Как пользоваться NotebookLM на русском языке

NotebookLM — сервис Google, который строит ответы, конспекты и аудиообзоры на основе документов, загруженных пользователем, а не на общих знаниях модели о теме. Пользоваться им на русском языке можно независимо от языка самого интерфейса: русскоязычные источники загружаются и обрабатываются так же, как и на любом другом языке, а язык ответа можно явно задать прямо в запросе, если по умолчанию сервис отвечает не на том языке.

Ниже — как это настроить по шагам, из чего состоит работа с источниками и чем инструмент отличается от обычного чата с нейросетью.

Чем NotebookLM отличается от обычного чата

Обычный чат с нейросетью отвечает на основе общих знаний, на которых модель обучена, и может правдоподобно ответить даже на вопрос, у которого нет точного ответа в его обучающих данных. NotebookLM устроен иначе: он отвечает только на основе источников, которые пользователь сам загрузил в проект, — документов, ссылок, заметок, — и не выходит за пределы этого набора материалов при формировании ответа.

Это снижает риск выдуманного ответа на вопрос по конкретному документу, но одновременно ограничивает инструмент — на вопрос, ответа на который нет в загруженных источниках, NotebookLM либо честно сообщает об этом, либо даёт заметно более общий ответ, чем обычный чат без такого ограничения.

Шаг 1: создать проект и загрузить источники

Первый шаг — создать новый проект, куда загружаются материалы по одной теме: отчёт, статья, несколько связанных документов, ссылка на видео с расшифровкой. Один проект лучше посвящать одной теме или задаче, а не смешивать несвязанные материалы — тогда ответы инструмента точнее соответствуют конкретному вопросу.

Загружать документ разумнее целиком, а не вырванным фрагментом без контекста — если в источник попадает только середина отчёта без начала, инструмент может неправильно понять, о чём документ в целом, и дать менее точный ответ по теме, которая зависела от пропущенной части.

Шаг 2: задать язык ответа явно

Если интерфейс или ответ по умолчанию выходит не на русском, язык можно задать прямо в формулировке запроса — явное указание почти всегда снимает эту проблему без дополнительных настроек.

Отвечай на русском языке. На основе загруженных источников:
[вопрос по теме документа]. Если в источниках нет ответа на
этот вопрос, прямо скажи об этом, а не отвечай общими словами.

Шаг 3: задавать вопросы по источникам

После загрузки материалов можно задавать конкретные вопросы по содержанию — попросить найти определённую информацию, сравнить два раздела документа, объяснить сложный фрагмент простыми словами. Чем конкретнее вопрос привязан к содержанию источников, тем точнее и полезнее получается ответ.

Сравни, как раскрыта тема [тема] в первом и втором загруженном
документе. Укажи, в чём совпадают выводы, а в чём расходятся,
со ссылкой на то, в каком из документов встречается каждая
позиция.

Шаг 4: получить конспект или обзор

Отдельная полезная функция — короткий конспект по всем загруженным материалам сразу, без необходимости формулировать конкретный вопрос. Это удобно, когда нужно быстро понять общую картину по большому объёму материала, прежде чем переходить к детальным вопросам по отдельным частям.

Собери короткий конспект по всем загруженным источникам:
основные темы, ключевые выводы, на что стоит обратить
внимание при более глубоком изучении материала.

Шаг 5: использовать аудиоформат, если нужен обзор на слух

NotebookLM умеет собирать разговорный аудиообзор по загруженным материалам — формат, похожий на короткий подкаст, где два голоса обсуждают содержание источников. Это удобно, когда материал нужно просмотреть в фоновом режиме, например в дороге, а не читать текстом с экрана.

Аудиообзор передаёт общую картину по материалу, но не заменяет точный ответ на конкретный вопрос по деталям документа — для точного ответа удобнее текстовый запрос напрямую по источникам.

Таблица: какая задача какому формату подходит

Сценарии использования

Разбор одного большого документа. Загрузить отчёт или исследование целиком и задавать по нему уточняющие вопросы — удобно, когда нужно быстро сориентироваться в объёмном материале без полного прочтения с начала до конца.

