Trong nhiều năm qua, Obsidian đã trở thành “bộ não số” của tôi, là trung tâm lưu trữ mọi ghi chú, suy nghĩ và nghiên cứu. Khả năng liên kết mạnh mẽ cùng phương pháp tiếp cận ưu tiên lưu trữ cục bộ đã biến Obsidian thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc. Mặc dù Obsidian cung cấp các công cụ tìm kiếm, thẻ và chế độ xem đồ thị (Graph View) mạnh mẽ, việc trích xuất thông tin giá trị từ các kho ghi chú (vault) đôi khi đòi hỏi nhiều nỗ lực thủ công. Đây là lúc tôi tình cờ tìm thấy NotebookLM, công cụ được hỗ trợ bởi AI của Google, và quyết định thử kết nối nó với Obsidian.
Thật bất ngờ, sự tích hợp này không chỉ là một bản nâng cấp, mà nó còn thay đổi hoàn toàn quy trình làm việc, giúp tôi tăng cường năng suất và khả năng sáng tạo một cách đáng kể.
Thế giới ghi chú kỹ thuật số được nâng tầm với sự kết hợp Obsidian và NotebookLM
Obsidian – “Bộ Não Số” Mạnh Mẽ Nhưng Còn Hạn Chế Trong Nghiên Cứu
Hạn chế khi vault ghi chú mở rộng
Tôi sử dụng Obsidian cho quy trình nghiên cứu của mình vì khả năng kiểm soát và tính liên kết chặt chẽ. Mọi thứ bắt đầu bằng việc tạo một kho ghi chú (vault) riêng cho một dự án hoặc lĩnh vực quan tâm cụ thể. Trong vault đó, tôi sẽ thiết lập các thư mục để tổ chức suy nghĩ và tài nguyên, sau đó tạo các ghi chú Markdown riêng lẻ.
Sức mạnh thực sự của Obsidian nằm ở tính năng liên kết ngược (backlinks), cho phép tôi tạo một mạng lưới kết nối phong phú giữa các ý tưởng, khái niệm và tài liệu nguồn liên quan. Khi mở chế độ xem đồ thị (Graph View), tôi có thể trực quan khám phá các mối quan hệ này và theo dõi cách hệ sinh thái kiến thức của mình đang phát triển.
Tuy nhiên, khi kho ghi chú của tôi mở rộng với hàng trăm ghi chú, tôi liên tục gặp phải rào cản. Mặc dù có thể sử dụng thanh tìm kiếm hoặc thẻ, tôi thường gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cụ thể từ vault của mình. Cửa hàng plugin của Obsidian cũng cung cấp một số công cụ AI để tóm tắt, nhưng trải nghiệm của tôi chưa bao giờ lý tưởng. Tôi đã thử nhiều plugin khác nhau, và mặc dù chúng có thể cung cấp các bản tóm tắt cơ bản cho từng ghi chú riêng lẻ, nhưng chúng lại gặp khó khăn trong việc kết nối các điểm giữa hàng chục, hoặc thậm chí hàng trăm, tài liệu liên quan.
Giao diện đồ thị (Graph View) của Obsidian thể hiện sự liên kết giữa các ghi chú
Ví dụ, hãy xem xét lần nghiên cứu gần đây của tôi về ‘Python cho Excel’. Tôi đã tạo một vault mới và điền vào đó các ghi chú bao gồm mọi thứ từ các hàm và cú pháp cụ thể đến các trường hợp sử dụng thực tế và các phương pháp hay nhất. Mặc dù các ghi chú riêng lẻ được tổ chức tốt, nhưng số lượng lớn khiến việc hiểu các mẫu quan trọng hoặc nhanh chóng trích xuất câu trả lời cho các câu hỏi phức tạp trở nên khó khăn. Càng thêm nhiều ghi chú về các thư viện khác nhau, thông tin giá trị càng bị chôn vùi sâu hơn. Và đây chính xác là lúc NotebookLM xuất hiện.
Bút chì và ghi chú – Biểu tượng cho quá trình xây dựng kho kiến thức cá nhân trong Obsidian
Vì Sao Kết Hợp Obsidian Với NotebookLM Là Một Bước Đi Đột Phá?
