【AI 新手包 #5 打造工具自動化】不用寫程式！NotebookLM 向量資料庫簡易入門：把你的資料變成 AI 知識庫

、AI 為什麼需要「自己的知識庫」

大部分人第一次用 ChatGPT，都會驚訝於它的知識廣度，彷彿任何問題都能回答。但當問題涉及到「自己的資料」時，例如公司內部文件、課堂筆記、研究報告，AI 卻常常一問三不知，甚至胡亂生成不正確的答案。這種狀況被稱為 AI 幻覺，也是目前生成式 AI 最大的痛點之一。

解決方法就是 RAG（檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation）。簡單來說，讓 AI 在回答之前，先去檢索一個你提供的資料庫，把找到的資訊作為依據，再用生成模型把答案組織出來。這樣一來，AI 就不再是「亂講」，而是基於你的文件來回覆。

本篇文章要帶你用一個完全零程式碼的工具 —— Google NotebookLM，實際操作一次「把資料變成 AI 知識庫」的流程。新手也能立刻上手，不需要任何技術背景。

什麼是 RAG？新手友善理解

在深入 NotebookLM 之前，先快速理解什麼是 RAG。

• Retrieval（檢索）：當你提問時，系統會先到資料庫裡找最相關的內容。
• Generation（生成）：再把找到的內容交給 AI，生成完整的回答。

和一般 AI 直接回答相比，差別就在於 先找資料，再組織答案。
舉例來說：

• 傳統 ChatGPT：問它「這份合約的解約條款是什麼？」→ 它可能亂猜，甚至捏造條款。
• RAG 系統：先檢索到合約中真正的第 12 條，然後再回答 → 結果精準、可追溯來源。

這就是為什麼 RAG 被視為下一代 AI 應用的基礎。

NotebookLM 是什麼？

NotebookLM 是 Google 推出的 AI 筆記與研究工具，核心功能就是幫助使用者把「自己的文件」變成 AI 可理解、可回答的知識庫。

主要特色有：

• 支援上傳 PDF、Google Docs、Slides、網站連結
• 自動生成 摘要、Q&A、導讀
• 提供 Audio Overview，把文件重點轉成可聽的語音版
• 回答時會標註來源，使用者能清楚知道答案來自哪個段落

換句話說，NotebookLM 就是「零程式碼版的 RAG」。你不需要處理任何技術細節，只要把文件放進去，AI 就能根據這些內容來回答。

實測案例：用 NotebookLM 打造 AI 知識庫

情境設定

假設你是一位行銷企劃，手上有：

1. 一份公司年度行銷計畫（PDF）
2. 一份市場研究報告（Google Doc）
3. 一個競爭對手的公開網頁文章

你的目標是快速整理出 今年的行銷重點，並建立一個 競品分析 FAQ。傳統做法需要翻閱數百頁文件，現在我們要用 NotebookLM 來一次搞定。

Step 1. 建立 Notebook

進入 NotebookLM，登入後點選「新建/New notebook」，輸入名稱，例如：Marketing_2025。

這就像建立一個「專案資料夾」，接下來的所有文件都會歸類在這個 notebook 裡。

Step 2. 上傳資料來源

把資料上傳：PDF、Google Doc、網址。系統會自動處理，將內容轉成 AI 可以檢索的格式。這一步完成後，你已經有了一個小型知識庫。

Step 3. 開始提問

在 NotebookLM 的對話框中輸入問題，例如：

• 「今年公司行銷的三大重點是什麼？」
• 「競爭對手有提到哪些新產品？」

AI 會回覆一段文字，並且在每個答案後標註「來源引用」。點開來源，就能看到確切的文件段落，確保答案不是憑空捏造。

Step 4. 使用進階功能

NotebookLM 不只是單純的問答工具，它還有幾個實用功能：

• Summary（摘要）：快速生成一份文件總結
• Study Guide（導讀）：把內容轉換成條列式的 Q&A，適合整理成教學或 FAQ
• Audio Overview：自動生成語音 Podcast，把文件重點讀給你聽

例如，你可以直接得到「市場研究報告的重點摘要」，或是聽一個「競品策略 Podcast」，大幅減少閱讀時間。

Step 5. 應用成果

透過這樣的流程，你可以：

• 整理出一份「行銷策略 FAQ」給團隊成員
• 產出一份「競品動態摘要」作為簡報素材
• 在會議上快速回答「今年的 KPI 是什麼？」這類問題

NotebookLM 幫你把原本要花數小時整理的工作，縮短到幾分鐘內完成。

常見錯誤與解法

新手在使用 NotebookLM 時，可能會遇到以下問題：

1. 上傳文件太雜，答案不聚焦
   • 解法：為不同主題建立不同 notebook，例如「行銷」、「研究」、「客戶案例」。
2. PDF 內容全是圖片，AI 讀不懂
   • 解法：先用 OCR 工具把圖片轉換成文字，再上傳。
3. 文件更新頻繁，NotebookLM 不會自動同步
   • 解法：定期手動上傳更新版本，保持知識庫新鮮。

誰適合用 NotebookLM？

• 學生：整理課堂筆記、研究文獻，快速生成讀書大綱
• 研究員：上傳多份學術文章，讓 AI 幫忙做比較與摘要
• 上班族：處理會議紀錄、專案文件，快速建立 FAQ
• 創作者：把收集的資料輸入，AI 幫你整理成創作大綱

NotebookLM 的價值在於，它讓知識庫不再只是「被動存放」，而是變成「能主動回答的助理」。

未來趨勢：RAG 從工具走向自動化

NotebookLM 展示了最基礎的 RAG 應用：讓 AI 根據你的文件回答問題。但未來的方向會更進一步：

• 自動決策：不只回答，還能根據文件內容幫你執行動作（例如合約到期自動提醒）。
• 多模態資料庫：不僅支援文字，還能理解圖片、影音，讓 AI 能檢索更多樣的內容。
• 企業級應用：與內部系統、客服平台結合，變成真正的知識中樞。

對個人來說，NotebookLM 是一個「入門版的 AI 知識庫」，而對企業來說，這種技術正在成為生產力提升的關鍵。

結論：新手的最佳 AI 知識庫起點

如果你常常需要整理文件、翻找資料，NotebookLM 是最簡單的解法。它讓你不用寫程式，就能快速把文件變成 AI 知識庫，並隨時透過問答、摘要、音頻來獲得重點資訊。

它的優點是 上手簡單、效果直接，缺點則是 客製化與整合能力有限。但對於大部分新手來說，這已經足夠讓工作效率提升數倍。

如果想更進階，可以……

NotebookLM 適合當作入門工具，但如果你想把 RAG 用在更大規模的專案，可以考慮：

• 自架向量資料庫：如 FAISS（本地）、Weaviate、Pinecone（雲端）
• 結合 AI 框架：如 LangChain、LlamaIndex，讓知識庫變成客服機器人或內部助手
• 進階功能：控制資料切分方式、加入 metadata、設計更精準的檢索排序

這些進階玩法會需要更多技術背景，但能讓你從「簡單體驗」一路走向「專業級 RAG 系統」。

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