S06E88 - Waarom je NotebookLM niet mag missen in je toolkit

Google's NotebookLM is een nieuwe AI-assistent die zich specialiseert in het verwerken van documenten die gebruikers zelf aanleveren. De tool maakt gebruik van Retrieval Augmented Generation (RAG) technologie, waardoor het nauwkeuriger antwoorden kan geven op basis van specifieke bronnen.

NotebookLM onderscheidt zich door functies zoals het genereren van samenvattingen in podcastformaat en het leggen van verbanden tussen verschillende documenten. De applicatie ondersteunt diverse bestandsformaten en kan zelfs constructieve kritiek leveren op gemaakte notities.

Links

• Webpagina: Google NotebookLM informatie

Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Transcript

1
00:00:00,001 --> 00:00:05,440
Vandaag gaan we het hebben over de AI assistent die jouw documenten echt begrijpt.

2
00:00:05,440 --> 00:00:10,240
Een blik namelijk op Google's NotebookLM.

3
00:00:10,240 --> 00:00:16,440
Leuk dat je luistert naar een nieuwe aflevering, de korte aflevering van AIToday Live.

4
00:00:16,440 --> 00:00:21,240
Mijn naam Joop Snijder, CTO bij Aigency.

5
00:00:21,240 --> 00:00:27,400
Stel je eens voor, je hebt stapels documenten, rapporten en presentaties die je moet doornemen

6
00:00:27,400 --> 00:00:28,560
voor een belangrijk project.

7
00:00:28,560 --> 00:00:33,560
Je zou dan willen dat er iemand was die al die informatie voor je kon verwerken en er

8
00:00:33,560 --> 00:00:34,840
intelligent mee kon werken.

9
00:00:34,840 --> 00:00:41,000
Nog beter, wat als diezelfde persoon de inhoud kan omzetten in een podcast die je tijdens

10
00:00:41,000 --> 00:00:42,640
je woon-werkverkeer kunt beluisteren.

11
00:00:42,640 --> 00:00:48,200
Tot voor kort zou ik dit hebben afgedaan als wishful thinking, maar na weken intensief

12
00:00:48,200 --> 00:00:53,200
gebruik van Notebook LM van Google ben ik eigenlijk best wel onder de indruk van wat deze tool

13
00:00:53,200 --> 00:00:56,000
kan betekenen voor ons als kenniswerkers.

14
00:00:56,000 --> 00:01:01,600
Het levert eigenlijk een soort nieuwe manier van werken op, in ieder geval voor mij.

15
00:01:01,600 --> 00:01:07,520
In het snel evoluerend landschap van AI tools verschijnen er bijna dagelijks nieuwe applicaties.

16
00:01:07,520 --> 00:01:12,680
Tussen al dat geweld onderscheidt wat mij betreft NotebookLM zich op een bijzondere

17
00:01:12,680 --> 00:01:13,680
manier.

18
00:01:13,680 --> 00:01:19,560
Anders dan Chagibity of Claude, die putten uit hun algemene kennis, wordt NotebookLM

19
00:01:19,560 --> 00:01:21,840
een expert in jouw documenten.

20
00:01:21,840 --> 00:01:27,120
Het is als het ware een persoonlijke onderzoeksassistent die zich volledig verdiept in de bronnen

21
00:01:27,120 --> 00:01:29,000
die jij belangrijk vindt.

22
00:01:29,000 --> 00:01:31,880
En geloof me, het verschil is merkbaar.

23
00:01:31,880 --> 00:01:35,200
De kracht zit hem in de technologie die eronder ligt.

24
00:01:35,200 --> 00:01:38,480
Retrieval Augmented Generation, afgekort RAG.

25
00:01:38,480 --> 00:01:44,600
Deze techniek combineert de kracht van large language models, in dit geval Google's Gemini,

26
00:01:44,600 --> 00:01:46,720
met een externe kennisdatabase.

27
00:01:46,720 --> 00:01:52,920
In mensentaal betekent dit dat Notebook LM eerst relevante informatie uit jouw documenten

28
00:01:52,920 --> 00:01:56,880
haalt, voordat het antwoord op je vragen geeft.

29
00:01:56,880 --> 00:01:58,400
Het resultaat?

30
00:01:58,400 --> 00:02:03,760
Veel nauwkeuriger en beter verifiëerbare antwoorden met minder kans op de beruchte

31
00:02:03,760 --> 00:02:09,320
tussen aanhalingstekens hallucinaties waar AI systemen nog wel eens last van hebben.

