Là một người đã may mắn được trải nghiệm trợ lý nghiên cứu AI của Google, NotebookLM, từ những ngày đầu tiên khi nó còn nằm trong Google Labs – “sân chơi” thử nghiệm các ý tưởng mới của gã khổng lồ công nghệ, tôi đã có cái nhìn cận cảnh về sự phát triển vượt bậc của công cụ này. NotebookLM, ban đầu mang mật danh “Project Tailwind”, được công bố tại Google I/O 2023 và nhanh chóng trở nên phổ biến với các tính năng như Audio Overviews, thu hút hàng trăm nghìn người dùng trên toàn thế giới.
Với kinh nghiệm gắn bó cùng NotebookLM từ thuở sơ khai, kể cả khi công cụ này còn thiếu những tính năng ưu việt như hiện tại, tôi đã học được rất nhiều điều. Hơn nữa, tôi nhận ra có một số việc mình sẽ làm khác đi nếu được bắt đầu lại việc sử dụng NotebookLM, đặc biệt là với bộ tính năng phong phú mà nó đang sở hữu. Dưới đây là những kinh nghiệm xương máu mà tôi muốn chia sẻ để bạn có thể tối ưu NotebookLM ngay từ những bước đầu tiên.
Giao diện chào mừng của Google NotebookLM hiển thị trên màn hình iPad, thể hiện sự dễ dàng tiếp cận của công cụ AI này.
Lập tức tạo một sổ ghi chép “Everything” (Everything notebook)
Một sổ ghi chép để quản lý tất cả
Mặc dù tôi đã đề cập nhiều về việc tạo một sổ ghi chép “Everything” trong các bài viết khác, nhưng thực tế tôi chỉ bắt đầu sử dụng nó rất lâu sau khi làm quen với NotebookLM. Nếu được bắt đầu lại từ đầu, điều đầu tiên tôi sẽ làm chắc chắn là tạo ngay một sổ “Everything”.
Khái niệm này không phải do tôi tự nghĩ ra mà được gợi ý bởi Steven Johnson – một nhà văn khoa học, biên tập viên và là thành viên của đội ngũ phát triển NotebookLM ngay từ đầu. Trong một bài đăng trên blog The Keyword, nơi ông chia sẻ các mẹo để tận dụng tối đa NotebookLM, Steven đã khuyên người dùng nên tạo một sổ ghi chép chính và từ đó xác định các sổ ghi chép chuyên đề hơn. Sổ ghi chép “chính” này chính là “Everything notebook”. Steven khuyến nghị điền vào sổ này những nguồn tài liệu mà bạn thường xuyên làm việc hàng ngày, biến nó thành một AI cá nhân hóa và trở thành một dạng “bộ não thứ hai” của bạn.
Với một người hay quên như tôi, ý tưởng lưu trữ mọi thứ muốn ghi nhớ và truy xuất ngay lập tức tại một nơi duy nhất thực sự rất hợp lý. Đó là chính xác những gì tôi đã làm vài tháng trước. Tôi tạo một sổ ghi chép NotebookLM mới và điền vào đó một loạt nguồn tài liệu phản ánh chính con người tôi hiện tại: các ghi chú ngẫu nhiên từ Apple Notes viết lúc nửa đêm, danh sách sách và phim, ý tưởng viết lách, thậm chí cả lịch học và mô tả các khóa học.
Mục tiêu không phải là xây dựng một sổ ghi chép được tổ chức hoàn hảo đến từng chi tiết, mà là để không cần phải ghi nhớ quá nhiều thông tin chỉ vì mục đích ghi nhớ. Cuối cùng, tôi có một không gian nơi tôi có thể truy xuất ngay lập tức các ý tưởng đã có trước đây bằng ngôn ngữ tự nhiên và thực sự định hình chúng thành những thứ có ý nghĩa. Việc tạo sổ “Everything” là một trong những động thái thông minh nhất của tôi trong việc theo dõi mọi thứ, và tôi chỉ ước mình đã làm điều đó sớm hơn.
