-правовых систем/gov-сайтов могут работать некорректно, потому что часть ресурсов нестабильно доступна для зарубежной инфраструктуры. В итоге NotebookLM может не увидеть документ или загрузить его неполностью.
Как можно использовать NotebookLM
Возьмем задачу с подготовкой процессуального документа (например, возражения на иск).
• Базовый уровень
Загрузить в NotebookLM имеющиеся документы (иск / приложения к нему / релевантные НПА / судебную практику / др.). Дальше попросить собрать саммари по каждому требованию: что просит истец, на что ссылается, где есть противоречия и что судебная практика говорит за и против.
На выходе вы получаете структурированный анализ. После этого его можно передать в другой ИИ-сервис и попросить подготовить проект возражений.
• Продвинутый уровень
Подключить NotebookLM к агенту (например, к Cowork). Агент будет сам обращаться к блокноту, получать нужную информацию из загруженных источников и на ее основе делать черновик документа. Инструкция для подключения есть в нашей базе знаний. При работе с большим массивом документов это экономит токены.
_________________________________
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Курс
Это сервис от Google, в котором вы создаете отдельный блокнот, загружаете в него источники и дальше работаете уже только с этими документами. Нейросеть будет искать ответы в них, а не в сети.
Зачем
NotebookLM — это не просто поиск по загруженным источникам, но и полноценный ИИ-инструмент с возможностями для анализа и визуализации данных. Нужные документы можно собрать в одном блокноте и дальше работать с ними как с базой по проекту: задавать вопросы, просить саммари, собирать хронологию, искать нужную информацию и т.д.
В настройках чата можно задать промпт: в каком ключе воспринимать, анализировать и выдавать данные. Это полезно, потому что в таком случае NotebookLM сразу работает с документами под ваши требования.
Как загружать документы в блокнот
• Прикрепить сам файл в нужном формате. Лучше загружать файлы с текстовым слоем или в markdown.
• Прикрепить ссылку.
Но, как отметила @maridjate, ссылки из справочно-правовых систем/gov-сайтов могут работать некорректно, потому что часть ресурсов нестабильно доступна для зарубежной инфраструктуры. В итоге NotebookLM может не увидеть документ или загрузить его неполностью.
Как можно использовать NotebookLM
Возьмем задачу с подготовкой процессуального документа (например, возражения на иск).
• Базовый уровень
Загрузить в NotebookLM имеющиеся документы (иск / приложения к нему / релевантные НПА / судебную практику / др.). Дальше попросить собрать саммари по каждому требованию: что просит истец, на что ссылается, где есть противоречия и что судебная практика говорит за и против.
На выходе вы получаете структурированный анализ. После этого его можно передать в другой ИИ-сервис и попросить подготовить проект возражений.
• Продвинутый уровень
Подключить NotebookLM к агенту (например, к Cowork). Агент будет сам обращаться к блокноту, получать нужную информацию из загруженных источников и на ее основе делать черновик документа. Инструкция для подключения есть в нашей базе знаний. При работе с большим массивом документов это экономит токены.
_________________________________
Сообщество юристов, которые покоряют нейросети
Канал | Курс