32
00:02:09,320 --> 00:02:15,880
Wat ik wel echt een hele mooie feature vind is dat we van een saai document naar een boeiende

33
00:02:15,880 --> 00:02:17,840
podcast kunnen gaan.

34
00:02:17,840 --> 00:02:22,680
Want waar ik NotebookLM het meest voor gebruik is het maken van samenvattingen.

35
00:02:22,680 --> 00:02:28,800
Nu zul je denken, dat kan ChatGPT of Claude.ai ook, maar met NotebookLM kan ik dus een

36
00:02:28,800 --> 00:02:31,040
samenvatting in podcastformaat krijgen.

37
00:02:31,040 --> 00:02:32,040
Hoe?

38
00:02:32,040 --> 00:02:36,000
Nou, zo neem ik bijvoorbeeld veel AI papers door.

39
00:02:36,000 --> 00:02:38,240
Zowel wetenschappelijke als white papers.

40
00:02:38,240 --> 00:02:42,440
Maar dat kost me gewoon een hoop tijd en ik moet ze daadwerkelijk lezen.

41
00:02:42,440 --> 00:02:48,240
En wat ik in Notebook LM kan doen is de papers inladen, en dan vooral papers die een relatie

42
00:02:48,240 --> 00:02:49,240
met elkaar hebben.

43
00:02:49,240 --> 00:02:52,840
En vervolgens kan ik daar een podcastaflevering van laten genereren.

44
00:02:52,840 --> 00:02:58,760
Niet als concurrent van onze eigen podcast, maar eentje die persoonlijk voor mij is.

45
00:02:58,760 --> 00:03:04,040
Je krijgt dan wel twee Amerikaanse hosts, een man en een vrouw, die op een natuurlijke,

46
00:03:04,040 --> 00:03:07,400
wel een beetje Amerikaanse wijze, je door de materie heen leiden.

47
00:03:07,400 --> 00:03:13,400
Dus het is niet dat ze de samenvatting die gegenereerd is eventjes oplezen.

48
00:03:13,400 --> 00:03:19,400
Nee, ze voeren samen een gesprek over de bronnen, de papers die ik heb opgegeven.

49
00:03:19,400 --> 00:03:24,440
Ik zal je een kort voorbeeld laten horen van een podcast die ik gegenereerd heb met

50
00:03:24,440 --> 00:03:29,200
Notebook LM over een product dat we zelf aan het ontwikkelen zijn.

51
00:03:29,200 --> 00:03:34,000
En zoals gezegd, het is wel in het Engels, maar dan kun je in ieder geval horen hoe er

52
00:03:34,000 --> 00:03:36,280
gesproken wordt en hoe natuurlijk dat klinkt.

53
00:03:36,280 --> 00:03:39,200
Vooral met deze grote taalmodellen.

54
00:03:39,200 --> 00:03:41,200
We moeten het duidelijk instellen, hè?

55
00:03:41,200 --> 00:03:42,200
Ja, dat is precies waar.

56
00:03:42,200 --> 00:03:44,360
Dat is waar de gegenereerde prompten zo belangrijk worden.

57
00:03:44,360 --> 00:03:47,280
Dus het is niet net als vragen aan de AI.

58
00:03:47,280 --> 00:03:48,280
Niet echt, nee.

59
00:03:48,280 --> 00:03:51,800
Het is meer als de AI een precieze recipe geven.

60
00:03:51,800 --> 00:03:55,480
Het vertelt de AI precies wat te doen, stap voor stap, om het resultaat die je wilt

61
00:03:55,480 --> 00:03:56,480
elke keer te krijgen.

62
00:03:56,480 --> 00:03:57,480
Ik hou van die analogie.

63
00:03:57,480 --> 00:04:00,720
Ik ben een slechte baker, dus ik weet wat er gebeurt als je de recipe niet volgt.

64
00:04:00,720 --> 00:04:01,720
Totale disaster.

65
00:04:01,720 --> 00:04:06,000
Dus hoe maken we ervoor dat onze AI-recipes, deze gegenereerde prompten, goed zijn?

66
00:04:06,000 --> 00:04:09,080
Er zijn drie belangrijk ingrediënten om aan te denken.

67
00:04:09,080 --> 00:04:11,720
Precisie, reusabiliteit en schakelbaarheid.

