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2025年9月17日水曜日

オラクルのドキュメントをGoogleのNotebookLMに解説してもらう

オラクルに限らないとは思いますが、公式ドキュメントが読みにくいと感じます。GoogleのNotebookLMはベータの頃に使ってみたことはあるのですが、まだまだ、という印象でした。ただ、使ってみたのは1年も前ですし、DeNAの南場さんがNotebookLMを使い倒しているという記事を読んでいたのと、個人でGoogle AI Proも契約しているのでNotebookLMに公式ドキュメントの解説をお願いしました。

オラクルの公式ドキュメントはHelp Center(docs.oracle.com)から探すことができます。NotebookLMは英語のドキュメントでも日本語で解説してくれるので、ノートブックのソースとなるドキュメントとして英語のドキュメントを使用します。

Oracle APEXのドキュメントはカテゴリDatabaseの下にあります。


Release 24.2 Documentationのリンクを開きます。


Oracle APEX 24.2のドキュメントが表示されます。

NotebookLMのソースとしてアップロードするドキュメントは、PDF形式だと扱いやすいです。また、PDF形式のオラクルの公式ドキュメントは、(人が見た感じですが)良い感じでフォーマットされています。

PDFをダウンロードするために、Booksのリンクを開きます。


それぞれのドキュメントのへのリンクの右端に、PDFのアイコンが表示されています。このPDFのアイコンをクリックすると、ドキュメントをPDFとしてダウンロードできます。

試しにOracle APEX App Builder User's Guideをダウンロードします。

oracle-apex-app-builder-users-guide.pdfが手元にダウンロードされます。


GoogleのNotebookLMを開きます。

ノートブックを新規作成をクリックします。


ファイルを選択してアップロードをクリックし、先ほどダウンロードしたoracle-apex-app-builder-users-guide.pdfを選択します。


ファイルを選択すると、ソースのロードが開始します。


数分でロードが完了します。

あとは、ソースに質問をしたり、音声解説を生成したり、動画解説を生成したり、レポートを生成したりできます。


驚いたことに、レポートにしろ音声解説にしろ、すごくクオリティが高いです。さすがに動画解説はスクリーンショットの実物が生成できないため、いまいちでしたが、音声の説明とシナリオについては(すこし大袈裟に褒めるところは気になりますが)、少し手直しすれば使えそうなクオリティです。

最近オラクルからAI Data Platformという製品がリリースされました。ドキュメントはOracle Cloud Infrastructureのカテゴリ以下にあります。


オラクルの製品ドキュメントでは大抵Booksというリンクがあり、そこからPDF形式のドキュメントがダウンロードできますが、AI Data PlatformはなぜかBooksのリンクがありません。その代わりにGuidesがあるので、それをクリックします。


Using Oracle AI Data PlatformをPDF形式でダウンロードします。

using-oracle-ai-data-platform.pdfがダウンロードされます。


後はOracle APEXのドキュメントと同様に、ノートブックを新規作成してPDFをロードします。


色々とすごいのですが、特に音声解説のクオリティは驚異的でした。

音声解説の鉛筆アイコンをクリックすると、解説をカスタマイズできます。


解説の形式として詳細または議論を選択すると、男性と女性の声の2人のホストによる掛け合いになり、聞いていて退屈しません。ソースの量に依存するかもしれませんが、デフォルトで20分程度の音声解説が生成されました。

音声解説の生成には5から10分くらいかかりました。


読みやすいとは言いにくいオラクルの公式ドキュメントですが、書籍に近いPDFのドキュメントがあることで、GoogleのNotebookLMを活用できます。

今回の記事は以上になります。

2024年6月7日金曜日

Google NotebookLMにAPEXの日本語記事を読ませて質問してみる

Google NotebookLMが日本で利用できるようになったので、本ブログの記事を読ませて質問してみました。

GoogleのNotebookLMを開き、新しいノートブックを作成します。今回はAPEXとGeminiというノートブックを作成しました。


作成したノートブックにソースを追加します。ソースのプラス(+)アイコンをクリックし、アップロード元ウェブサイトを選びます。


記事「GoogleのGemini APIをOracle APEXから呼び出す」をソースに追加します。URLは以下です。URLの末尾に?m=1を追加し、モバイル向けの画面に切り替えます。この指定が無いと、画面の右にあるブログアーカイブ、関連サイト、ラベルといった情報もソースに取り込まれてしまいます。

https://apexugj.blogspot.com/2023/12/web-credential-for-google-gemini-api.html?m=1


取り込まれたソースをクリックし、実際にソースとして取り込まれた内容を確認します。

ソースガイドとして記事の概要が印刷されます。この他にも記事を取り込んでみましたが、驚くほど適切な概要になっています。ただし、記事にはGithub Gistのスニペットを埋め込んでいるのですが、それはソースとして取り込まれていません。


記事に貼り付けてあるスニペットもソースに取り込むために、モバイル向けのWebページをPDFに印刷し、PDFをソースとしてアップロードします。

PDFとしてアップロードすると、スニペットもソースに含まれます。

人間が読みやすいようにコードに行番号を表示していますが、AIに読ませることを考えると行番号は無い方がいい気がしています。


以下の6つの記事をソースとしてアップロードしました。


以下の質問をしました。

「Oracle APEXのアプリケーションからGoogle Geminiを呼び出す方法を教えてください。」

おおむね適切な回答になっています。

記事を探して読んで、該当する部分を自分で見つけるよりも、とにかくソースとしてPDFをアップロードして質問する方がはるかに効率が良い感じがします。


ソースコードを書いてください、という質問は、ソースにコードが含まれていても受け付けないか、記事の書き方か質問の仕方か、もしくはその双方の検討が必要そうです。

「Gogleのサービス・アカウントによる認証を行うPL/SQLコードを記述してください。」

それでも回答は、そのコードに近い部分を引用しています。


NotebookLMのSourcesのLimitationsとして「Each source can contain up to 500,000 words. We’ll review these limits periodically to help determine the best user experiences」とあり、1ソースあたり50万語(日本語ほぼ50万文字になるかもしれません)、数の上限は50(公式のドキュメントに該当する記載を見つけられなかったので、もしかしたらワード数のみが制限になった可能性はあります)とのことです。

ノートブックを作成し、記事をソースとしてアップロードするには相応の手間がかかります。相当に有用な印象を受けましたが、現時点ではGoogle NotebookLMは試験期間中で費用は発生しないので、費用対効果は分かりません。OpenAIのRetrievalで同じことができる、または、その他のフレームワークでも同じことはできる、というのはありますが、アプリケーションを作らず、単にファイルをアップロードするだけ、というのはアドバンテージがあります。

とにかく、本ブログの記事以外に、マニュアルやWebページをノートブックのソースとしてアップロードして、チャットで質問して問題を解決する、というのが現実的な手段になったと言えそうです。