NotebookLM đã và đang thay đổi đáng kể cách chúng ta tương tác với một lượng lớn thông tin. Tuy nhiên, đối với bất kỳ ai thường xuyên làm việc với các bộ dữ liệu rộng lớn, thách thức thực sự của một công cụ như vậy thường xuất hiện khi bạn đẩy nó vượt qua giới hạn thoải mái. Là một chuyên gia SEO và biên tập viên tại blogcongnghe.net, tôi tò mò muốn kiểm chứng xem NotebookLM thực sự mạnh mẽ đến mức nào. Do đó, tôi đã cố tình “quá tải” nó với những tài liệu đồ sộ và các video YouTube cực dài, vượt xa các trường hợp sử dụng thông thường, để xem nó sẽ xử lý (hay không xử lý) như thế nào.
Hãy cùng tôi đi sâu vào khả năng xử lý của NotebookLM và khám phá điều gì đã xảy ra khi tôi cố gắng thử thách nó với thông tin quá tải. Mục tiêu không chỉ là đánh giá hiệu suất mà còn là hiểu rõ hơn về các trường hợp sử dụng tối ưu và những giới hạn cần lưu ý khi áp dụng công cụ AI này vào quy trình làm việc của bạn.
Theo các câu hỏi thường gặp của NotebookLM, người dùng có thể tạo 100 sổ tay (notebook), với tối đa 50 nguồn (300 đối với gói Pro), và mỗi nguồn có thể chứa tới 500.000 từ.
Mẹo sử dụng NotebookLM hiệu quả để tăng năng suất làm việc
Thử nghiệm 1: Phân tích Báo cáo Tác động Năng lượng Bền vững của Tesla
Khi quyết định thử nghiệm căng thẳng NotebookLM, tôi không chọn bất kỳ tài liệu nào. Tôi đã chọn một tệp dài 42 trang có tiêu đề “Báo cáo Tác động Năng lượng Bền vững của Tesla: 2024”. Đây không phải là một tệp văn bản đơn giản; đó là một báo cáo dày đặc, được soạn thảo kỹ lưỡng, chứa đầy văn bản, biểu đồ, hình ảnh và đồ thị minh họa xu hướng tiêu thụ và sản xuất năng lượng. Đây là một tài liệu toàn diện, đa diện, đòi hỏi AI không chỉ hiểu văn bản mà còn phải có khả năng diễn giải hình ảnh.
Đúng như dự kiến, quá trình tải lên diễn ra suôn sẻ và NotebookLM đã tạo ra một bản tóm tắt chỉ trong thời gian ngắn. Dưới đây là một số câu hỏi tôi đã đặt ra để kiểm tra:
- Các lĩnh vực trọng tâm chính trong các sáng kiến năng lượng bền vững của Tesla trong những năm tới là gì?
- Các nguồn phát thải khí nhà kính chính được đề cập trong hoạt động của Tesla là gì?
Trong cả hai trường hợp, NotebookLM đều cung cấp cho tôi những câu trả lời thích hợp. Tuy nhiên, khi tôi muốn trích xuất dữ liệu cụ thể, tôi đã đặt câu hỏi: “Khách hàng của Tesla đã tránh thải ra khí CO2e bao nhiêu tấn vào khí quyển Trái Đất trong năm 2024?” Ở đây, câu trả lời chính xác là 32 triệu tấn (tăng 60% so với năm 2023), nhưng NotebookLM đã không làm nổi bật con số cụ thể này. Điều này cho thấy khả năng xử lý thông tin từ biểu đồ và dữ liệu số phức tạp vẫn còn một số hạn chế.
Thử nghiệm 2: Đọc Biên bản Cuộc họp Doanh thu của Apple qua NotebookLM
Sau khi ấn tượng với cách NotebookLM xử lý báo cáo của Tesla, tôi quyết định đẩy mạnh khả năng xử lý nhiều tài liệu của nó. Tôi đã thu thập biên bản từ ba cuộc họp doanh thu hàng quý gần nhất của Apple. Đây không phải là những cuộc trò chuyện ngắn gọn, thông thường; mỗi cuộc họp là một cuộc trao đổi dài, chi tiết giữa các giám đốc điều hành của Apple và các nhà phân tích tài chính về các chỉ số hiệu suất, xu hướng thị trường và triển vọng tương lai.
Mục tiêu của tôi rất rõ ràng: tôi muốn xem liệu NotebookLM có thể tổng hợp thông tin chi tiết từ những tài liệu riêng biệt nhưng có liên quan này hay không. Tôi đã tạo một sổ tay mới, thêm các tệp PDF này và sau khi tự tin NotebookLM đã “đọc” chúng, tôi bắt đầu đặt câu hỏi. Tôi bắt đầu với những câu hỏi rộng như “Những số liệu doanh thu chính và động lực tăng trưởng của Apple trong ba quý vừa qua là gì?”, và nó đã cung cấp cho tôi những số liệu quan trọng về các danh mục liên quan cùng với nguồn gốc.