68
00:04:11,720 --> 00:04:13,680
Best heel cool, toch?

69
00:04:13,680 --> 00:04:20,920
In mijn dagelijkse praktijk betekent het omzetten van dit soort dingen naar zo'n podcast dat

70
00:04:20,920 --> 00:04:26,760
ik een manier gevonden heb om efficiënt de grote hoeveelheden documentatie heen te komen.

71
00:04:26,760 --> 00:04:32,280
Zoals gezegd, het is geen voorgelezen samenvatting, maar een echt gesprek dat de inhoud van je

72
00:04:32,280 --> 00:04:36,600
documenten op een engaging manier presenteert.

73
00:04:36,600 --> 00:04:41,400
Perfect voor professionals die veel moeten lezen, maar weinig tijd hebben of voor wie

74
00:04:41,400 --> 00:04:43,200
liever luistert dan leest.

75
00:04:43,200 --> 00:04:48,560
Natuurlijk moet je zoals bij alle AI-tools kritisch blijven en beseffen dat er fouten

76
00:04:48,560 --> 00:04:49,560
in kunnen slippen.

77
00:04:49,560 --> 00:04:56,880
Maar als eerste filter bepaalt dit wel welke documenten ik meer aandacht geef en welke

78
00:04:56,880 --> 00:04:58,640
het meer verdienen.

79
00:04:58,640 --> 00:05:00,160
Ik vind dit wel briljant.

80
00:05:00,160 --> 00:05:09,280
Na weken van intensief gebruik kan ik zeggen dat NotebookLM uitblinkt in het maken van

81
00:05:09,280 --> 00:05:11,760
ook verbanden tussen documenten.

82
00:05:11,760 --> 00:05:15,080
Je kunt vragen stellen over meerdere bronnen tegelijk.

83
00:05:15,080 --> 00:05:19,960
Het systeem geeft niet alleen antwoord, maar ook precies aan waar die informatie vandaan

84
00:05:19,960 --> 00:05:20,960
komt.

85
00:05:20,960 --> 00:05:24,360
Je krijgt dus echt bronvermelding te zien.

86
00:05:24,360 --> 00:05:30,000
Dit maakt het een waardevol instrument voor bijvoorbeeld het analyseren van onderzoeksrapporten,

87
00:05:30,000 --> 00:05:35,720
het schrijven van samenvattingen, kritisch beoordelen van projectplannen en het ontdekken

88
00:05:35,720 --> 00:05:38,880
van verbanden die je anders had gemist.

89
00:05:38,880 --> 00:05:44,680
Want een functie die mij persoonlijk heeft verbazen is de mogelijkheid om kritiek te

90
00:05:44,680 --> 00:05:47,440
vragen op de bewaarde notities.

91
00:05:47,440 --> 00:05:53,800
Laatst had ik een productbeschrijving gemaakt met bijbehorende stakeholder-analyse.

92
00:05:53,800 --> 00:05:59,520
NotebookLM deed suggesties om de verbanden tussen belanghebbende en producteigenschappen

93
00:05:59,520 --> 00:06:04,800
sterker te maken die ik zelf over het hoofd had gezien.

94
00:06:04,800 --> 00:06:11,280
Het denkt dus met je mee op een constructief kritische manier op een niveau dat ik eerlijk

95
00:06:11,280 --> 00:06:12,280
gezegd niet had verwacht.

96
00:06:12,280 --> 00:06:16,200
Misschien nog even wat aan de praktische kant.

97
00:06:16,200 --> 00:06:19,240
Google heeft NotebookLM best wel breed toegankelijk gemaakt.

98
00:06:19,240 --> 00:06:24,280
Je kan echt ontzettend veel verschillende brontypen meegeven.

99
00:06:24,280 --> 00:06:27,160
Google documenten en presentaties zal je niet verbazen.

100
00:06:27,160 --> 00:06:35,120
PDF's, maar dus ook tekstbestanden, markdownbestanden, weburls, YouTube-video's en zelfs audiobestanden.

101
00:06:35,120 --> 00:06:39,600
Er zijn wel wat beperkingen waar je rekening mee moet houden.

102
00:06:39,600 --> 00:06:43,960
Maximaal 500.000 woorden per bron, per bestand dus eigenlijk.

103
00:06:43,960 --> 00:06:46,080
Bestand niet groter dan 200 MB.

104
00:06:46,080 --> 00:06:48,800
En maximaal 50 bronnen per notebook.

