Çoğu yapay zeka aracında olduğu gibi, NotebookLM’deki (şimdiki adıyla Gemini Notebook) iyi bir yanıt ile yetersiz bir yanıt arasındaki fark büyük ölçüde, araca sağladığınız girdiye bağlıdır. Bu nedenle, ChatGPT‘nin ilk dönemlerinde “prompt mühendisliği” bu kadar önemliydi; çünkü ortalama bir yanıttan faydalı bir yanıta geçişi sağlayan şey buydu. Ancak NotebookLM söz konusu olduğunda, girdinin sadece yarısı denklemdir. NotebookLM, kullanıcıların web üzerinde bilgi araması yerine, araçlarına sağladıkları kaynaklarla çalışmasına yardımcı olmak üzerine kurulmuştur. Bu nedenle, araca ne sorduğunuz kadar, ona ne verdiğiniz de önemlidir (hatta bazen daha da fazla). İşte bu yüzden, ham kaynakları NotebookLM’e yüklemeyi bırakmam ve bunun sonucunda çok daha iyi sonuçlar elde etmem mümkün oldu.

Her şey, notebook’unuza eklediğiniz kaynakların kalitesiyle başlar.

NotebookLM’den elde ettiğiniz sonuç, büyük ölçüde notebook’unuza eklediğiniz kaynaklara bağlıdır. Çünkü araç, yapay zeka asistanını bu kaynaklarla ilişkilendirir ve yanıtları üretmek için bunları kullanır; böylece, kendi içindeki eğitim verilerine veya genel web bilgisine dayanmaz. Eğer sorduğunuz soru, kaynaklarınızda yer alıyorsa, NotebookLM size bir cevap vermek yerine, o kaynaklarda bulunmayan bilgileri tamamlamak için dışarıdan bilgi çekmeyecektir. Bunun yerine, sağladığınız kaynaklara dayanarak cevap veremeyeceğini size bildirecektir.


İşte bu nedenle, kaynakların kalitesi bu kadar önemlidir. Eğer NotebookLM’e hatalı bir kaynak verirseniz, araçtan elde edeceğiniz bilgiler de o hataları yansıtacaktır. Kaynakların kalitesinin önemi

Elbette, bir kaynağın doğruluğu tek başına yeterli değildir. Bir kaynağın NotebookLM için uygun olması için başka faktörler de önemlidir.
Bir şeyin NotebookLM için iyi bir kaynak olup olmadığını anlamanın en önemli yollarından biri, o kaynağın yapısının ve sunulma biçiminin de önemli olabileceğidir. NotebookLM kullanımında dikkat edilmesi gerekenler
NotebookLM’u kullanmaya başladıktan sonra fark ettiğim şey, bir kaynağın tamamen doğru olmasına rağmen, yine de NotebookLM için iyi bir kaynak olmayabileceğiydi; çünkü o kaynağın önemli bölümleri notebook’a yüklenmeyebilirdi. Bu durumda, araca sağladığınız kaynak eksik olabilir.
Bu durumun neden olabileceğini merak ediyor olabilirsiniz. Bunun nedeni, NotebookLM’in farklı kaynak türlerini nasıl işlediğidir.
Örneğin, bir web sayfasının bağlantısını (URL) NotebookLM’e verdiğinizde, araç tüm sayfayı değil, sadece metin içeriğini çeker. Görüntüler, yerleşik videolar ve iç içe geçmiş sayfalar yüklenmez. Ayrıca, ücretli içeriklere erişim de mümkün değildir.



Ayrıca, bazen istenmeyen metinler de (örneğin, navigasyon menüsü, ilgili makaleler, dipnotlar) birlikte yüklenebilir. Bu durum, sadece makalenin içeriğiyle çalışmak isteyen kullanıcılar için sorun yaratabilir.


Benzer şekilde, bir YouTube bağlantısı verildiğinde, araç sadece videonun transkripsiyonunu (yazılı metnini) yükler; video içeriği yüklenmez. Bu nedenle, konuşmacının ekranda gösterdiği önemli detaylar, transkripsiyonda yer almayabilir.
Bu nedenle, “NotebookLM bu kaynak türünü destekliyor” ifadesinin, “bu kaynağı olduğu gibi yükleyin” anlamına gelmediğini anlamak önemlidir. Her zaman, bir kaynağı NotebookLM’e yüklemeden önce, aracın neyi alacağını ve bunun nasıl kullanılacağını düşünmek gerekir.
Birkaç ay önce NotebookLM kullanım deneyimleri edindiğimden beri, kaynakları yüklemeden önce hazırlamaya başladım. Örneğin, çok uzun bir metin (örneğin, bir ders kitabı veya bir dönemlik notlar) varsa, bunları daha küçük parçalara böldüm. Bu sayede, araçtan istediğim bölümü daha kolay bulabildim.
Ayrıca, düzensiz formatlara sahip belgeleri Markdown’a dönüştürdüm. Bu sayede, başlıkları, alt başlıkları ve diğer önemli yapısal öğeleri koruyabildim.
Son olarak, otomatik transkripsiyonların hatalarını düzelterek ve metni daha anlaşılır hale getirerek, ses kayıtlarını ve videoları daha kullanışlı hale getirdim.
Özetle, NotebookLM’i kullanırken dikkat edilmesi gereken en önemli şeylerden biri, kaynakları doğru bir şekilde hazırlamaktır. Bu sayede, araçtan daha iyi sonuçlar elde etmek mümkündür.

Bu Gelişmeyi Toplulukta Değerlendirin
Haber hakkındaki düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi ve teknik sorularınızı topluluk üyeleriyle anlık olarak tartışın.
Bir yanıt yazın