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# Die Theorie von „Alles“
Datenwissenschaftsprojekte stützen sich stark auf Grundlagenwissen, sei es Organisationsprotokolle, domänenspezifische Requirements oder komplexe mathematische Bibliotheken. Anstatt durch verstreute Ordner zu wühlen, sollten Sie die Möglichkeiten des „zweiten Gehirns“ von NotebookLM nutzen. Zu diesem Zweck könnten Sie ein „Alles“-Notizbuch erstellen, das als zentrales, durchsuchbares Repository für Ihr gesamtes Fachwissen dient.
Das Konzept des „Alles“-Notizbuchs besteht darin, über die einfache Dateispeicherung hinaus zu einem echten Wissensgraphen zu werden. Durch die Aufnahme und Verknüpfung verschiedener Quellen – von technischen Spezifikationen über Ihre eigenen Projektideen und Berichte bis hin zu informellen Besprechungsnotizen – kann das Massive Language Mannequin (LLM), das NotebookLM antreibt, möglicherweise Zusammenhänge zwischen scheinbar unterschiedlichen Informationen aufdecken. Diese Synthesefähigkeit transformiert ein einfaches statisches Wissen Repository in ein abfragbares, robustes Wissen umwandeln Basewodurch die kognitive Belastung reduziert wird, die erforderlich ist, um ein komplexes Projekt zu starten oder fortzusetzen. Ziel ist es, Ihr gesamtes berufliches Gedächtnis sofort zugänglich und verständlich zu machen.
Welchen Wissensinhalt Sie auch immer in einem „Alles“-Notizbuch speichern möchten, der Ansatz würde denselben Schritten folgen. Schauen wir uns diesen Prozess genauer an.
# Schritt 1: Erstellen Sie ein zentrales Repository
Legen Sie ein Notizbuch als Ihr „Alles-Notizbuch“ fest. Dieses Notizbuch sollte mit wichtigen Unternehmensdokumenten, grundlegenden Forschungsarbeiten, interner Dokumentation und wichtigen Handbüchern zur Codebibliothek gefüllt sein.
Entscheidend ist, dass es sich bei diesem Repository nicht um eine einmalige Einrichtung handelt; Es ist ein lebendiges Dokument, das mit Ihren Projekten wächst. Wenn Sie eine neue Information-Science-Initiative abschließen, sollten der Abschlussbericht des Projekts, wichtige Codeausschnitte und die Put up-Mortem-Analyse sofort erfasst werden. Betrachten Sie es als Versionskontrolle für Ihr Wissen. Zu den Quellen können PDFs wissenschaftlicher Arbeiten zum Thema Deep Studying, Markdown-Dateien, die die API-Architektur beschreiben, und sogar Transkripte technischer Präsentationen gehören. Das Ziel besteht darin, sowohl das formelle, veröffentlichte Wissen als auch das informelle, Stammeswissen zu erfassen, das oft nur in verstreuten E-Mails oder Sofortnachrichten enthalten ist.
# Schritt 2. Maximieren Sie die Quellkapazität
NotebookLM kann bis zu verarbeiten 50 Quellen professional Notizbuch, mit bis zu 25 Millionen Wörter in Summe. Für Datenwissenschaftler, die mit umfangreicher Dokumentation arbeiten, besteht ein praktischer Trick darin, viele kleinere Dokumente (wie Besprechungsnotizen oder interne Wikis) zu konsolidieren 50 Grasp-Google-Dokumente. Da jede Quelle bis zu sein kann 500.000 Wörter langdas erweitert Ihre Kapazität enorm.
Um diesen Kapazitäts-Hack effizient durchzuführen, sollten Sie erwägen, Ihre konsolidierten Dokumente nach Domäne oder Projektphase zu organisieren. Ein Masterdokument könnte beispielsweise „Projektmanagement- und Compliance-Dokumente“ sein und alle regulatorischen Leitfäden, Risikobewertungen und Genehmigungsbögen enthalten. Ein weiteres Beispiel könnte „Technische Spezifikationen und Code-Referenzen“ sein, das Dokumentationen für wichtige Bibliotheken (z. B. NumPy, Pandas), interne Codierungsstandards und Leitfäden zur Modellbereitstellung enthält.
Diese logische Gruppierung maximiert nicht nur die Wortzahl, sondern unterstützt auch die gezielte Suche und verbessert die Fähigkeit des LLM, Ihre Abfragen in einen Kontext zu bringen. Wenn Sie beispielsweise nach der Leistung eines Modells fragen, kann das Modell auf die Quelle „Technische Spezifikationen“ für Bibliotheksdetails und auf die Quelle „Projektmanagement“ für die Bereitstellungskriterien verweisen.
# Schritt 3. Unterschiedliche Daten synthetisieren
Wenn alles zentralisiert ist, können Sie Fragen stellen, die verstreute Informationspunkte in verschiedenen Dokumenten verbinden. Sie können NotebookLM beispielsweise fragen:
„Vergleichen Sie die im Whitepaper von Undertaking Alpha verwendeten methodischen Annahmen mit den Compliance-Anforderungen, die im Regulierungsleitfaden 2024 dargelegt sind.“
Dies ermöglicht eine Synthese, die mit der herkömmlichen Dateisuche nicht möglich ist. Eine Synthese, die den zentralen Wettbewerbsvorteil des „Alles“-Notebooks ausmacht. Bei einer herkömmlichen Suche werden das Whitepaper und der Regulierungsleitfaden möglicherweise separat gefunden. NotebookLM kann jedoch dokumentübergreifendes Denken durchführen.