Tôi quyết định thử thách nó xa hơn và hỏi “Apple mô tả chiến lược ‘Apple Intelligence’ của mình như thế nào trong các cuộc gọi này?”, và nhận được một câu trả lời chi tiết liên quan đến việc triển khai theo từng giai đoạn và mở rộng, tích hợp sâu vào phần cứng, và các tính năng chính. Điểm tốt nhất là tôi luôn có thể nhấp vào nguồn và tham chiếu đến đoạn văn chính xác trong tài liệu PDF đã tải lên. Tôi thậm chí còn hỏi “Triển vọng cho quý tới là gì?” và NotebookLM đã tổng hợp thông tin liên quan từ báo cáo quý trước và chia sẻ những phát hiện chính xác.
Các cách độc đáo để tận dụng tối đa NotebookLM trong công việc
Thử nghiệm 3: Học Self-Hosting từ Video YouTube Giáo dục Khổng lồ
Tôi thường xuyên bắt gặp những nội dung giáo dục chi tiết, dài trên YouTube, nhưng việc xem một video dài 3-4 tiếng, ngay cả về một chủ đề tôi quan tâm, là một cam kết về thời gian rất lớn. Ví dụ, tôi đã quen thuộc với Kubernetes, nhưng tôi biết rằng một vài video này có thể chứa các chi tiết kiến trúc cụ thể, mẹo khắc phục sự cố và các phương pháp hay nhất.
Vì vậy, tôi đã tìm hai video Kubernetes trên YouTube – một video dài khoảng bốn giờ và một video khác dài khoảng ba giờ. Nhiệm vụ của tôi là bỏ qua trải nghiệm xem truyền thống và đi thẳng vào kiến thức cốt lõi. Tôi chỉ cần sao chép và dán các liên kết YouTube trực tiếp vào NotebookLM và liệt kê chúng làm nguồn hoạt động.
Đầu tiên, tôi hỏi “Bạn có thể giải thích sự khác biệt cốt lõi giữa Deployment và StatefulSet không?” và nó đã kéo thông tin liên quan ngay lập tức. Tôi quyết định đẩy nó xa hơn và hỏi “Các phương pháp hay nhất được khuyến nghị để bảo mật một cụm Kubernetes là gì?”, và thật ngạc nhiên, nó đã tổng hợp thông tin liên quan từ cả hai video, ghép nối chúng lại và hiển thị câu trả lời chính xác. Nhìn chung, tôi thấy rằng NotebookLM hoạt động tốt nhất với các tệp PDF nặng văn bản và video YouTube. Tuy nhiên, ngay khi bạn tải lên các tệp PDF lớn với nhiều hình ảnh và biểu đồ, độ chính xác có thể không ổn định. Rốt cuộc, có lý do tại sao Google yêu cầu người dùng kiểm tra lại các phản hồi của NotebookLM.
Giao diện NotebookLM đang phân tích nội dung từ video YouTube dài
Lời thú tội và Đánh giá tổng quan về NotebookLM
Sau khi đẩy NotebookLM đến giới hạn cao nhất với các tài liệu lớn, thử nghiệm của tôi đã thực sự mở mang tầm mắt. Mặc dù có một vài trục trặc nhỏ, trong hầu hết các trường hợp, NotebookLM đã hoàn thành công việc một cách xuất sắc. Công cụ này tỏ ra đặc biệt hiệu quả khi xử lý các tệp PDF nặng văn bản và các video YouTube dài, biến chúng thành nguồn thông tin dễ dàng truy cập và tổng hợp. Tuy nhiên, khi đối mặt với các tệp PDF chứa nhiều hình ảnh, biểu đồ và dữ liệu phức tạp, độ chính xác có thể không được duy trì hoàn hảo.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, NotebookLM có những giới hạn về số lượng nguồn, nhưng đó là một giới hạn khá hào phóng và bạn sẽ khó vượt qua nó trong quy trình làm việc thông thường của mình. Bạn hoàn toàn có thể bắt đầu tạo một sổ tay ‘Mọi thứ’ trong NotebookLM để xử lý tình trạng quá tải thông tin mà không gặp nhiều khó khăn.
Tổng kết lại, NotebookLM là một trợ lý AI mạnh mẽ và đáng tin cậy cho việc xử lý thông tin ở quy mô lớn. Mặc dù cần lưu ý đến khả năng diễn giải dữ liệu trực quan, nó chắc chắn là một công cụ không thể thiếu để nâng cao năng suất và khả năng nắm bắt thông tin nhanh chóng.
Logo và tên công cụ trí tuệ nhân tạo NotebookLM