Google NotebookLM là một trong số ít công cụ AI mà tôi mở ít nhất một lần mỗi ngày. Nếu bạn chưa quen với NotebookLM, đây chính là trợ lý nghiên cứu của Google đang bị đánh giá thấp một cách đáng kinh ngạc. Tôi đã khám phá ra NotebookLM khi Google thử nghiệm nó như một dự án thử nghiệm trong Google Labs dưới tên mã “Project Tailwind”.
Mặc dù tôi sử dụng NotebookLM cho nhiều công việc không liên quan đến nghiên cứu hay học tập, nhưng trường hợp sử dụng chính của tôi vẫn là tổ chức và tối ưu hóa quy trình nghiên cứu thực tế. Theo thời gian, tôi đã biến nó thành một phòng thí nghiệm nghiên cứu hoàn chỉnh và đây có thể là một trong những quyết định thông minh nhất mà tôi từng đưa ra.
Tại Sao NotebookLM Là Lựa Chọn Tối Ưu Cho Nhiệm Vụ Nghiên Cứu?
Công Cụ Độc Đáo Với Nền Tảng Dữ Liệu Riêng Biệt
Giao diện thêm nguồn dữ liệu vào Google NotebookLM, hiển thị các tùy chọn tải lên tài liệu và liên kết
Mặc dù hiện nay có hàng nghìn công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu khác nhau, nhưng điều làm cho NotebookLM nổi bật so với phần còn lại là bản chất “source-grounded” (dựa trên nguồn). Điều này có nghĩa là NotebookLM về cơ bản xây dựng một AI cá nhân hóa cho mỗi sổ ghi chép, một AI chỉ biết những gì bạn cung cấp cho nó. Điều này mang lại cho bạn nhiều quyền kiểm soát hơn đối với AI và cách nó xử lý thông tin của bạn.
Dù đã gần ba năm kể từ khi bùng nổ AI (khi OpenAI phát hành ChatGPT), một trong những vấn đề lớn nhất mà người dùng sẽ gặp phải với AI là thông tin sai lệch và “ảo giác” (hallucinations). Bạn có thể đặt câu hỏi, nhận được câu trả lời tự tin, và chỉ sau đó mới nhận ra rằng nó hoàn toàn bịa đặt.
Và khi nói đến nghiên cứu, đây là một vấn đề lớn. Bạn không thể dựa công việc của mình vào những sự thật bịa đặt, và đó chính xác là nơi cách tiếp cận “grounded” của NotebookLM tỏa sáng. Nó không lấy thông tin từ internet (ngoài tùy chọn Discover Sources) hoặc dựa vào trí thông minh của riêng mình, nó tuân thủ nghiêm ngặt các nguồn mà bạn đã tải lên. Tất cả các tuyên bố mà NotebookLM đưa ra luôn được hỗ trợ bởi các trích dẫn, và khi di chuột qua chúng sẽ hiển thị chính xác nơi nó lấy thông tin. NotebookLM cũng có các tính năng như Tổng quan Âm thanh (Audio Overviews), Sơ đồ Tư duy (Mind Maps) và Báo cáo (Reports) giúp việc nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Cuối cùng, bạn không chỉ giới hạn ở việc thêm PDF làm nguồn cho sổ ghi chép. Bạn có thể thêm URL trang web, video YouTube, Google Docs, văn bản đã sao chép, và thậm chí tìm cách giải quyết để thêm các bảng Excel làm nguồn. Sự linh hoạt này giúp việc đưa tất cả tài liệu của bạn vào một nơi trở nên cực kỳ dễ dàng, bất kể định dạng của chúng là gì. Dựa trên những điều trên, rõ ràng không có công cụ nào tốt hơn NotebookLM để biến thành một phòng thí nghiệm nghiên cứu.
Tôi Đã Tạo Một Sổ Ghi Chép Tất Cả Trong Một Và Các Sổ Ghi Chép Theo Chủ Đề Riêng
Quy Trình Thử Nghiệm Và Mô Hình Tối Ưu Nhất
Giao diện người dùng của NotebookLM với các sổ ghi chép được tổ chức cho mục đích nghiên cứu, minh họa cách phân loại tài liệu
Chìa khóa để sử dụng NotebookLM hiệu quả và giúp nó hoạt động hiệu quả hơn cho bạn là cung cấp cho các sổ ghi chép những nguồn chất lượng. Một trong những sai lầm lớn nhất tôi mắc phải khi sử dụng NotebookLM là vô tư thêm mọi nguồn có liên quan mà tôi tìm thấy. Điều đó khiến mọi thứ trở nên lộn xộn, và phản hồi của AI bắt đầu cảm thấy kém tập trung hơn. Theo thời gian, tôi nhận ra rằng ít nguồn hơn, có chủ đích hơn sẽ mang lại kết quả tốt hơn nhiều.