105
00:06:48,800 --> 00:06:51,920
In mijn ervaring is dit voor de meeste gebruikers voldoende.

106
00:06:51,920 --> 00:06:56,680
Maar zelf loop ik regelmatig tegen de limiet van 50 bronnen aan, vooral bij projecten met

107
00:06:56,680 --> 00:06:58,080
veel kleine documenten.

108
00:06:58,080 --> 00:07:03,920
Je moet dan even creatief worden en documenten samenvoegen tot grotere PDF's, wat misschien

109
00:07:03,920 --> 00:07:06,600
niet ideaal is, maar het kan wel.

110
00:07:06,600 --> 00:07:12,520
Nu we het al hebben over bronnen, wil ik wel een kritische noot plaatsen rondom de privacy

111
00:07:12,520 --> 00:07:13,520
in gebruikerservaring.

112
00:07:13,520 --> 00:07:17,080
Hier moet ik wel een belangrijke waarschuwing plaatsen.

113
00:07:17,080 --> 00:07:21,080
De privacy-aspecten van NotebookLM verdienen serieuze aandacht.

114
00:07:21,080 --> 00:07:27,240
Als je inlogt met je Google-account en feedback geeft, kunnen menselijke reviewers je vragen

115
00:07:27,240 --> 00:07:28,400
en bestanden bekijken.

116
00:07:28,400 --> 00:07:31,080
Niet zomaar een kleine kanttekening.

117
00:07:31,080 --> 00:07:35,080
Het betekent dat je zeer zorgvuldig moet zijn met welke documenten je uploadt.

118
00:07:35,080 --> 00:07:40,120
Bedrijfsvoelige informatie, persoonlijke gegevens of vertrouwelijke documenten hebben hier wat

119
00:07:40,120 --> 00:07:41,680
mij betreft niet te zoeken.

120
00:07:41,680 --> 00:07:48,320
Google is hier gelukkig wel transparant over, maar ik vind dat je als gebruiker je hier te

121
00:07:48,320 --> 00:07:49,560
degen bewust van moet zijn.

122
00:07:49,560 --> 00:07:55,480
Daarnaast heeft NotebookLM nog wel wat kinderziektes die me soms wat frustreren.

123
00:07:55,480 --> 00:07:58,720
De gebruikersinterface is niet altijd even intuïtief.

124
00:07:58,720 --> 00:08:03,840
Zo was ik in het begin steeds op zoek naar waar ik die gegenereerde podcast kon terugvinden.

125
00:08:03,840 --> 00:08:08,600
Er staat ergens een onduidelijk linkje, sterretje, notebook, guide en die leid je dan terug naar

126
00:08:08,600 --> 00:08:09,600
de podcast.

127
00:08:09,600 --> 00:08:13,000
Kom je er vanzelf een keer achter, maar gedoe.

128
00:08:13,000 --> 00:08:18,840
Ook vind ik het zeer storend dat de chatgeschiedenis verdwijnt als je de notebook opnieuw opent

129
00:08:18,840 --> 00:08:20,720
of dat je je venster ververst.

130
00:08:20,720 --> 00:08:25,960
Dat betekent dat je belangrijke inzichten actief moet opslaan, als notities, anders ben je ze

131
00:08:25,960 --> 00:08:26,960
echt kwijt.

132
00:08:26,960 --> 00:08:32,440
Voor een tool die draait om kennisverwerking vind ik dit wel een opmerkelijke tekortkoming.

133
00:08:32,440 --> 00:08:40,520
Iets anders, het is ook wel verleidelijk om NotebookLM te vergelijken met OpenAI's custom

134
00:08:40,520 --> 00:08:41,520
GPTs.

135
00:08:41,520 --> 00:08:46,520
Maar naar mijn mening is het doel van NotebookLM wezenlijk anders.

136
00:08:46,520 --> 00:08:53,560
Waar custom GPTs meer gericht zijn op het creëren van specifieke AI agents met eigen instructies,

137
00:08:53,560 --> 00:08:58,280
focust NotebookLM zich volledig op het werken met jouw bronmateriaal.

138
00:08:58,280 --> 00:09:03,880
Het is geen algemene AI-assistent, maar een expert die zich specialiseert in de documenten

139
00:09:03,880 --> 00:09:05,480
die jij belangrijk vindt.

140
00:09:05,480 --> 00:09:12,560
Het gaat ook geen andere informatie combineren uit het taalmodel met wat jij hebt.

