NotebookLMのソース参照には、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術が使われていますが、このRAGの特性上、全文を丸っとAIに読ませるのは難しいはずです

めちゃくちゃざっくりとRAGの仕組みを説明すると

１．ソースに追加された文章を数値（ベクトル情報）に変換して、ベクトルデータベースに格納する

２．ユーザーの質問もベクトル情報に変換する

３．（２）と（１）を数学的に比較して、関連性が高いソースを、ある程度のひとまとまり（チャンク）で抽出する

４．抽出したいくつかのチャンク情報をLLM（Geminiなど）に添付して、回答を生成する

と...

NotebookLMは全然使いこなせてないので分からずですが
Claude codeなら少なくともディレクトリ内を全検索してって言えばしてくれます。全文読み込んでるってほどではないですけど。