Khi tôi mới bắt đầu với NotebookLM, tôi không thực sự chắc chắn mình nên cấu trúc mọi thứ như thế nào. Vì vậy, tôi bắt đầu bằng cách tạo một sổ ghi chép tất cả trong một. Nó tương tự như sổ ghi chép “mọi thứ” mà tôi sử dụng cho những việc không liên quan đến công việc (mà tôi đã nói chi tiết trước đây).
Mục đích của nó là có tất cả tài liệu của tôi ở một nơi, và sau đó sử dụng nó để xác định những nguồn nào tôi thực sự cần tách ra thành các sổ ghi chép theo chủ đề riêng. Cuối cùng, tôi bắt đầu nhận thấy các mẫu trong loại tài liệu tôi đang tải lên. Từ đó, tôi đã tạo các sổ ghi chép chuyên dụng cho từng chủ đề và sau đó cung cấp riêng lẻ cho chúng những nguồn được chọn lọc, chuyên sâu hơn, trực tiếp liên quan đến chủ đề đó. Điều này không chỉ giúp AI tập trung mà còn giúp tôi dễ dàng xem lại nghiên cứu cũ mà không cần phải lục tung một đống nội dung không liên quan.
Nó cũng giúp việc sắp xếp mọi thứ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Hiện tại, tôi vẫn sử dụng sổ ghi chép tất cả trong một, nhưng tôi chủ yếu coi nó như một không gian để động não và một nơi để đối chiếu mọi thứ. Nó giúp tôi có cái nhìn tổng quan hơn về những gì tôi đang làm trước khi đi sâu vào một chủ đề cụ thể. Sổ ghi chép tất cả trong một cũng là một cách tuyệt vời để xem tất cả nghiên cứu của tôi kết nối với nhau như thế nào, và Sơ đồ Tư duy là một công cụ cực kỳ hữu ích cho việc đó.
NotebookLM Giúp Dễ Dàng Làm Việc Với Thông Tin Sẵn Có
Tìm Kiếm Thông Minh Và Hiểu Sâu Thông Tin
Sức mạnh của NotebookLM nằm ở việc giúp bạn hiểu rõ hơn về thông tin mà bạn đã có, thay vì làm bạn ngập tràn dữ liệu mới. Sau khi bạn đã tải nguồn của mình lên các sổ ghi chép, NotebookLM sẽ không cho bạn biết bất cứ điều gì không được đề cập trong đó hoặc cố gắng “cải thiện” nội dung của bạn.
Khi bạn có nhiều nghiên cứu rải rác, ngay cả việc tìm kiếm một thông tin nhất định cũng có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp. Tôi luôn mô tả NotebookLM như một CTRL + F thông minh hơn. Thay vì cần nhớ các từ khóa cụ thể để tìm kiếm thứ bạn muốn, bạn chỉ cần mô tả ý tưởng hoặc câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, và nó sẽ đưa ra câu trả lời đúng, kèm theo trích dẫn từ các nguồn của bạn.
Một điều tôi nhận thấy (và điều này có thể chỉ là do trí nhớ của tôi kém) là tôi bắt đầu quên một số nghiên cứu của mình theo thời gian, đặc biệt nếu đó là một chủ đề mà tôi đã không động đến trong một thời gian. NotebookLM giúp tôi nhanh chóng định hướng lại mà không cần đọc lại mọi thứ từ đầu.
Khi tôi không muốn đọc bản tóm tắt được gõ, tôi có thể tạo Tổng quan Âm thanh (Audio Overview) và nghe bản tóm tắt tất cả các nguồn của tôi (hoặc một nguồn cụ thể) khi tôi đi bộ buổi tối. Tôi muốn coi NotebookLM như một công cụ tìm kiếm cá nhân hóa chỉ tìm kiếm trong nội dung của tôi. Một khi bạn đã xây dựng một nền tảng vững chắc, NotebookLM thực sự bắt đầu giống như một phần mở rộng của bộ não bạn.
Không Thể Thiếu NotebookLM Trong Quy Trình Nghiên Cứu Của Tôi
Tôi không nói điều này về nhiều công cụ AI, nhưng NotebookLM đã trở thành một phần không thể thiếu trong cách tôi làm việc đến mức tôi thực sự cảm thấy lạc lõng nếu không có nó. Dù tôi đang bắt đầu một chủ đề mới hay quay lại một thứ gì đó tôi đã nghiên cứu từ nhiều tháng trước, đây là nơi mọi thứ ăn khớp với nhau. Hãy thử NotebookLM để nâng tầm công việc nghiên cứu và tổ chức thông tin của bạn ngay hôm nay!
