들어가기 전에
구글의 제미나이 노트북(구 NotebookLM)은 강력한 리서치 도구이지만 자료가 많아질수록 한계가 빠르게 드러날 수 있습니다. 업로드 할 수 있는 소스 개수 제한과 관리 불편 문제를 해결하기 위해 문서 병합과 체계적 파일명 관리 방법을 제안합니다. 또한 노트북LM의 채팅 기록 미보존과 자료 탐색 한계를 보완하려면 별도 저장과 외부 도구 병행도 필요합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: NotebookLM is great until your sources outgrow it, and that came faster than I expected
- URL: https://www.xda-developers.com/notebooklm-sources-outgrow-faster-than-i-expected/
리서치 업무의 핵심, 노트북LM
NotebookLM은 리서치 워크플로의 핵심으로 자리 잡았습니다 . NotebookLM을 사용하기 전에는 연구 과정이 산만하고 관리하기 어려웠습니다. 브라우저 탭이 너무 많고, 정보가 여러 앱에 흩어져 있고, 메모는 여기저기에 흩어져 있고, 문서들은 필요할 때까지 존재조차 잊고 있었습니다. 이미 읽었던 정보를 다시 찾는 데 생각보다 많은 시간을 허비하곤 했습니다.
NotebookLM 덕분에 연구 과정이 훨씬 자연스러워졌습니다. 파일을 일일이 검색하는 대신, 자료를 업로드하고 질문을 하면 이와 관련된 자료와 바로 연결된 답변을 얻을 수 있었습니다. 특히 자료 링크 기능 덕분에 정보가 나온 정확한 부분으로 즉시 이동할 수 있어서 작업 효율이 크게 향상되었습니다. 이 기능 하나만으로도 작업 과정의 비효율성을 크게 줄일 수 있었습니다.
요약 및 개요 기능도 큰 도움이 됩니다. 처음부터 모든 내용을 다시 읽는 대신 중요한 부분을 빠르게 파악하고 아이디어 간의 연결에 더 집중할 수 있었습니다. 특히 방대한 주제를 다룰 때 연구가 훨씬 덜 힘들고 관리하기 쉬워졌습니다.
처음에는 NotebookLM을 간단한 실험 용도로만 사용했습니다. 하지만 성능이 점점 좋아지면서 의존도가 높아졌습니다. 심지어 ㅇ옵시디언(Obsidian)에 저장해둔 많은 자료들을 NotebookLM으로 옮겼는데, 정보를 찾고 다시 확인하는 속도가 훨씬 빨라졌기 때문입니다. 시간이 흐르면서 NotebookLM은 단순한 AI 도구를 넘어 제 연구 작업의 시작과 끝을 매일같이 함께하는 중요한 공간이 되었습니다.
참고 영상:
소스 제한은 별로 중요하지 않을 거라는 착각
NotebookLM을 처음 사용하기 시작했을 때는 자료 업로드 제한이 큰 문제가 되지 않는다고 생각했습니다. 노트북당 50개의 자료를 업로드할 수 있다는 건 충분한 공간처럼 느껴졌죠. 작은 프로젝트, 예를 들어 PDF 몇 개나 인터뷰 녹취록 정도만 저장할 생각이었고, 전체 연구 시스템을 NotebookLM으로 옮길 계획이 없었기 때문에 용량 제한에 걸리는 것에 대해서는 걱정하지 않았습니다.
하지만 이 도구가 제 주요 작업 공간이 되자 금세 한계에 부딪혔습니다. 필자가 다루는 자료는 몇 개의 큰 파일이 아니라 수십 개의 뉴스레터, 저장된 웹 기사, 그리고 예전 메모들입니다. 여러 요금제를 살펴봐도 용량이 너무 부족하게 느껴졌습니다. 노트북당 최대 100개의 자료를 저장할 수 있는 "플러스" 버전을 사용해 보기도 했습니다. 이 정도면 모든 자료를 담을 수 있을 거라고 생각했죠.
이 생각은 틀렸습니다. 얼마 지나지 않아 다시 "정리"를 해야 하는 상황에 자주 처하게 되었습니다. 새로운 보도 자료나 새로운 메모를 위한 공간을 확보하기 위해 오래된 자료들을 삭제해야 했습니다. 라이브러리는 예상보다 훨씬 빠르게 커졌습니다. 처음에는 거대한 디지털 창고처럼 느껴졌던 것이 순식간에 비좁은 옷장처럼 느껴지기 시작했습니다. 100개의 슬롯이 있었음에도 불구하고, 그 제한은 단순한 숫자가 아니라 제 작업 흐름을 방해하는 장애물이었습니다.
그때부터 경험이 바뀌기 시작했습니다
진짜 문제는 단순히 용량 제한에 도달한 것만이 아니었습니다. 품질이 떨어지기 시작했다는 점이 문제였죠. 유료 플랜을 사용하더라도 용량이 많다고 항상 더 나은 결과를 얻을 수 있는 건 아니었습니다. 여러 문서를 하나의 긴 파일로 병합해서 용량 제한을 넘지 않으려고 애썼지만, 소스 개수는 속일 수 있어도 AI를 속일 수는 없었습니다.
이러한 현상은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)라는 기술의 작동 방식 때문에 발생합니다. 사용자가 질문을 하면 시스템은 해당 질문을 수학적 표현으로 변환한 다음, 저장된 문서와 비교하여 유사한 텍스트 부분을 찾습니다. 전체 라이브러리를 한 번에 읽는 것이 아니라, 유사하다고 판단되는 부분만 추출하는 것입니다.
노트북이 점점 더 복잡해지면서, 마치 거대한 디지털 건초더미를 만드는 것 같았습니다. AI는 너무 많은 데이터를 걸러내야 했기 때문에 명백한 사실조차 놓치기 시작했습니다. 특히 스프레드시트처럼 복잡한 파일에서 이러한 문제가 두드러졌습니다. 탭이 너무 많은 단일 시트는 정보 검색 과정을 혼란스럽게 만들어 불완전하거나 잘못된 답변을 내놓게 했습니다.
도구가 갑자기 쓸모없어지거나 항상 잘못된 결과를 내놓는다는 뜻은 아닙니다. 대부분의 경우 여전히 정확한 결과를 보여줍니다. 하지만 진짜 문제는 신뢰 상실입니다. 결국 사용자는 끊임없이 확신하지 못하는 상태에 빠지게 되고, 답이 100% 정확한지, 아니면 AI가 수많은 정보 속에 묻혀 있던 중요한 세부 사항을 놓친 건 아닌지 의심하게 됩니다. 이러한 의심이 결국 작업 흐름을 망가뜨리는 원인이 됩니다.
마치며
NotebookLM은 지금까지 사용해 본 AI 리서치 도구 중 가장 유용한 도구 중 하나라고 생각합니다. 하지만 예상보다 훨씬 빨리 자료 관리 문제가 부각될 수 있습니다. 어느 시점에 이르면 단순히 자료를 추가하는 것만으로는 해결되지 않고 혼란이 가중됩니다. NotebookLM은 여전히 매우 훌륭한 도구이지만, 대규모 데이터에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 체계적인 정리와 중간중간 수정 작업 없이 단순히 정보를 마구 입력해서는 안 되므로 유의하시기 바랍니다.
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