"> 구글 노트북LM 활용법: 환각 없는 나만의 AI 만들기 (RAG 실습) | 양파고 "> 구글 노트북LM 활용법: 환각 없는 나만의 AI 만들기 (RAG 실습) | 양파고 "> 
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  <title>구글 노트북LM 활용법: 환각 없는 나만의 AI 만들기 (RAG 실습) | 양파고</title>
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    name="description"   content="구글 노트북LM(NotebookLM)으로 환각(Hallucination) 없는 AI 비서를 만들어보세요. 생기부 점검, 기출문제 중복 확인 등 학교 및 실무 업무 효율을 높이는 구체적인 활용법과 RAG 기술의 핵심을 소개합니다."   />
  <meta name="keywords" content="구글 노트북LM, NotebookLM 사용법, RAG AI, 환각 없는 AI, 생기부 AI 점검, 학교 업무 자동화, 나만의 AI 만들기, 양파고, Yang Phago, 노션, 양파고 노션, notion" />

  <meta   property="og:title"   content="구글 노트북LM 활용법: 환각 없는 나만의 AI 만들기 (RAG 실습)"  />
  <meta  property="og:description" content="AI가 헛소리할까 봐 걱정되나요? 내 자료만 공부시켜 답변하는 '구글 노트북LM'이 정답입니다. 생기부 검토부터 규정 찾기까지, 업무 시간을 반으로 줄여주는 활용 꿀팁! 👇"  />
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  <meta property="og:url" content="<https://yangphago.oopy.io/1e962b09-b72b-80ab-aa06-fd0f4f516a80>" />
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<aside> 💡 나만 알고 싶은 AI서비스:https://notebooklm.google.com/ 치명적 단점: 소스가 많아지면 답변 생성에 지연이 발생.

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1. 무엇이 다른가?

1-1. 기존의 LLM, RAG, CAG의 차이

대형 언어 모델(LLM), 검색 기반 생성(RAG), 캐시 기반 생성(CAG)의 주요 특징 비교

구분 LLM (Large Language Model) RAG (Retrieval-Augmented Generation) CAG (Cache-Augmented Generation)
정의 사전 학습된 대규모 언어 모델 외부 지식을 실시간으로 검색하여 응답 생성 외부 지식을 사전에 로드하여 캐시에 저장하고 응답 생성
지식 소스 사전 학습된 데이터에 기반 외부 문서나 데이터베이스에서 실시간 검색 사전에 로드된 문서나 데이터
응답 생성 방식 입력에 기반하여 내재된 지식으로 생성 검색된 외부 지식을 포함하여 응답 생성 캐시에 저장된 지식을 활용하여 응답 생성
장점 빠른 응답 속도, 단순한 구조 최신 정보 반영 가능, 출처 명시 가능 낮은 지연 시간, 일관된 응답, 검색 오류 감소
단점 최신 정보 반영 어려움, 환각 가능성 검색 지연, 검색 오류 가능성 캐시 크기 제한, 초기 로딩 시간 필요
적합한 사용 사례 일반적인 대화, 사전 학습된 지식 기반 응답 최신 정보가 필요한 질의응답, 문서 기반 검색 안정적인 지식 기반 응답, 낮은 지연 시간이 중요한 경우

1-2.RAG와 CAG를 적절히 사용하는 것이 환각현상의 해답

📌 요약

2. 노트북LM RAG인 이유

2-1. 장점 of 장점

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