NotebookLM 프로젝트(노트북) 하나당 최대 50개의 소스를 업로드할 수 있습니다. 각 소스는 최대 500,000 단어까지 지원하므로, 사실상 전공 서적
수십 권을 통째로 넣을 수 있는 셈입니다.
소스 관리 마스터하기
단순히 파일을 올리는 것 이상이 필요합니다. AI가 더 똑똑하게 답변할 수 있도록 데이터를 준비하세요.
데이터 전처리 (Pre-processing) 팁
- PDF 최적화: 스캔한 PDF보다는 텍스트가 인식되는(Searchable) PDF가 훨씬 정확합니다. 만약 이미지로 된 문서라면,
OCR 도구(Google Drive 등)를 한 번 거쳐 텍스트 변환 후 업로드하세요.
- 불필요한 정보 제거: 머리말, 꼬리말, 단순 광고 등은 제거하고 핵심 내용만 남겨두면 AI의 집중력이 높아집니다.
- 파일 이름 명확하게: "doc1.pdf" 대신 "2024_마케팅_보고서.pdf" 처럼 구체적인 이름을 사용하세요. 나중에 "마케팅
보고서 기반으로 답해 줘"라고 명령할 때 유용합니다.
50개 소스 제한 우회 전략
50개 파일 제한에 걸렸나요? 걱정하지 마세요. 파일 개수를 줄이는 방법이 있습니다.
- 여러 개의 작은 텍스트 파일(.txt)을 하나의 파일로 병합(Merge)하세요.
- 구글 문서(Docs) 하나에 여러 회의록을 날짜별로 이어 붙여 저장하세요.
- 이렇게 하면 내용의 총량(50만 단어)은 유지하면서 파일 개수는 1개로 줄일 수 있습니다.
이미지와 차트 처리
NotebookLM은 아직 이미지를 직접 '보는' 능력은 제한적입니다. 하지만 우회할 수 있습니다.
- 차트/표: 엑셀 데이터를 텍스트(CSV) 형태로 변환하거나, 표의 내용을 글로 풀어서 저장하세요.
- 이미지 속 글자: 앞서 말한 OCR 기능을 통해 텍스트로 추출된 상태여야 인식이 가능합니다.
보안 알림
업로드된 자료는 모델 학습에 사용되지 않습니다. 구글은 기업용 보안 기준을 적용하여 여러분의 데이터를 철저히 비공개로 유지합니다. 안심하고 회사 문서를
올리셔도 됩니다.
자료 업로드가 끝났다면, 이제 AI는 해당 내용을 완벽하게 숙지한 상태입니다. 질문을 던지면 수초 내에 50개의 문서를 훑어보고 답을 줄 것입니다.