141
00:09:12,560 --> 00:09:14,880
Het kijkt echt naar je bronbestanden.

142
00:09:14,880 --> 00:09:22,320
Deze focus maakt het in mijn ogen krachtiger voor documentanalyse dan dit soort algemene

143
00:09:22,320 --> 00:09:23,320
AI-assistenten.

144
00:09:23,320 --> 00:09:30,320
Misschien een heel klein stukje de toekomst in van documentenverwerking.

145
00:09:30,320 --> 00:09:35,760
Op dit moment is NotebookLM nog wel gratis te gebruiken via notebooklm.google.com.

146
00:09:35,760 --> 00:09:37,280
Linkje staat ook in de show notes.

147
00:09:37,280 --> 00:09:41,720
Dat is wel een belangrijk punt.

148
00:09:41,720 --> 00:09:45,720
Het is gratis en dat baart me soms wel zorgen.

149
00:09:45,720 --> 00:09:49,120
Google staat ook wel bekend dat het plots kan stoppen met diensten.

150
00:09:49,120 --> 00:09:52,200
Daar moet je wel serieus rekening mee houden.

151
00:09:52,200 --> 00:10:00,480
Dit product laat wel zien wat mogelijk de toekomst van documentverwerking kan zijn.

152
00:10:00,480 --> 00:10:04,520
Het combineert het beste van twee werelden, de efficiëntie van AI, met de betrouwbaarheid

153
00:10:04,520 --> 00:10:05,760
van je eigen bronmateriaal.

154
00:10:05,760 --> 00:10:11,360
Na enkele weken intensief gebruik ben ik overtuigd dat NotebookLM een waardevol instrument kan

155
00:10:11,360 --> 00:10:15,200
zijn voor professionals die dagelijks worstelen met grote hoeveelheden documenten.

156
00:10:15,200 --> 00:10:19,720
Het biedt een verfrissende nieuwe aanpak die verder gaat dan simpelweg samenvatten.

157
00:10:19,720 --> 00:10:28,320
Uiteraard is het geen magische oplossing die al je leeswerk overbodig maakt, maar wel

158
00:10:28,320 --> 00:10:33,000
een intelligente assistent die je helpt sneller tot de kern te komen en nieuwe verbanden te

159
00:10:33,000 --> 00:10:34,000
leggen.

160
00:10:34,000 --> 00:10:35,000
Mijn advies?

161
00:10:35,000 --> 00:10:40,480
Probeer het uit met niet-gevoelige documenten en ontdek zelf of het bij jouw werkwijze past.

162
00:10:40,480 --> 00:10:46,720
Zoals ik vaak zeg, begin klein, experimenteer met de verschillende functies en wees je bewust

163
00:10:46,720 --> 00:10:48,080
van de privacy-aspecten.

164
00:10:48,080 --> 00:10:53,520
En wie weet, misschien ontdek je tijdens je volgende autoritje wel nieuwe inzichten in

165
00:10:53,520 --> 00:10:57,720
je documenten, gepresenteerd door je persoonlijke AI-podcasthost.

166
00:10:57,720 --> 00:11:03,800
Ik ben in ieder geval overtuigd van de toegevoegde waarden, ondanks de kinderziektes die er nog

167
00:11:03,800 --> 00:11:04,800
zijn.

168
00:11:04,800 --> 00:11:10,720
En laten we eerlijk zijn, met de snelheid waarmee de technologie zich ontwikkelt zijn

169
00:11:10,720 --> 00:11:13,440
die kinderziektes waarschijnlijk vrij snel verholpen.

170
00:11:13,440 --> 00:11:18,800
Ik hoop wel dat Google deze keer commitment toont voor de lange termijn, want Notebook

171
00:11:18,800 --> 00:11:23,240
LM verdient een vaste plek in het arsenaal van de moderne kenniswerken.

172
00:11:23,240 --> 00:11:28,000
Dank je wel weer voor het luisteren naar deze korte aflevering van AIToday Live.

173
00:11:28,000 --> 00:11:32,120
Vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast-app en mis geen aflevering.

174
00:11:32,120 --> 00:11:33,120
Tot de volgende!

175
00:11:33,120 --> 00:11:33,120
[Muziek]

176
00:11:34,120 --> 00:11:35,120
[Muziek]

177
00:11:37,120 --> 00:11:39,120
[Muziek]