Với tư cách là một chuyên gia SEO và biên tập viên công nghệ tại congnghemoi.net, tôi đã có cơ hội trải nghiệm Google NotebookLM, trợ lý nghiên cứu AI của Google, từ những ngày đầu tiên khi nó còn là một dự án thử nghiệm bí mật trong Google Labs. Đây là nơi gã khổng lồ công nghệ thử nghiệm các ý tưởng đột phá trước khi đưa chúng ra thị trường rộng rãi. Từ “Project Tailwind” tại Google I/O 2023 cho đến nay, NotebookLM đã trở thành một công cụ “gây sốt” với các tính năng như Audio Overviews và được hàng trăm nghìn người dùng toàn cầu tin dùng.
Trong suốt quá trình đồng hành cùng NotebookLM, ngay cả khi nó còn thiếu nhiều tính năng vượt trội như hiện tại, tôi đã học được rất nhiều điều. Có những kinh nghiệm quý báu mà tôi ước mình đã biết ngay từ đầu, đặc biệt là với bộ tính năng mạnh mẽ mà NotebookLM sở hữu ngày nay. Dưới đây là những điều tôi sẽ làm khác biệt ngay từ khi mới bắt đầu sử dụng công cụ AI này, để tối ưu hóa quy trình làm việc và biến nó thành “bộ não thứ hai” thực sự.
Tạo Ngay Một Notebook “Mọi Thứ” (Everything Notebook)
Một Notebook để Thống Trị Tất Cả
Dù tôi đã nhiều lần đề cập đến việc tạo một “Everything notebook” trong các bài viết khác của mình, nhưng thực tế là tôi đã tạo nó khá muộn sau khi bắt đầu sử dụng NotebookLM. Nếu được làm lại từ đầu, điều đầu tiên tôi sẽ làm là tạo ngay một notebook tổng hợp mang tên “Mọi thứ” này.
Khái niệm “Everything notebook” không phải là ý tưởng tôi tự nghĩ ra, mà đó là một gợi ý từ Steven Johnson – một nhà văn khoa học, tác giả biên tập, và là thành viên đã gắn bó với đội ngũ phát triển NotebookLM từ những ngày đầu. Trong một bài đăng trên blog The Keyword, Steven đã chia sẻ các mẹo để tận dụng tối đa NotebookLM, và một trong số đó là việc tạo một notebook chính, sau đó dùng nó để xác định các notebook theo chủ đề cụ thể hơn. Notebook chính mà Steven đề cập chính là “Everything notebook”. Ông gợi ý nên điền vào notebook này những nguồn tài liệu mà bạn thường xuyên làm việc hàng ngày. Bằng cách đó, bạn sẽ tạo ra một AI cá nhân hóa, biến nó thành bộ não thứ hai của bạn.
Với một người hay quên như tôi, ý tưởng lưu trữ mọi thứ muốn nhớ và truy xuất ngay lập tức tại một nơi duy nhất thực sự có ý nghĩa. Đó chính xác là những gì tôi đã làm vài tháng trước. Tôi tạo một notebook mới trong NotebookLM và điền vào đó hàng loạt nguồn tài liệu phản ánh con người tôi ở thời điểm hiện tại: những ghi chú ngẫu nhiên từ Apple Notes viết lúc nửa đêm, danh sách sách và phim, ý tưởng viết lách, và thậm chí cả lịch học, mô tả các khóa học đang tham gia.
Mục tiêu không phải là xây dựng một notebook được tổ chức hoàn hảo đến từng chi tiết nhỏ về bản thân, mà là để không cần phải ghi nhớ quá nhiều thông tin chỉ vì mục đích ghi nhớ. Thay vào đó, tôi có một không gian nơi mình có thể truy xuất ngay lập tức những ý tưởng trước đây bằng ngôn ngữ tự nhiên, và thực sự định hình chúng thành thứ gì đó có ý nghĩa. Tạo một “Everything notebook” là một trong những quyết định thông minh nhất của tôi trong việc theo dõi thông tin, và tôi chỉ ước mình đã làm điều đó sớm hơn.