Trang đăng ký NotebookLM hiển thị trên iPad, minh họa bước khởi đầu để tạo sổ ghi chép cá nhân.
Hãy chọn lọc kỹ lưỡng nguồn dữ liệu đầu vào
Nhiều hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn
Thế mạnh lớn nhất của NotebookLM là giúp bạn tương tác tốt hơn với các nguồn dữ liệu bạn đã có. Nó không được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm nguồn mới hoặc học một điều gì đó hoàn toàn xa lạ từ đầu. Công cụ này tỏa sáng khi bạn cung cấp cho nó tài liệu mà bạn đã quen thuộc, cho dù đó là slide bài giảng, ghi chú trong lớp học, suy nghĩ ghi lại trong cuộc họp, bài nghiên cứu, hoặc bất kỳ tài liệu nào khác. NotebookLM xây dựng ngữ cảnh xung quanh các nguồn bạn tải lên sổ ghi chép của mình và hoạt động như một loại AI cá nhân hóa, nghĩa là nó chỉ quen thuộc với những gì bạn đã chia sẻ với nó.
Vấn đề là: tính năng AI cá nhân hóa bắt đầu kém hiệu quả hơn khi bạn tải lên quá nhiều nguồn rời rạc, không liên quan đến nhau. Nếu bạn “đổ” vào một loạt các tệp PDF, liên kết hoặc tài liệu ngẫu nhiên thuộc các chủ đề hoàn toàn khác biệt, NotebookLM sẽ khó duy trì ngữ cảnh hoặc đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa. Đó chính xác là sai lầm mà tôi đã mắc phải. Vì vậy, thay vì đổ tất cả các nguồn mình có vào một sổ ghi chép, tôi đảm bảo chỉ nhóm các nguồn có cùng chủ đề chung và thực sự hữu ích. Bằng cách này, mọi thứ sẽ tập trung hơn nhiều, và giúp NotebookLM đưa ra các bản tóm tắt cũng như câu trả lời chất lượng hơn.
Giao diện thêm nguồn dữ liệu vào NotebookLM, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chọn lọc tài liệu đầu vào.
Kết hợp NotebookLM với các công cụ hỗ trợ khác
NotebookLM không phải là công cụ “một mình cân tất”
NotebookLM chắc chắn là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Mặc dù đây là một điều tuyệt vời, nhưng 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. Ví dụ, tôi thường kết hợp NotebookLM với Perplexity vào những ngày không có nhiều nguồn 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 kiếm các bài báo, tài liệu và thông tin nền tảng, sau đó đưa những nội dung 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 nhất việc đó. Đây là lúc NotebookLM phát huy tối đa vai trò của nó. Tôi có thể tạo Bản đồ Tư duy (Mind Maps) từ thông tin trong các nguồn tìm được từ Perplexity, hoặc biến chúng thành các bản tóm tắt Audio Overviews hấp dẫn chỉ trong vài phút.
Chìa khóa ở đây là tận dụng thế mạnh của NotebookLM, xác định những điểm yếu của nó và sau đó tìm một công cụ lấp đầy những khoảng trống đó. Bằng cách này, bạn sẽ tạo ra một bộ đôi bổ sung cho nhau một cách liền mạch và xây dựng một quy trình làm việc mà bạn sẽ thực sự tuân thủ.
Bản đồ tư duy (Mind Map) được tạo bởi NotebookLM hiển thị trên iPad, minh họa khả năng tổng hợp thông tin vượt trội của công cụ AI.
Đừng mắc phải những sai lầm mà tôi đã từng
Những lời khuyên tôi đã 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 NotebookLM. Bạn đã sẵn sàng nâng tầm trải nghiệm với công cụ AI mạnh mẽ này chưa? Hãy thử áp dụng những lời khuyên này và chia sẻ kết quả của bạn trong phần bình luận bên dưới!