NotebookLM'de "Gürültü" Sorunu: Neden Çok Fazla Kaynak Eklemek Yanlış Cevaplara Yol Açar?
Google NotebookLM'i ilk kullanmaya başladığınızda, aklınıza harika bir fikir gelmiş olabilir: "Tüm belgelerimi, makalelerimi, raporlarımı ve notlarımı (toplam 50-100 kaynak) tek bir dev not defterine yükleyeyim. Böylece her şeyi tek bir yerden sorgulayabilirim!"
Bu fikir kağıt üzerinde mantıklı görünse de, pratikte genellikle hayal kırıklığı ve yanlış cevaplarla sonuçlanır.
Peki, Yapay Zeka'ya daha fazla veri vermemiz gerekirken, neden çok fazla kaynak eklemek NotebookLM'in "kafasını karıştırır"?
Cevap basit: "Bilgi Gürültüsü" (Information Noise).
Yıllık Üyelik satın alarak sadece NotebookLM eğitimine değil, tüm Yapay Zeka Eğitimleri'ne ve diğer tüm eğitim setlerimize sınırsız erişim sağlayabilirsiniz.
"Gürültü" Nedir? "Dağınık Kütüphane" Analojisi
Bu sorunu anlamak için NotebookLM'i, çok hızlı ama çok literal (birebir anlayan) bir araştırma asistanı olarak düşünün.
Senaryo 1 (Temiz Not Defteri): Asistanınıza (NotebookLM) gidersiniz ve ona sadece bir kitap (kaynak) verirsiniz: "2024 Satış Raporu". Sonra sorarsınız: "3. çeyrekteki satış rakamları nedir?" Asistanınız o tek kitaba bakar ve size saniyeler içinde doğru cevabı verir.
Senaryo 2 ("Gürültülü" Not Defteri): Asistanınıza gidersiniz ve bir kütüphane arabasını önüne devirirsiniz. İçinde 50 alakasız belge vardır: "2024 Satış Raporu", "Şirket Pikniği Fotoğrafları (PDF)", "2010 Yılı Pazarlama Planı", "Rakip Firmanın 15 Yıllık Analizi", "Excel Formülleri Kitabı"... Sonra aynı soruyu sorarsınız: "3. çeyrekteki satış rakamları nedir?"
Asistanınız paniğe kapılır. "Satış" kelimesini arar ve 50 belgenin 30'unda bu kelimeyi bulur. "3. çeyrek" kelimesini arar ve 15 farklı belgede bulur (bazıları eski raporlardır).
Sonuç? Asistanınız, doğru cevap olan "2024 Satış Raporu"ndaki bilgiyi bulmakta zorlanır. Bunun yerine, "2010 Yılı Pazarlama Planı"ndaki eski bir "3. çeyrek hedefi" ile "Rakip Firma Analizi"ndeki bir "satış rakamı"nı birleştirerek size kaynağa dayalı ama tamamen yanlış bir cevap üretebilir.
"Gürültü", sizin o anki sorunuzla ilgisi olmayan ancak yapay zekanın dikkatini dağıtan tüm alakasız verilerdir.
Teknik Olarak Neden Yanlış Cevap Alırsınız?
NotebookLM, bir soru sorduğunuzda 50 belgenin tamamını her seferinde baştan sona okumaz. Bunun yerine RAG (Retrieval-Augmented Generation) adı verilen bir sistem kullanır:
Arama (Retrieval): Siz soruyu sorduğunuzda, NotebookLM önce 50 kaynağınızın tümüne hızlıca bakar ve sorunuzla en alakalı görünen küçük parçaları (chunk) çeker.
Üretim (Generation): Daha sonra, sadece o çektiği küçük parçaları kullanarak bir cevap üretir.
"Gürültü" sorunu tam olarak 1. adımda (Arama) ortaya çıkar. 50 alakasız kaynağınız varsa, NotebookLM'in sorunuzla en alakalı parçaları bulma işlemi bozulur. Yanlış parçaları çeker ve size o yanlış parçalara dayanarak (ama kendinden emin bir şekilde) cevap üretir.
