لقد فهمت أخيرًا الضجيج الذي يدور حول NotebookLM وأنا لا أنظر إلى الوراء

لقد كان NotebookLM حديث المدينة بين دوائر الإنتاجية لفترة من الوقت الآن. لقد رأيت الناس يهتفون به، لكن لم تعجبني أي من حالات الاستخدام الشائعة حقًا.

لدي عملية تدوين الملاحظات الخاصة بي وصولاً إلى العلم ولست بحاجة إليها دفتر ملاحظاتLM لذلك. ولست طالبًا يحتاج إلى البطاقات التعليمية والمساعدة في التعلم.

لكن كصحفي، البحث هو شيء يمكنني المساعدة فيه. لذلك عندما أضاف NotebookLM ملفًا جديدًا بحث عميق الأداة في وقت سابق من هذا الشهر، قررت أن أعطيها فرصة أخرى.

بدلاً من أخذه مباشرة إلى وضع العمل، قررت استخدامه لشيء مختلف تمامًا – التخطيط للرحلة. قصة قصيرة طويلة، فهمت الآن.

بفضل البحث العميق، تم رفع NotebookLM إلى مستوى جديد تمامًا ويبدأ في الشعور بأنه أداة عملية يمكنها تفريغ الكثير من العبء المعرفي للبحث عبر الإنترنت.

يقوم NotebookLM بذلك عن طريق تجميع المعلومات الموجودة بالفعل ودمجها مع مصدر المعلومات الذي تم فحصه، وتقديمه بأسلوب محايد ومرتكز على البحث.

الهدف هنا هو جمع المعلومات وتصنيفها، وكلما استخدمتها أكثر، وجدت طرقًا أكثر لدمجها في سير العمل الخاص بي.

أعاد NotebookLM تشكيل سير عمل تخطيط رحلتي

استخدام البحث العميق لتحويل الروابط المتفرقة إلى خطة سفر عملية

ال تجربة تخطيط الرحلة هذا هو المكان الذي بدأت فيه فجوة الأرانب الأخيرة في قدرات NotebookLM.

أنا في خضم التخطيط لرحلة مدتها أسبوع إلى اليابان. وبالنظر إلى حاجز اللغة، واتساع نطاق الأماكن التي أرغب في زيارتها، والتعقيد العام لزيارة بلد جديد، فقد بدت الخدمات اللوجستية أمرًا مربكًا للغاية بالنسبة لي.

هذا بالإضافة إلى حقيقة أنك تحتاج إلى تتبع أسعار رحلات الطيران، وفهم التفاصيل الجوهرية لتذاكر السكك الحديدية، واختيار الفنادق، والبحث عن أماكن السفر، والمقاهي، والمطاعم، والمزيد.

عادة، أتصفح ما يقرب من اثنتي عشرة علامة تبويب، ولقطات شاشة، ومقاطع فيديو على Instagram، وتفريغ المعلومات لكل هذا محرّر مستندات جوجل. لقد قام NotebookLM بتحويل هذه العملية بالكامل بالنسبة لي.

بدلاً من ترك العشرات من علامات التبويب هذه، أقوم الآن بإضافتها كمستندات مرجعية إلى NotebookLM. قد يكون هذا شيئًا أساسيًا مثل قائمة الأماكن التي أرغب في زيارتها، والقوائم المختصرة للفنادق، وعدد كبير من الروابط التي قمت بحفظها.

ثم أعطي NotebookLM مطالبة واضحة: ساعدني في إنشاء خطة يومية بناءً على هذه المراجع واسحب أي معلومات مفقودة من الويب.

كما هو متوقع، استغرقت أداة البحث العميق بضع دقائق لإنشاء تقرير بحثي شامل يعتمد على موضوع بحثي، وسحب المعلومات من مئات المواقع، وهو أكثر بكثير مما كنت قادرًا على تحقيقه يدويًا.