Trang đăng ký Google NotebookLM trên iPad, minh họa quy trình bắt đầu sử dụng công cụ AI hiệu quả cho quản lý thông tin cá nhân
Chọn Lọc Nguồn Tài Liệu Đầu Vào
Nhiều Hơn Không Phải Lúc Nào Cũng Tốt Hơn
Sức mạnh lớn nhất của NotebookLM là khả năng giúp bạn tương tác tốt hơn với các nguồn tài liệu bạn đã có sẵn. Nó không được thiết kế để giúp bạn tìm nguồn mới hoặc học một điều hoàn toàn xa lạ từ đầu. Công cụ này thực sự tỏa sáng khi bạn cung cấp cho nó những tài liệu mà bạn đã quen thuộc, cho dù đó là slide bài giảng, ghi chú trong lớp học, suy nghĩ viết nhanh trong cuộc họp, bài nghiên cứu, hay bất cứ thứ gì khác. NotebookLM xây dựng ngữ cảnh xung quanh các nguồn bạn tải lên notebook của mình và hoạt động như một AI được cá nhân hóa, nghĩa là nó chỉ quen thuộc với những gì bạn đã chia sẻ với nó.
Giao diện thêm nguồn tài liệu vào NotebookLM, thể hiện khả năng tùy chỉnh dữ liệu đầu vào của trợ lý nghiên cứu AI
Tuy nhiên, đây là vấn đề: tính năng AI cá nhân hóa sẽ kém hiệu quả khi bạn bắt đầu tải lên quá nhiều nguồn tài liệu không liên quan, rời rạc. Nếu bạn “đổ” một loạt PDF, liên kết hoặc tài liệu ngẫu nhiên thuộc các chủ đề hoàn toàn khác nhau vào, NotebookLM sẽ khó duy trì ngữ cảnh hoặc đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa. Đó chính xác là sai lầm tôi đã mắc phải khi mới bắt đầu. Vì vậy, thay vì đổ tất cả các nguồn tài liệu mình có vào một notebook, tôi luôn đảm bảo chỉ nhóm các nguồn thuộc cùng một chủ đề chung và thực sự hữu ích. Bằng cách này, mọi thứ sẽ tập trung hơn rất nhiều, giúp NotebookLM đưa ra các bản tóm tắt và câu trả lời chất lượng hơn.
Kết Hợp NotebookLM Với Các Công Cụ Khác
NotebookLM Không Sinh Ra Để Làm Tất Cả
Không nghi ngờ gì nữa, NotebookLM là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Mặc dù đây là một điểm cộng lớn, nhưng đó cũng là một trong những lý do lớn nhất khiến tôi từ chối sử dụng bất kỳ công cụ nào khác. Điều đó diễn ra cho đến gần đây, khi tôi nhận ra rằng NotebookLM thậm chí còn tỏa sáng hơn khi bạn kết hợp nó với các công cụ năng suất khác như Perplexity, Notion, Excel, v.v. Chẳng hạn, tôi thường kết hợp NotebookLM với Perplexity vào những ngày không có nhiều nguồn tài liệu để làm việc trong NotebookLM.
Trong khi NotebookLM không được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm nguồn mới, thì Perplexity lại làm rất tốt điều đó. Vì vậy, tôi sử dụng Perplexity để tìm các bài báo, nghiên cứu và thông tin nền tảng, sau đó đưa những tài liệu liên quan nhất vào NotebookLM để đi sâu hơn.
Tương tự, mặc dù NotebookLM được thiết kế để giúp bạn tương tác với thông tin trong các nguồn bạn tìm thấy, tôi nhận thấy Perplexity không làm tốt nhiệm vụ đó. Đây chính là lúc NotebookLM phát huy tác dụng hoàn hảo. Tôi có thể tạo Sơ đồ tư duy (Mind Map) từ thông tin trong các nguồn tài liệu tôi tìm thấy từ Perplexity, hoặc biến chúng thành các Audio Overviews hấp dẫn chỉ trong vài phút.
Sơ đồ tư duy (Mind Map) được tạo trong NotebookLM trên iPad, minh họa khả năng trực quan hóa thông tin và phân tích dữ liệu của công cụ AI này
Mấu chốt là tận dụng điểm mạnh của NotebookLM, xác định những điểm yếu của nó, và sau đó tìm một công cụ lấp đầy chính xác những khoảng trống đó. Bằng cách này, bạn sẽ xây dựng được một quy trình làm việc liền mạch, hiệu quả và phù hợp với thói quen của bản thân.
Những mẹo tôi chia sẻ ở trên đã tạo ra sự khác biệt lớn trong quy trình làm việc của tôi và chúng chính xác là những gì tôi muốn giới thiệu cho bất kỳ ai mới bắt đầu sử dụng Google NotebookLM. Hãy bắt đầu áp dụng ngay để biến NotebookLM thành trợ lý nghiên cứu AI đắc lực nhất của bạn! Bạn có kinh nghiệm hay mẹo nào khác khi dùng NotebookLM không? Hãy chia sẻ trong phần bình luận dưới đây nhé!
