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NotebookLM 소스 무시 방지 및 사실 검증 워크플로우

답변 생성 전 소스별 사실 관계를 표로 정리하게 시키면 할루시네이션을 획기적으로 줄일 수 있음.

요약

구글의 NotebookLM은 다수의 소스를 제공해도 특정 문서만 반복해서 참조하거나 일부 소스를 무시하고 답변을 생성하는 경향이 있어 주의가 필요하다. 이를 방지하기 위해서는 답변 생성 전, 5~8개의 PDF를 선택해 핵심 내용과 출처, 페이지 번호 등을 표로 정리하도록 지시하여 정보 포함 여부를 먼저 검증해야 한다. 이후 작성된 초안에 대해서는 각 사실 관계를 재확인하고, 직접적으로 뒷받침되는 내용인지, 부분적으로 지원되는지 혹은 근거가 없는지 확인하는 과정을 거쳐야 한다. 또한 사용되지 않은 관련 소스가 있는지 추가로 질문하여 누락된 정보를 파악하는 것도 좋은 방법이다. 무리하게 많은 소스를 한 번에 입력하기보다는, 검증 가능한 단위로 나누어 작업하는 것이 NotebookLM의 할루시네이션을 줄이고 정확도를 높이는 데 효과적이다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.

원문 제목 NotebookLM can ignore half your sources and still sound convincing

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