Với vai trò là một nhà biên tập và nhà nghiên cứu công nghệ, tôi luôn tìm kiếm những công cụ có khả năng hợp lý hóa quy trình làm việc, giúp tôi thu thập thông tin và khơi gợi những ý tưởng mới. Tôi thường xuyên đối mặt với tình trạng quản lý vô số tab trình duyệt, hàng tá ghi chú rải rác và một kho tài liệu không ngừng tăng lên. Mặc dù nhiều công cụ hứa hẹn sẽ đơn giản hóa quá trình này, nhưng rất ít công cụ thực sự đáp ứng được lời hứa đó một cách hiệu quả như NotebookLM.
Khi bắt đầu khám phá công cụ sổ ghi chép được hỗ trợ bởi AI của Google một cách tình cờ, tôi không ngờ rằng nó lại nhanh chóng trở thành một phần thiết yếu trong thói quen hàng ngày của mình. NotebookLM đã giúp tôi giải quyết các vấn đề nghiên cứu và phân tích dữ liệu theo những cách mà tôi chưa từng nghĩ tới, biến đổi hoàn toàn cách tôi tiếp cận thông tin phức tạp.
Vấn đề nghiên cứu chung mà chúng ta thường gặp phải
Những thách thức khi xử lý các chủ đề công nghệ phức tạp
Các tab trình duyệt trong Microsoft Edge thể hiện sự quá tải thông tin khi nghiên cứu
Trước khi NotebookLM gia nhập bộ công cụ kỹ thuật số của tôi, việc tìm hiểu về một chủ đề công nghệ phức tạp như tự lưu trữ (self-hosting) luôn là một thử thách. Đó là một quá trình hỗn loạn, thường xuyên gây nản lòng và tốn nhiều thời gian. Dưới đây là cách tôi từng đối phó với nó.
Tôi muốn thiết lập một máy chủ tại nhà cho mục đích lưu trữ đa phương tiện, tệp tin và một trang web cá nhân. Hành trình của tôi bắt đầu, giống như hầu hết mọi người, với hàng loạt tìm kiếm trên Google. Rất nhanh sau đó, tôi phải xử lý hàng trăm tab: các bài viết về Docker, hướng dẫn cài đặt Nextcloud, thảo luận trên các diễn đàn về việc lựa chọn phần cứng phù hợp (Raspberry Pi so với một chiếc PC cũ), các phương pháp bảo mật tốt nhất, cách đăng ký tên miền và nhiều nội dung khác.
Hệ thống theo dõi thông tin của tôi là một sự kết hợp lộn xộn: một thư mục đánh dấu trang với các liên kết mà tôi sẽ không bao giờ xem lại, vài ghi chú chưa hoàn chỉnh trong phần tự lưu trữ trên OneNote, một số tài liệu PDF hướng dẫn, v.v. Các thông tin quan trọng tôi cần dường như luôn nằm ngoài tầm với.
Ngoài việc tìm kiếm thông tin, thách thức thực sự là kết nối các điểm lại với nhau. Một bài viết sẽ giải thích cách thiết lập Nginx reverse proxy, một bài khác sẽ trình bày chi tiết tệp Docker Compose cụ thể cho Plex, và bài thứ ba sẽ đi sâu vào các quy tắc tường lửa. Tôi đã dành hàng giờ để cố gắng tóm tắt thủ công từng bài viết, với hy vọng trích xuất các khái niệm cốt lõi và xem chúng ăn khớp với nhau như thế nào. Đôi khi, đó thực sự là một cơn ác mộng.
Chào đón NotebookLM
Một người bạn đồng hành thực sự cho quá trình nghiên cứu công nghệ của tôi
Tôi đã nghe những lời thì thầm về khả năng AI của NotebookLM trong nghiên cứu, nhưng lúc đầu tôi khá hoài nghi. Liệu một công cụ AI có thực sự giải quyết được sự phức tạp của việc tổng hợp thông tin?
Bước đầu tiên của tôi là lấy tất cả các tài nguyên tự lưu trữ rải rác đó – các tệp PDF, các bài viết ngẫu nhiên tôi đã đánh dấu, thậm chí cả bản ghi từ một video YouTube về các phương pháp tốt nhất của Docker – và đưa tất cả chúng vào một sổ ghi chép NotebookLM mới. Nó giống như phép thuật khi công cụ này xử lý từng tài liệu gần như ngay lập tức.
Với NotebookLM, tôi có thể đặt nhiều loại câu hỏi khác nhau để tận dụng khả năng AI mạnh mẽ của nó, giúp tôi nhanh chóng thu thập thông tin chuyên sâu:
- Ưu và nhược điểm của việc sử dụng Raspberry Pi so với máy tính để bàn cũ cho mục đích tự lưu trữ là gì?
- Giải thích luồng dữ liệu điển hình cho một dịch vụ web đằng sau reverse proxy và tường lửa trên một máy chủ Docker.
- Sự khác biệt giữa container và máy ảo là gì?
