[問題] Notebooklm是不是很難用(歡迎打臉

看板MobileComm (行動通訊)作者 (北北東先生)時間8月前 (2025/09/06 22:52), 編輯推噓11(12127)
留言40則, 15人參與, 8月前最新討論串1/1
如題 近期整天泡在notebooklm裡面 研究要怎麼正確使用此AI工具 目前感想:我覺得notebooklm超難用 (歡迎打臉 前陣子有發文詢問notebooklm怎麼用 得到結論是別用他來推論 要用他來挖資料或是產大綱 因為此軟體是主打沒有幻覺 我實驗之後沒幻覺並非真的沒幻覺,要挖到我要的資料,超級無敵困難 (可能相較沒有但還是有幻覺且難以辨別 以下為我的實驗心得: 來源: 某家公司10年的年報(共10個pdf檔案) 目標: 我希望可以抓出10年年報的生產量 (年報裡的文字:生產量值 成功條件: 10年的生產量值數字都要正確 正確=每一年數字都跟年報寫的一模一樣 失敗1=沒有資料 失敗2=產出部分資料,但有產出的都對 失敗3=產出完整資料,但數字錯誤 中文版: 1.找出銷售量值=失敗1 2.在(五)營運概況裡找生產量值=失敗1 3.找在(五)營運概況的(六)..生產量值=失敗2 4.將3的prompt產出答案後,再打「我看2023年明明有」=成功 (這邊成功=沒意義 如果我需要人工確認每個數字是否正確,那我用這個幹嘛 5.清空資料後,重新執行一次4.=失敗2 (我不敢相信這個結果是失敗 英文版: 上面1.翻英文=失敗2 上面2.翻英文=失敗2 上面3.翻英文=失敗3 上面4.翻英文=失敗3 (翻英文=把1.2.3.丟進chatgpt翻英文 (過程中也問chatgpt叫他幫我改prompt 10幾版都失敗 (每一版都是執行1.2.3.4.的流程 最神奇的是: 實驗過程中,同樣的prompt打兩次 竟然會發生從失敗2跳到成功 (同樣來源,同樣prompt,得出的結果竟然不一樣) 過去成功的prompt清空資料重打一次,竟然無法成功 實驗下來感想: 1. 與其問notebooklm叫他找資料,我不如丟檔案到chatgptgrok叫他幫我找文件中的生產量 值 (grok跑出數字全對 2. 使用限定來源的notebooklm 同樣prompt下兩次兩次答案不一樣 (是一個字都沒動連貼兩次 3. 主打沒幻覺的notebooklm 使用英文問,產出有對有錯(錯誤程度5% 用中文問,得到答案幾乎都不全 (錯誤程度5% 代表我要全部確認後才能抓出那5% 我寧願他是100%資料錯我可以換prompt解決 4. 成功經驗之後,清空資料後,同樣來源跟prompt,再跑一次,跑出來結果是失敗 實驗中,有那麼一刻覺得是不是我不會用 (直到同樣來源,我連打兩次prompt跑出結果不同我直接傻眼 希望有notebooklm高手可以直接回一篇 或是直接在留言板 在跟我同樣來源下(公司年報為公開資訊 使用你的prompt多次且成功抓到特定數字 或是直接噴我是不是不會用 並直接秀一波你怎麼依賴notebooklm為你省時間 期待高手分享一波 ---- Sent from BePTT on my iPhone17,3 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.247.68.188 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1757170365.A.DD4.html

09/06 23:02, 8月前 , 1F

09/06 23:14, 8月前 , 2F
感謝樓上D大@@
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09/07 00:37, 8月前 , 3F
我覺得是你這個需求其實跟它產品定位不符
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09/07 00:43, 8月前 , 4F
太長廢話太多的YouTube 懶得看想快速知道內容時蠻
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方便
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09/07 01:04, 8月前 , 6F
年報是否內嵌了CID字型,又沒有提供ToUnicode映射表
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09/07 01:06, 8月前 , 7F
即複製文字變亂碼?是的話會造成AI讀取垃圾亂碼文字
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09/07 01:23, 8月前 , 8F
導致分析困難(垃圾進垃圾出)
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09/07 02:06, 8月前 , 9F
問題是跟這個板有什麼關係?
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09/07 04:12, 8月前 , 10F
LLM要沒有幻覺是不可能的 它是在算機率 不是邏輯
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09/07 07:12, 8月前 , 11F
推分享
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09/07 09:43, 8月前 , 12F
只適合讀筆記。年報要結構化且文字描述讓AI理解。
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09/07 10:20, 8月前 , 13F
我最近用 gistr.so ,你可以試試看
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09/07 10:27, 8月前 , 14F
如果chatgpt、grok能正確回答,notebooklm還要預處
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理,顯然後者尚須改進
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notebooklm 適合輸入逐字稿或是會議記錄,然後未來
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用自然語言問他問題回憶
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而不是輸入一個報表要他進行分析推理
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白話說就是,你要給更多基礎資料,不能經過太多整
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理,那反而會讓它變難用
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09/07 11:25, 8月前 , 21F
rag就是過時的垃圾,無誇飾
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09/07 11:25, 8月前 , 22F
你直接輸入高度整理的 pdf,反而容易出現辨識能力
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差的情況
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09/07 11:26, 8月前 , 24F
現在上下文空間這麼大,想不出理由使用agent架構翻
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09/07 11:26, 8月前 , 25F
資料
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09/07 12:53, 8月前 , 26F
這篇是發了幾個版
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09/07 13:44, 8月前 , 27F
股票板也有發,我心想不是推文過怎麼不見了
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09/07 13:44, 8月前 , 28F
原來我是在手機板看到的
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09/08 15:43, 8月前 , 29F
同樣來源,同樣prompt結果不一樣是很正常的,因為
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有溫度設定,調整溫度設定就可以讓結果趨於一致,
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這是為了讓AI的回答更有創造性,因此給予的隨機性
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09/08 15:44, 8月前 , 32F
另外,你覺得適合的報表格式其實和AI熟悉的各式不
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一樣,你想要做的和NotebookLM擅長的其實不太一樣
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09/08 15:46, 8月前 , 34F
上下文空間也是假議題,雖然號稱百萬,但實際輸入
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越大注意力分散、遵循指令的能力也越差,agent能力
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還是必須的了只是在不同地方做不同事而已
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利申我是Gemini2.5Pro的重度使用者,在那之前也是C
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laude4的百萬token重度使用者
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09/08 15:47, 8月前 , 39F
RAG確實過時了這點我倒是認同,但我們需要的是另一
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09/08 15:47, 8月前 , 40F
個有效率的抓取資料方式,而不是無限更大的上下文
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文章代碼(AID): #1el4gztK (MobileComm)
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