KI-Analyse
Content-Analyse mit NotebookLM
Lange Dokumente, Studien, Transkripte, Bücher — in NotebookLM (oder eigene RAG-Setups) einspeisen und dichte Inhalte in klare Antworten, Zusammenfassungen und Audio-Briefings verwandeln.
Was du bekommst
- Quellen-fundiertes Q&A über deinen eigenen Dokumenten-Korpus
- Automatisch erzeugte Zusammenfassungen, Lern-Guides & Timelines
- Audio-Overviews — Podcast-artige Briefings aus deinen Quellen
- Eigenes RAG, wenn NotebookLM nicht reicht (private Daten, Skalierung)
Wie ich es baue
- 1Quelldokumente sammeln & bereinigen
- 2In NotebookLM hochladen oder in einer Vector-DB indizieren
- 3Prompt-Templates für die wichtigen Fragen entwerfen
- 4Outputs als Docs, Audio, Dashboards oder Chat ausliefern
Hör auf, in PDFs zu ertrinken
Wissensarbeit ist meistens Lesen. Reports, Studien, Verträge, Transkripte, Kursmaterial. NotebookLM und eigene RAG-Setups erlauben dir, diesen Berg einmal hochzuladen — und dann Fragen zu stellen, Summaries zu generieren, Study-Guides zu bauen und sogar Podcast-Audio-Briefings on demand zu erzeugen.
NotebookLM zuerst, eigenes RAG wenn nötig
Für die meisten Teams reicht NotebookLM — schnell, quellenbasiert, kein Setup. Wenn Daten privat bleiben müssen, über NotebookLMs Limits hinaus skalieren oder in andere Tools integriert werden sollen, bauen wir eine eigene RAG-Pipeline auf OpenAI/Anthropic plus Pinecone oder Supabase Vector.
Outputs, die wirklich genutzt werden
Insights zählen nur, wenn sie einen Menschen erreichen. Auslieferung als Notion-Docs, Slack-Briefings, Dashboards, Chat-Interfaces oder Audio — was auch immer in den bestehenden Team-Workflow passt.
Tools & Stack
Typische Use Cases
- Research-Synthese & Wettbewerbsanalyse
- Wissensdatenbanken für Teams & Berater
- Kurs- & Buch-Breakdowns für Lernen