Uzman Çözümü: "Böl ve Yönet" Stratejisi
"Sıfırdan Uzmanlığa" geçişin anahtarı, yüzlerce kaynağı tek bir yere yığmak değil, kaynakları akıllıca yönetmektir.
Kural 1: Tek Konu = Tek Not Defteri En temel ve en önemli kural budur. "Proje A" için bir not defteri, "Proje B" için ayrı bir not defteri, "Kişisel Gelişim Notlarım" için üçüncü bir not defteri açın.
Bu şekilde, "Finans" not defterinde soru sorduğunuzda, yapay zekanın "İK Politikaları"ndaki alakasız bilgilerle kafasının karışmasını engellersiniz.
Kural 2: "Odaklanarak Sorgulama" Kullanın (Gerektiğinde) Diyelim ki bir not defterinde 20 adet makale var. Ama siz sorunuzun cevabının sadece 3 ve 8 numaralı makalelerde olduğunu biliyorsunuz. Soru sorarken, sorgu çubuğunun yanındaki kaynak listesinden sadece o iki kaynağı seçerek sorgulama yapın. Bu, yapay zekaya "Diğer 18 kaynağı görmezden gel, sadece bu ikisine odaklan" demektir.
Uzmanlığa Giden Yolda Bir Sonraki Adım
"Gürültü"yü yönetmek, NotebookLM'den doğru ve güvenilir cevaplar almanın temel taşıdır. Bu, aracın bir sınırlaması değil, onu nasıl kullanacağınızı bilmenizle ilgili bir strateji meselesidir.
Sık Sorulan Sorular (SSS)
NotebookLM’de çok fazla kaynak eklemek neden sorun yaratıyor?
Çünkü RAG sistemi sorgu sırasında yanlış belgelerden parça çekebiliyor. Bu da alakasız bilgilerin birleştirilip yanlış cevap verilmesine yol açıyor.
Kaç kaynak eklemek idealdir?
Tek konuya odaklanan 3–10 kaynak en stabil sonuçları verir. 40–50 kaynak gürültü üretme riskini artırır.
Kaynakları bölmek gerçekten sonucu değiştirir mi?
Evet. “Tek konu – tek not defteri” yaklaşımı sorgu kalitesini dramatik biçimde yükseltir.
Sorgu sırasında sadece bazı kaynakları seçmek işe yarar mı?
Kesinlikle. NotebookLM’in dikkatini yalnızca ilgili belgelere yönlendirir ve hatalı eşleşmeleri engeller.
Bu strateji büyük projelerde nasıl uygulanmalı?
Projeyi alt klasörlere ayırarak: Finans, Pazarlama, Toplantı Notları, Müşteri Verileri gibi.
Özet:
NotebookLM’de “gürültü” çok fazla kaynağın alakasız bilgi parçacıkları üretmesidir.
RAG sistemi sorgu sırasında yanlış belgelerden veri çektiğinde hatalı cevaplar oluşur.
En doğru yaklaşım, tek konuya odaklanan küçük not defterleri oluşturmaktır.
Gerekli olduğunda sorgulama sırasında yalnızca ilgili kaynakları seçmek doğruluğu artırır.
Gürültüyü azaltmak, NotebookLM’in cevabı daha hızlı, daha net ve doğru üretmesini sağlar.
Eğitmen Hakkında
Ömer Bağcı, Türkiye’nin en bilinen Excel eğitmeni ve Yapay Zeka destekli iş verimliliği uzmanıdır.
15+ yıllık deneyimiyle Excel, Power BI, SQL ve AI tabanlı ofis otomasyonları alanında eğitimler vermektedir.
YouTube’daki 1000’den fazla videosu milyonlarca izlenmiş,
Vidoport üzerinden sunduğu 80+ eğitim seti ve 4500+ video ile on binlerce kişiye ulaşmıştır.
Yapay Zeka ve Excel’i birleştiren öncü eğitmenlerden biri olarak, şirketlere ve bireylere modern iş dünyasında hız, doğruluk ve verimlilik kazandırmaktadır.