Sự kết hợp hoàn hảo cho quy trình quản lý kiến thức
Đây chính là nơi phép thuật thực sự bắt đầu. NotebookLM nổi lên như một mảnh ghép còn thiếu trong quy trình quản lý kiến thức của tôi, và việc tích hợp với Obsidian không thể đơn giản hơn. Vì công cụ AI của Google hỗ trợ Markdown, tôi có thể dễ dàng tạo một sổ ghi chép (notebook) và bắt đầu tải lên tất cả các ghi chú Markdown từ bộ nhớ cục bộ. Tôi không cần các giải pháp phức tạp hoặc trình kết nối của bên thứ ba.
Nhưng không chỉ dừng lại ở đó. NotebookLM còn hỗ trợ các tài liệu nghiên cứu khác. Điều này có nghĩa là tôi có thể cung cấp các liên kết web từ các bài viết đã đọc, bản chép lời từ các video YouTube liên quan, các tệp PDF quan trọng và nhiều hơn nữa. Đột nhiên, tất cả các nghiên cứu của tôi có thể được tập trung bởi một AI mạnh mẽ.
Hãy tiếp tục với ví dụ tương tự. Thay vì xem xét hàng chục ghi chú Markdown riêng lẻ trong Obsidian, tôi có thể tạo một sổ NotebookLM và tải lên tất cả các ghi chú Obsidian của mình về chủ đề đó, sau đó thêm các liên kết đến tài liệu chính của Microsoft, một hướng dẫn YouTube về các hàm tùy chỉnh và đặt câu hỏi trực tiếp cho NotebookLM.
Khi tôi đặt câu hỏi, NotebookLM không lướt web hay tìm thông tin từ một chủ đề ngẫu nhiên trên Reddit. Nó hoàn toàn sử dụng các nguồn mà tôi đã thêm vào. Nó giống như công cụ tìm kiếm cá nhân của tôi, nơi tôi kiểm soát các nguồn và nhận được câu trả lời sắc sảo trong thời gian ngắn.
Giao diện thêm nguồn tài liệu vào NotebookLM, bao gồm ghi chú Markdown từ Obsidian
Trích Xuất Thông Tin Giá Trị và Lưu Trữ Với NotebookLM
Khai thác sức mạnh AI của NotebookLM
Một khi bạn bắt đầu đặt câu hỏi, bạn sẽ hiểu cách NotebookLM mạnh mẽ hơn nhiều so với những gì bạn ước tính ban đầu. Tôi có thể bắt đầu đặt các câu hỏi chuyên sâu về toàn bộ kho kiến thức.
- Giải thích sự khác biệt giữa xlwings và openpyxl để thao tác dữ liệu.
- Các phương pháp hay nhất để xử lý tập dữ liệu lớn khi tích hợp Python với Excel là gì?
- Tóm tắt các phương pháp khác nhau để truyền dữ liệu giữa các ô Python và Excel.
- Những lỗi phổ biến khi sử dụng pandas với Excel trong Python là gì?
NotebookLM cũng gợi ý các câu hỏi liên quan ở phía dưới, điều này đã rất hữu ích. Tôi có thể tạo bản đồ tư duy (mind map) để phân tích các chủ đề phức tạp và lưu chúng vào thiết bị (và sau đó đưa vào vault Obsidian của mình). Một tiện ích bổ sung thú vị khác là tổng quan âm thanh (audio overview), về cơ bản là một bản tóm tắt bằng giọng nói theo phong cách podcast mà tôi có thể tải xuống để nghe sau.
Nhìn chung, NotebookLM mang lại sự chạm tay AI rất cần thiết cho các ghi chú Markdown của tôi và nâng các vault Obsidian của tôi lên một tầm cao mới. Đây chỉ là một ví dụ. Bạn thực sự có thể biến bất kỳ vault Obsidian nào thành một công cụ tìm kiếm AI bằng cách sử dụng NotebookLM.
Từ Ghi Chú Phân Mảnh Đến Cái Nhìn Sâu Sắc Toàn Diện
Nếu bạn là người dùng Obsidian hiện tại, tôi thực sự khuyên bạn nên thử nghiệm thiết lập này. Hiện tại, tôi ước có một plugin để chạy AI của NotebookLM trực tiếp vào vault của mình (mặc dù khả năng này rất thấp). Cho đến lúc đó, tôi sẽ tiếp tục tận dụng bộ đôi này cho các nghiên cứu phức tạp. Nếu bạn đã từng cảm thấy choáng ngợp bởi các ghi chú Markdown đang ngày càng tăng của mình hoặc gặp khó khăn trong việc khám phá các mối liên kết sâu sắc hơn mà không cần nghiên cứu thêm, hãy tải vault lên NotebookLM và nhận được những hiểu biết có giá trị trong thời gian ngắn.