- Phác thảo kế hoạch triển khai Nextcloud bằng Docker.
Chỉ trong một thời gian ngắn, tôi đã có thể nắm vững các nguyên tắc cơ bản của tự lưu trữ và khởi chạy dịch vụ của mình một cách dễ dàng, điều mà trước đây dường như là bất khả thi.
Tóm tắt đánh giá của khách hàng về một sản phẩm
Lợi ích lớn cho chủ doanh nghiệp nhỏ trong việc phân tích phản hồi
Đọc hàng ngàn đánh giá của khách hàng trong NotebookLM để phân tích và tổng hợp thông tin
Trước khi có NotebookLM, việc đi sâu vào hàng ngàn đánh giá của khách hàng về chiếc nồi chiên không dầu của chúng tôi cảm thấy vô cùng khó khăn. Mục tiêu của tôi là hiểu các vấn đề mà khách hàng gặp phải và cải thiện sản phẩm dựa trên phản hồi.
Quá trình này bao gồm việc xuất các đánh giá từ nền tảng thương mại điện tử của chúng tôi vào một Google Sheet và cuộn chuột liên tục để tự mình tìm ra các mẫu hình. Điều này cực kỳ chậm chạp, dễ bị thiên vị và rất tẻ nhạt.
Sau đó, NotebookLM đã xuất hiện để biến cơn ác mộng phân tích đánh giá khách hàng này thành một điều dễ dàng. Tôi đã xuất tệp Google Sheet sang định dạng PDF và tải nó lên NotebookLM. Giờ đây, tôi có thể đặt các câu hỏi sau và nhận được câu trả lời liên quan chỉ trong nháy mắt:
- Những khiếu nại phổ biến nhất về hiệu suất của nồi chiên không dầu là gì?
- Có bất kỳ vấn đề lặp đi lặp lại nào liên quan đến độ bền của sản phẩm không?
- Khách hàng nói gì về quy trình vệ sinh?
- Những lợi ích phổ biến nào được người dùng báo cáo?
NotebookLM sau đó sẽ tổng hợp các câu trả lời trực tiếp từ các đánh giá. Thậm chí, nó còn làm nổi bật ID khách hàng để tôi có thể dễ dàng tham chiếu đến toàn bộ đánh giá trên tệp PDF gốc, đảm bảo tính chính xác và minh bạch.
Lập kế hoạch bảo hiểm xe hơi với chi tiết nhỏ nhất
Nắm bắt mọi ngóc ngách của chính sách bảo hiểm phức tạp
Đọc chính sách bảo hiểm trong NotebookLM để hiểu rõ các điều khoản và điều kiện
Tôi sắp mua một chính sách bảo hiểm xe hơi mới, và tài liệu PDF dài 15 trang chi tiết các điều khoản và điều kiện cảm thấy phức tạp ngay từ cái nhìn đầu tiên. Cách tiếp cận thông thường của tôi là lướt qua nhanh chóng với các từ khóa như “khiếu nại” và “khoản khấu trừ”, sau đó chỉ cần cầu nguyện và nhấn nút mua.
Lần này, với NotebookLM trong tay, tôi chỉ đơn giản tải toàn bộ tài liệu 15 trang đó vào một sổ ghi chép mới và đặt các câu hỏi cụ thể trực tiếp cho tài liệu. Đây là một số câu hỏi tôi đã hỏi để làm rõ các điều khoản:
- Những trường hợp nào bị loại trừ đối với thiệt hại do tai nạn?
- Quy trình nộp đơn yêu cầu bồi thường sau tai nạn là gì?
- Chính sách này có bao gồm thiệt hại từ thiên tai không, và nếu có thì loại nào?
- Chính sách hủy bỏ là gì, và có bất kỳ khoản phí nào liên quan không?
NotebookLM nhanh chóng trích xuất các điều khoản liên quan và trích dẫn số trang chính xác, giúp tôi hiểu rõ mọi ngóc ngách của hợp đồng mà không cần mất hàng giờ đọc từng chữ. Điều này đảm bảo tôi đưa ra quyết định sáng suốt và tự tin.
Nghiên cứu đã được cách mạng hóa
Cuối cùng, NotebookLM đã chứng minh mình vượt xa một giải pháp khác trong bộ công cụ năng suất của tôi; nó đã trở thành một người bạn đồng hành thực sự trong hành trình nghiên cứu của tôi. Khả năng xử lý thông minh, kết nối và đưa ra những thông tin chi tiết từ kho dữ liệu của tôi đã loại bỏ vô số giờ sàng lọc thủ công và mang lại sự rõ ràng.
Nếu bạn là một nhà nghiên cứu đang đối mặt với tình trạng quá tải thông tin hoặc muốn có một cách thông minh hơn để tương tác với tài liệu của mình, tôi khuyến khích bạn nên khám phá NotebookLM. Bạn sẽ nhanh chóng hiểu được công cụ này mạnh mẽ hơn những gì bạn ước tính ban đầu.
Logo NotebookLM của Google