Подготовка к обучению или встрече по нескольким материалам. Собрать в один проект несколько связанных источников — статьи, заметки, расшифровку предыдущей встречи — и получить общий конспект перед тем, как переходить к детальной подготовке.

Работа с длинными расшифровками. Загрузить расшифровку интервью или встречи и задавать вопросы по содержанию вместо того, чтобы перечитывать весь текст целиком в поиске нужного фрагмента.

Частая ошибка при использовании

Самая частая ошибка — загружать в проект материалы без ясной связи между собой и ожидать точного ответа на узкий вопрос, который касается только одного из многих документов. Инструмент в такой ситуации либо путает источники между собой, либо даёт более общий ответ, чем если бы в проекте был только релевантный вопросу материал.

Вторая ошибка — рассчитывать, что инструмент дополнит ответ по загруженным источникам сведениями из общих знаний модели, если в документах чего-то не хватает. NotebookLM специально ограничен источниками, и ожидание, что он поведёт себя как обычный чат без этого ограничения, приводит к разочарованию результатом.

Где ИИ ошибается

Может неточно процитировать источник при быстром пересказе. Хотя ответы строятся на загруженных материалах, формулировка пересказа не всегда совпадает слово в слово с оригиналом — точную цитату стоит сверять с исходным документом, если она важна.

Теряет часть контекста при очень большом количестве источников в одном проекте. Чем больше материалов загружено в один проект, тем выше риск, что инструмент сфокусируется не на самом релевантном источнике для конкретного вопроса.

Не заменяет проверку актуальности документа. Инструмент честно работает с тем, что загрузили, но не проверяет, не устарела ли сама информация в документе, — это остаётся задачей человека, который выбирает источники для проекта.

Обновление источников по ходу работы

Проект в NotebookLM не обязан оставаться статичным — по мере появления новых материалов по теме их можно добавлять в тот же проект, не создавая новый с нуля. Это особенно удобно, если тема развивается: выходит новая версия отчёта, появляется запись новой встречи, добавляется ещё один источник по той же теме.

Стоит иметь в виду, что после добавления новых источников ответы на прежние вопросы могут измениться, если новый материал уточняет или противоречит тому, что было загружено раньше. Если важно зафиксировать именно текущую версию ответа до добавления новых данных, разумнее сохранить нужный конспект отдельно, прежде чем расширять набор источников проекта.

Совместная работа над одним проектом

Если несколько человек работают с одной темой, им не обязательно собирать отдельные проекты с одинаковыми источниками — доступ к проекту можно открыть для совместной работы, и тогда все участники задают вопросы по одному и тому же набору материалов, а не держат каждый свою версию.

Это особенно полезно при подготовке к общей встрече или разбору материалов исследования, когда важно, чтобы все участники опирались на одинаковый набор источников, а не на слегка различающиеся подборки документов у каждого человека по отдельности.

Чем NotebookLM дополняет работу с другими нейросетями

NotebookLM не заменяет обычный чат с нейросетью для задач, не связанных с конкретными документами, — написания текста с нуля, разговора на общую тему, творческой задачи. Его сильная сторона узкая и конкретная: точная работа с заданным набором материалов, без риска получить правдоподобный, но не основанный на этих материалах ответ.

На практике удобно использовать оба типа инструментов вместе: NotebookLM — для разбора и конспектирования конкретных документов, а обычный чат с нейросетью — для задач, где нужен более широкий контекст или творческая часть работы, выходящая за рамки одного набора источников.

С чего начать

Загрузите один документ, с содержанием которого хорошо знакомы, и задайте по нему пару вопросов, ответ на которые заранее знаете, — это быстро покажет, насколько точно инструмент работает именно с вашими материалами, прежде чем доверять ему менее знакомый документ.

Что дальше

Чем Claude отличается от ChatGPT при работе с длинными документами — в статье Claude vs ChatGPT. Какая нейросеть лучше подходит для перевода документов — в статье лучшая нейросеть для перевода документов. Какие бесплатные нейросети доступны для похожих задач — в статье бесплатные нейросети.

Ярослав Сажнев — преподаватель ИИ в РАНХиГС, внедрение ИИ в компании. Подробнее об авторе