오늘날 대부분의 사람들에게 NotebookLM은 더 이상 설명이 필요 없을 정도로 잘 알려져 있으며, 그럴 만한 충분한 이유가 있습니다. Google의 이 AI 기반 연구 보조 도구는 다양한 연구 중심 작업에서 신뢰할 수 있는 동반자 역할을 해왔습니다. 저 또한 Claude나 ChatGPT와 같은 다른 도구들과 함께 NotebookLM을 제 워크플로우에 통합하는 방법에 대해 논의한 바 있습니다.
그럼에도 불구하고 NotebookLM을 무엇이든 할 수 있는 가장 강력한 단일 AI 비서로 묘사하는 것은 잘못된 생각일 수 있습니다. 머지않아 알게 되시겠지만, NotebookLM이 제대로 수행하지 못하는 몇 가지 작업이 있습니다. 연구 내용에 따라 이러한 병목 현상으로 인해 대안을 찾게 될 수도 있으며, 이는 지극히 정상적인 일입니다.
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NotebookLM이 아무리 요청해도 할 수 없는 것
검색과 추론은 같은 것이 아닙니다
앞서 언급했듯이 NotebookLM은 정말 신뢰할 수 있는 연구 보조 도구입니다! 출처에 근거한 정보를 제공하고 검색과 관련된 많은 기능을 수행하는 데 있어 인상적인 성능을 보여줍니다. 따라서 출처의 정확성을 최우선으로 하고 오디오 개요, 인포그래픽, 마인드맵과 같은 콘텐츠를 만들고자 할 때 NotebookLM을 사용하여 거의 완벽한 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 기본 버전이 무료라는 점도 이 도구를 시도해 볼 만한 또 다른 이유입니다.
하지만 제가 수없이 요청했음에도 불구하고 NotebookLM이 해내지 못한 것이 하나 있는데, 바로 ‘추론’입니다.
종종 NotebookLM은 출처의 정확성만을 유일한 원칙으로 삼는 것처럼 느껴집니다. 무언가에 대해 추론을 요청하거나 논거를 더 큰 맥락에 배치하도록 요구하면, NotebookLM은 대개 실패하는 경우가 많습니다. 행동 제어가 부족하다는 점도 문제입니다. 특정 스레드나 프롬프트에 대해 사용자 지정 지침(custom instructions)을 제공하는 것은 현재로서는 사실상 불가능합니다.
NotebookLM이 본연의 역할을 수행하고 있을 뿐이기에 이를 탓하고 싶지는 않습니다. 하지만 이제는 대안을 살펴봐야 할 때가 되었다는 의미이기도 합니다.
동일한 워크플로우를 위해 Claude Project를 설정했을 때 일어난 일
지침 필드가 예상보다 더 큰 변화를 가져왔습니다
저는 실행 가능한 대안을 찾던 중 Claude Projects를 발견했습니다. Claude Project를 설정하고 여러 옵션을 구성하는 과정은 NotebookLM 이후에 경험한 신선한 변화였습니다. 제가 진행한 방식은 다음과 같습니다.
Claude 인터페이스 사이드바에서 Claude Projects에 액세스하면 별도의 페이지가 열립니다. 이미 프로젝트를 생성했다면 몇 가지 옵션이 보일 것이며, ‘New project’를 클릭하여 Claude Projects를 시작할 수 있습니다. 프로젝트 이름을 지정하고 달성하려는 목표를 기술하면 됩니다. 가능성은 무궁무진하며 원하는 방식으로 프로젝트를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 저는 제가 가르치는 강의를 위한 보조 도구를 만들고자 했습니다.
프로젝트 페이지에 들어가면 오른쪽에서 ‘Instructions’와 ‘Files’라는 두 섹션을 확인할 수 있습니다. 이 두 가지 사용자 지정 섹션은 NotebookLM이 어려움을 겪는 많은 영역에서 Claude Projects를 더욱 강력하게 만들어 줍니다.