Für einen Datenwissenschaftler ist dies für Aufgaben wie die Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen von unschätzbarem Wert. Sie könnten so etwas fragen wie:
„Vergleichen Sie die empfohlenen Blockgrößen- und Überlappungseinstellungen für das im RAG System Structure Information (Quelle A) definierte Texteinbettungsmodell mit den im Vector Database Efficiency Audit (Quelle C) dokumentierten Latenzbeschränkungen. Empfehlen Sie auf der Grundlage dieser Synthese eine optimale Chunking-Strategie, die die Datenbankabrufzeit minimiert und gleichzeitig die kontextbezogene Relevanz der abgerufenen Chunks für das LLM maximiert.“
Das Ergebnis ist keine Linkliste, sondern eine zusammenhängende, zitierte Analyse, die stundenlange manuelle Überprüfung und Querverweise erspart.
# Schritt 4. Aktivieren Sie die intelligentere Suche
Verwenden Sie NotebookLM als intelligentere Model von STRG + F. Anstatt sich genaue Schlüsselwörter für ein technisches Element merken zu müssen, können Sie die Idee in natürlicher Sprache beschreiben und NotebookLM zeigt die relevante Antwort mit Zitaten zum Originaldokument an. Das spart entscheidende Zeit bei der Suche nach einer bestimmten Variablendefinition oder komplexen Gleichung, die Sie vor Monaten geschrieben haben.
Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn es um hochtechnische oder mathematische Inhalte geht. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, eine bestimmte Verlustfunktion zu finden, die Sie implementiert haben, aber Sie erinnern sich nur an ihre konzeptionelle Idee, nicht an ihren Namen (z. B. „die von uns verwendete Funktion, die große Fehler exponentiell bestraft“). Anstatt nach Schlüsselwörtern wie „MSE“ oder „Huber“ zu suchen, können Sie fragen:
„Suchen Sie den Abschnitt, der die im Stimmungsanalysemodell verwendete Kostenfunktion beschreibt, die sturdy gegenüber Ausreißern ist.“
NotebookLM verwendet die semantische Bedeutung Ihrer Abfrage, um die Gleichung oder Erklärung zu finden, die in einem technischen Bericht oder einem Anhang verborgen sein könnte, und stellt die zitierte Passage bereit. Diese Verlagerung vom schlüsselwortbasierten Abruf zu semantischer Abruf verbessert die Effizienz erheblich.
# Schritt 5. Ernten Sie die Belohnungen
Genießen Sie die Früchte Ihrer Arbeit, indem Sie über eine Konversationsoberfläche verfügen, die Ihr Fachwissen ergänzt. Aber die Vorteile hören hier nicht auf.
Die gesamte Funktionalität von NotebookLM steht Ihrem „Alles“-Pocket book zur Verfügung, einschließlich Videoübersichten, Audio, Dokumenterstellung und seiner Leistungsfähigkeit als persönliches Lernwerkzeug. Über das bloße Abrufen hinaus wird das „Alles“-Notizbuch zu einem personalisierten Nachhilfelehrer. Sie können es bitten, Quizfragen oder Karteikarten zu einer bestimmten Teilmenge des Quellmaterials zu erstellen, um Ihre Erinnerung an komplexe Protokolle oder mathematische Beweise zu testen.
Darüber hinaus kann es komplexe Konzepte erklären Nutzen Sie Ihre Quellen in einfacheren Worten und fassen Sie Seiten mit dichtem Textual content in prägnanten, umsetzbaren Aufzählungslisten zusammen. Die Möglichkeit, auf der Grundlage aller erfassten Daten einen Entwurf einer Projektzusammenfassung oder ein kurzes technisches Memo zu erstellen, verwandelt die Zeit, die Sie mit der Suche verbringen, in Zeit, die mit der Erstellung verbracht wird.
# Zusammenfassung
Das „Alles“-Notizbuch ist eine potenziell transformative Strategie für jeden Datenwissenschaftler, der seine Produktivität maximieren und die Kontinuität seines Wissens sicherstellen möchte. Durch Zentralisierung, Maximierung der Kapazität und Nutzung des LLM für umfassende Synthese und intelligentere Suche gelangen Sie von der Verwaltung verstreuter Dateien zur Beherrschung einer konsolidierten, intelligenten Wissensdatenbank. Dieses einzelne Repository wird zur einzigen Quelle der Wahrheit für Ihre Projekte, Ihr Fachwissen und Ihre Unternehmensgeschichte.
Matthew Mayo (@mattmayo13) hat einen Grasp-Abschluss in Informatik und ein Diplom in Information Mining. Als geschäftsführender Herausgeber von KDnuggets & Statistikund Mitherausgeber bei Beherrschung des maschinellen LernensZiel von Matthew ist es, komplexe datenwissenschaftliche Konzepte zugänglich zu machen. Zu seinen beruflichen Interessen zählen die Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erforschung neuer KI. Seine Mission ist es, das Wissen in der Datenwissenschaftsgemeinschaft zu demokratisieren. Matthew programmiert seit seinem sechsten Lebensjahr.