Мощная связка NotebookLM + Telegram. Или как создать команду персональных советников.

Продолжаю разбираться в NotebookLM, и он мне нравится всё больше и больше.

Открыл для себя такую комбинацию: NotebookLM + контент из Telegram-каналов интересных мне людей с экспертизой в каком-либо вопросе.

Суть предельно проста - выкачиваем весь контент из экспертного телеграм-канала, обрабатываем его через ИИ и создаём на его основу базу знаний для себя.

Как сделать?

➔ В десктопном Telegram выгружаем все посты интересующих нас telegram-каналов (HTML-файл). Делается через кнопку "Экспорт истории чата".

➔ Конвертируем выгруженный файл в PDF через функцию печати. Нам нужны именно PDF-файлы, так как NotebookLM не читает html-файлы.

➔ Загружаем PDF-файлы в NotebookLM как источник данных. Называем этот источник именем канала.➔ Повторяем всё то же самое с другими telegram-каналами, контент которых считаете полезным и экспертным.

Что имеем на выходе?

➔ В блокноте у вас появляются десятки источников с содержанием телеграм-каналов по интересующей тематике. Допустим, по защите бизнеса или юридическому маркетингу.

➔ Далее задаем ИИ любой вопрос по теме, а он отвечает со ссылками на конкретные источники и даёт богатую палитру мнений из числа авторов telegram-каналов.

➔ Быстро получаем консультацию от десятков экспертов по заданной теме.

Преимущество NotebookLM - он работает именно с загруженными данными, а не просто генерирует ответы. И в своем ответе он приводит сноски на конкретный фрагмент данных, а далее можно пройти по ссылке и еще больше углубиться в контекст.

Можно собрать несколько специалистов из одной отрасли и получать многосторонний взгляд на проблему. ИИ аккумулирует информацию и выдает структурированный ответ.

🧠 Для себя я уже собрал целую команду ИИ-консультантов по интересным мне темам.

❗ Больше полезной информации об использовании ИИ в юридической практике можно найти в моем телеграм-канале Юристы & Нейросети по ссылке.