노트북LM을 사용해서 300개의 논문을 처리할 수 있다고 하는데, 실제로 어떻게 가능한가요? 과정이 궁금합니다.

노트북LM이 300개의 논문을 처리할 수 있는 것은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술 덕분입니다. 이 기술은 AI가 방대한 양의 외부 지식 베이스에서 필요한 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다. 구체적인 과정은 다음과 같습니다. 먼저, 노트북LM은 사용자가 제공한 300개의 논문을 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 이때, 각 논문의 핵심 내용을 추출하여 벡터 형태로 변환하고, 이를 데이터베이스에 인덱싱합니다. 사용자가 특정 질문을 입력하면, 노트북LM은 질문과 관련된 논문을 벡터 데이터베이스에서 검색합니다. 검색된 논문들은 질문과 관련된 순서대로 정렬됩니다. 마지막으로, 노트북LM은 검색된 논문들의 내용을 바탕으로 답변을 생성합니다. 이때, RAG 기술은 AI가 답변 생성 과정에서 외부 지식 베이스에서 얻은 정보를 적극적으로 활용하도록 돕습니다. 즉, 300개의 논문 내용을 모두 '읽고' 답변하는 것이 아니라, 질문에 가장 관련 있는 정보만 '찾아서' 답변하는 방식으로 효율성을 극대화합니다. 더 자세한 기술적 설명과 실습 방법은 《이게 되네? 제미나이 노트북LM 미친 활용법 51제》에서 확인하실 수 있습니다.