لقد جمعت كل هذه المعلومات من مصادر تم التحقق منها، وجمعت تفاصيل عملية، وأعادت ملخصًا مرتكزًا للغاية يشبه أداة البحث العميق المضمنة في Google Gemini نفسها.

وشمل ذلك تقديرات واقعية لأوقات العبور والمطاعم التي يجب استكشافها وأسعار التذاكر والحشود المتوقعة والمزيد. لقد حددت جوانب السفر التي فاتني، ومواقع السفر التي لم تكن مفتوحة في ذلك الوقت من العام.

الآن، كان جزء البحث في حد ذاته مثيرًا للإعجاب. لم يقدم Deep Research مجرد تفريغ للمعلومات. وبدلاً من ذلك، نظمته بطريقة هادفة، على غرار الملخص التنفيذي، لتزويدي بجميع المعلومات والمصادر ذات الصلة بالتخطيط للسفر.

ولكن على عكس بحث الذكاء الاصطناعي العادي، فهو لم يقم فقط باستبدال كل شيء آخر بدلاً من أبحاثه الخاصة. كما ترى، يعمل Deep Research in NotebookLM جنبًا إلى جنب مع ملاحظاتك وأبحاثك وروابطك المحددة. يتيح لك هذا إجراء محادثات تشمل جميع نقاط البحث هذه.

إنه مثل العمل مع مساعد البحث الخاص بك، فهو ذكي بشكل لا يصدق ولديه إمكانية الوصول إلى جميع المعلومات في العالم.

كما يسمح لك أيضًا بالقيام بأشياء مثل إضافة أسئلة متابعة إلى الدردشة الخاصة بك. على سبيل المثال، اقترح بدائل إذا كان المكان مزدحمًا للغاية، أو اقترح قدرًا واقعيًا من الوقت لقضائه هنا.

في حين أن بحثي الشخصي يمكنه تحديد المواقع، فإن البحث العميق يجلب سياق العالم الحقيقي من خلال البحث المكثف. إنه لشيء رائع.

كيف يتناسب NotebookLM مع أبحاثي اليومية

بناء سياق أفضل من خلال الجمع بين المستندات وأبحاث الويب

بينما كان تخطيط الرحلة هو المكان الذي دخلت فيه إلى NotebookLM، فقد وجدت منذ ذلك الحين العديد من حالات الاستخدام للأداة.

إن إدراك أنها تعمل بشكل أفضل عندما تغذيها بالسياق، وأنها مبنية على ذلك، ساعد في تضخيم بحثي الشخصي. قد يكون هذا بمثابة تفريغ مجموعة متنوعة من ملفات PDF في دفتر ملاحظات واحد وإضافتها إليها من خلال البحث عبر الإنترنت.

أستخدم سير العمل هذا عندما أحتاج إلى معلومات أساسية منظمة شخصيًا مع مصادر معلومات خارجية تتم إضافتها إليها، وأشير إلى المجالات التي أحتاج إلى متابعتها بسياق إضافي.

والأهم من ذلك، على عكس محادثات الذكاء الاصطناعي القياسية، دفتر ملاحظاتLM يلتزم بالسياق الذي قدمته له وتم بحثه بحيث يتجنب الهلوسة أو الخروج عن السياق.

علاوة على ذلك، يتيح لي NotebookLM البناء على البحث حيث أقوم بإضافة نقاط بحث إضافية.

لقد جعل البحث العميق أخيرًا NotebookLM ينقر لي

بينما دفتر ملاحظاتLM لقد كانت دائمًا أداة مفيدة، ولقد واجهت صعوبة في إضافتها إلى حالة الاستخدام الشخصي الخاصة بي.

إضافة البحث العميق يغير ذلك. إنه ليس بديلاً لأدوات البحث القياسية الخاصة بك؛ وبدلاً من ذلك، فهي أداة بحث كاملة تساعدك على ربط النقاط عبر البحث الشخصي والإنترنت على نطاق أوسع.

كل هذا مجتمعًا يعني أن NotebookLM قد حصل على مكانه في مجموعتي الإنتاجية اليومية.