讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

應該很多朋友跟我一樣，會利用 Google 的 NotebookLM 這個工具，來建立自己的學習資料庫、培養自己的學習助手。

我在之前那篇「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」文章中分享過：我如何在一個一個不同的 NotebookLM 裡面，打造個人不同主題的知識庫流程。

而這樣累積出來的結果，最後幫我建立的不只是一個一個資料庫，而是訓練出我個人的「學習教練」：

• 有一個是親子教養教練
• 有一個是個人健康教練
• 也可以有工作流程、寫作、專案管理的教練

每個教練背後，都有我輸入的各種「覺得有價值、真的有幫助」的資料素材；我會透過跟每個教練討論，整理出這個主題的學習方法、我的個人目標、我的行動原則，重新匯入資料庫，訓練這個 AI 助理愈來愈符合我的需求。

所以我可以在不同 NotebookLM 教練下面，提出各種生活與工作上遇到的問題。

例如過完年之後體脂上升了，要怎麼解決？我就回到 NotebookLM 問一下我的個人健康教練，它會從之前學到的資料庫，並且透過我們討論過的「我的個人目標、行動原則」，幫我分析出過年後重新訓練體質的有效計畫。

但 NotebookLM 最關鍵的瓶頸不是 AI，而是資料庫「還缺什麼」

不過 NotebookLM 很關鍵的一點在於：資料本身的品質、深度、完整性。

例如我有一個親子教養教練 NotebookLM，可是隨著小孩年紀不斷變化，可能我之前整理的「幼兒時期」資料，到了「小學階段」就需要補充新的材料。

那怎麼辦？

我這邊分享一個我常常使用的簡單有效技巧：

讓 NotebookLM 在回答之後，順便告訴我：它覺得資料庫還缺什麼。

我怎麼做：提問最後多加一句話，讓 AI 列出「資料庫缺口清單」

當我在 NotebookLM 的資料庫詢問問題時，我常常會在問題指令的結尾，多加上一句：

「最後你可不可以幫我列出：在解決這個問題的過程中，你發現資料庫中尚不足的資料？提供我未來輸入資料庫的建議。」

這句話的效果是：NotebookLM 在「解題」的同時，也會幫我做一次「資料庫健檢」，然後提供我接下來找資料匯入的具體方向。

真實案例：我問親子教練「8～9 歲陪伴策略」，它順便幫我指出還缺乏的資料

這是我最近的一個真實應用案例。

我來到 NotebookLM 裡建立的親子教養教練，問它：

• 針對 8、9 歲小孩這個階段的陪伴策略
• 我希望理解這個年紀孩子在「生理成長」上，科學研究已經發現哪些限制，避免我誤解孩子
• 而我在問題的結尾，請它列出它在研究過程中發現「資料庫不足的資料」。

於是它在回答最後跟我說：

• 目前資料庫中確實大多是心理層面的材料
• 但對於「生長階段／發展限制」這塊，確實可以強化
• 它還很具體列出：可以去研究像皮亞傑、艾瑞克森這些不同年齡兒童心理與發展里程碑的方向。

有了這麼具體的建議，我就可以直接複製它給我的關鍵字與研究方向，接著做下一步：讓 NotebookLM 用內建研究工具，把缺口補起來。

下一步：用 Fast Research / Deep Research 補資料，讓教練越用越強

我會進一步利用 NotebookLM 內建的研究功能，直接幫我上網找資料、分析研究，然後再把找到的結果匯入資料庫。

• Fast Research：快又精準、用來補「素材」
• Fast Research 的核心功能就是：透過 AI 分析研究，找到一些跟我的提問相關的文章，讓我更快把需要的素材匯入資料庫。
• Deep Research：更完整，直接產出「研究報告」用來補「結論」
• Deep Research 則更進一步：它會去找到更大量的文章，摘要整理研究這些文章，寫成一篇統整研究報告。

Deep Research 我可以只匯入這份研究報告，讓資料庫：更精準有效，但又減少雜訊，不會太雜亂。我也可以連帶把研究報告背後的參考資料一起匯入資料庫，保留追溯來源的彈性。

讓你的 NotebookLM 進入一個正向循環：越用越完整、越問越深入

這樣一來，我的資料庫就能快速補足原本建立過程中還缺少的面向。

最後會變成一個我很喜歡的循環：

1. 我在 NotebookLM 問問題
2. AI 回答完，順便告訴我：資料庫缺什麼
3. 我用 Fast / Deep Research 補齊缺口
4. 我把新資料匯入資料庫
5. 下一次再問，答案更準、更貼近我需要的行動

延伸技巧：我會「命令 AI 先整理」再回存，甚至刪掉雜訊

很多朋友可能只是把資料匯入 NotebookLM 而已。但我自己非常在意：AI 工作流程不能有太多雜訊。

所以我往往會透過提問，讓 AI 把雜亂資料整理成更有效的筆記，再把這些筆記匯回左邊的來源資料庫。

當我擁有更精準的筆記之後，我甚至會把第一階段匯入的雜訊刪掉，想辦法讓左邊的資料庫保持最嚴謹、最精準有效的狀態。

這樣 NotebookLM 教練就會提供更有效的回答。具體做法可參考：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」。

上述實際使用經驗，提供給需要的朋友參考。

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