‘Instructions’는 응답이 어떤 방식이어야 하는지에 대한 텍스트 기반의 아이디어를 제공하는 곳입니다. 예를 들어, 응답이 격식 있고 학술적인 상호작용에 적합하기를 원할 수 있습니다. 또는 Claude에게 템플릿을 사용하여 응답을 조정하도록 요청할 수도 있습니다. 이러한 지침은 프로젝트 내의 모든 채팅에 적용되며, 프로필에 설정한 사용자 지정 지침과 함께 작동할 수 있습니다. ‘Files’는 프로젝트 내에서 Claude가 쿼리에 응답하는 방식을 제어하는 또 다른 방법입니다. 사용자 지정 지침을 추가할 수 있는 것처럼, 다양한 위치에서 파일을 프로젝트에 추가할 수도 있습니다. 예를 들어, 강의 계획서의 지정된 형식이나 커리큘럼 개요를 추가할 수 있습니다. ‘Instructions’로 이동하여 Claude Projects에 해당 파일을 따라 구조를 잡으라고 요청할 수 있습니다. 이곳은 이상적으로 프로젝트의 참고 자료를 추가하는 곳이기도 합니다. 이 시점부터 Claude Projects는 귀하의 쿼리에 대한 모든 응답이 이러한 지침과 파일을 기반으로 하도록 보장합니다. 이는 Claude가 핵심 모델에서 NotebookLM보다 더 뛰어난 추론 능력을 갖추고 있다는 점에 더해지는 장점입니다. 또한 프롬프트에 따라 핵심 모델, Claude 모델 간에 전환하거나 추가 첨부 파일을 연결할 수도 있습니다.
메모리와 연속성이 생각보다 더 큰 역할을 합니다
처음부터 맥락을 다시 구축하는 것은 금방 지루해집니다
Google의 NotebookLM에서 제가 흔히 겪는 또 다른 문제는 노트북 간 메모리 기능이 없다는 것입니다. 노트북을 만들거나 채팅을 시작할 때마다 모든 것이 처음부터 다시 시작됩니다. 이전 메모리를 기반으로 일관된 응답을 원할 때는 이 방식이 잘 작동하지 않습니다. 물론 소스를 선택하고 몇 가지 사항을 사용자 지정할 수는 있지만, 효율적인 워크플로우로 이어지지는 않습니다.
Claude Projects를 사용하면 메모리와 연속성의 이점을 모두 누릴 수 있습니다. 프로젝트 내에서 충분한 채팅을 나누면 메모리가 채워지고, 귀하의 선호도와 일반적인 패턴이 기록됩니다. 모든 채팅이 서로 연결되어 있기 때문에 연속성 또한 중요한 역할을 합니다. 이전 채팅에서 특정 유형의 응답을 요청했다면, Claude Projects는 다음 채팅에서도 동일한 접근 방식을 따르려 노력할 것입니다.
더 중요한 점은 응답 구조를 제어하기 위해 사용자 지정 지침을 설정할 수 있다는 것입니다. 콘텐츠 생성 및 추론 측면에서 Claude가 거의 항상 NotebookLM보다 뛰어나다는 점을 고려하면, 이러한 기능은 실제로 얻게 되는 결과물의 품질을 향상시킵니다.
제 워크플로우에서 NotebookLM이 여전히 차지하는 위치와 그것이 양보가 아닌 이유
NotebookLM과 Claude가 서로 다른 목적을 수행한다는 것은 이미 알고 계실 겁니다. 연구와 관련하여 NotebookLM은 여전히 제 워크플로우의 일부이며, 이는 결코 양보가 아닙니다. Claude Projects를 고수하는 대신 NotebookLM을 사용해야만 하는 확실한 순간들이 있으며, 이는 대부분 출처의 정확성과 관련이 있습니다.
즉, 출처 텍스트 외의 다른 것에 기반하여 응답할 수 없다는 것을 알 때, 저는 NotebookLM을 고수해야 합니다. 하지만 출처의 정확성을 약간 타협할 수 있으면서도 응답에 대한 더 나은 제어와 연속성을 원한다면, 항상 Claude Projects를 시도해 보아야 합니다.
##### Claude
개발사: Anthropic PBC
가격 모델: 무료, 구독 가능
Claude는 Anthropic에서 개발한 고급 인공지능 비서입니다. Constitutional AI 원칙을 기반으로 구축되어 복잡한 추론, 정교한 글쓰기, 전문가 수준의 코딩 지원에 탁월합니다.
OS: Android, iOS, 웹 기반 앱
개발사: Google
가격 모델: 무료
NotebookLM은 Google의 AI 기반 연구용 노트북으로, 업로드한 내용을 읽고 구조화된 요약, 설명 및 시각 자료로 변환하도록 돕습니다.