Là một người đã gắn bó với trợ lý nghiên cứu AI của Google, NotebookLM, từ những ngày đầu khi nó vẫn còn ẩn mình trong Google Labs – sân chơi thử nghiệm các ý tưởng công nghệ của gã khổng lồ tìm kiếm – tôi đã có một hành trình đầy trải nghiệm. Từ một dự án mang tên “Project Tailwind” được công bố tại Google I/O 2023, NotebookLM đã nhanh chóng trở thành công cụ không thể thiếu của hàng trăm ngàn người dùng trên toàn thế giới, đặc biệt nổi bật với các tính năng như Audio Overviews.
Trong suốt quá trình chứng kiến sự phát triển không ngừng của NotebookLM, tôi đã tích lũy được nhiều bài học quý giá. Với bộ tính năng mạnh mẽ hiện tại, có một số điều tôi chắc chắn sẽ làm khác đi nếu được bắt đầu lại từ đầu. Dưới đây là những kinh nghiệm xương máu mà tôi ước mình đã biết sớm hơn để tối ưu hóa việc sử dụng NotebookLM ngay từ những bước đầu tiên.
Màn hình chào mừng NotebookLM trên iPad, gợi ý bắt đầu khám phá công cụ AI nghiên cứu.
Tạo Ngay Một “Everything notebook” – Sổ Tay Toàn Diện Của Bạn
Một sổ tay để quản lý mọi thứ
Mặc dù tôi đã từng đề cập đến ý tưởng “Everything notebook” trong các bài viết khác, nhưng phải đến tháng 2 năm 2025, tôi mới thực sự tạo ra nó – khá muộn so với thời điểm bắt đầu sử dụng NotebookLM. Nếu có cơ hội quay ngược thời gian, việc đầu tiên tôi làm sẽ là tạo ngay một sổ tay tổng hợp như vậy.
Khái niệm “Everything notebook” không phải do tôi tự nghĩ ra mà thực chất là gợi ý từ Steven Johnson, một nhà văn khoa học và thành viên nhóm phát triển NotebookLM. Trong một bài đăng trên The Keyword, ông đã chia sẻ các mẹo để tận dụng tối đa NotebookLM, và một trong số đó là việc tạo một sổ tay chính, sau đó dùng nó để xác định các sổ tay chuyên đề hơn. Sổ tay chính đó chính là “Everything notebook”. Steven khuyến khích người dùng điền vào sổ tay này những nguồn dữ liệu thường xuyên làm việc, biến nó thành một AI cá nhân hóa và một “bộ não thứ hai” thực thụ.
Với một người hay quên như tôi, ý tưởng lưu trữ mọi thứ cần nhớ và truy xuất ngay lập tức vào một nơi duy nhất thật sự rất hợp lý. Đó chính xác là những gì tôi đã làm vài tháng trước. Tôi tạo một sổ tay NotebookLM mới và điền vào đó hàng loạt nguồn dữ liệu phản ánh con người tôi ở thời điểm hiện tại: những 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 đang tham gia.
Mục tiêu không phải là xây dựng một sổ tay được tổ chức hoàn hảo đến từng chi tiết, mà là để không còn phải cố gắng ghi nhớ quá nhiều thông tin. Tôi muốn có một không gian nơi mình có thể tức thì truy xuất những ý tưởng đã có trước đây bằng ngôn ngữ tự nhiên và định hình chúng thành những thứ có ý nghĩa. Tạo “Everything notebook” là một trong những quyết định thông minh nhất tôi từng đưa ra để theo dõi thông tin, và tôi chỉ ước mình đã làm điều đó sớm hơn.
Giao diện đăng ký NotebookLM trên iPad, chuẩn bị sử dụng trợ lý AI của Google.
Chọn Lọc Kỹ Lưỡng Các Nguồn Dữ Liệu Đầu Vào
Nhiều hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn
Điểm mạnh lớn nhất của NotebookLM là khả năng giúp bạn tương tác tốt hơn với các nguồn tài liệu đã có. Nó không được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm nguồn mới hoặc học hỏi 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 của giáo sư, ghi chú bạn đã thực hiện trong lớp, những suy nghĩ được ghi lại trong cuộc họp, các bài nghiên cứu hay bất cứ thứ gì tương tự. NotebookLM xây dựng ngữ cảnh xung quanh các nguồn bạn tải lên sổ tay của mình và hoạt động như một AI cá nhân hóa, nghĩa là nó chỉ quen thuộc với những gì bạn đã chia sẻ.
Tuy nhiên, khả năng AI cá nhân hóa này sẽ bị giảm đi đáng kể nếu bạn tải lên quá nhiều nguồn không liên quan, không có sự kết nối với nhau. Nếu bạn đổ một loạt các tệp PDF, liên kết hoặc tài liệu ngẫu nhiên thuộc các chủ đề hoàn toàn khác nhau, NotebookLM sẽ khó duy trì ngữ cảnh hoặc đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa. Đó chính xác là sai lầm mà tôi từng mắc phải. Thay vì chất đống tất cả các nguồn mình có vào một sổ tay, tôi hiện đảm bảo chỉ nhóm các nguồn thuộc cùng một chủ đề chung và thực sự hữu ích. Bằng cách này, mọi thứ sẽ tập trung hơn nhiều, và NotebookLM có thể đưa ra các bản tóm tắt cũng như câu trả lời chính xác hơn.
Giao diện thêm nguồn dữ liệu vào NotebookLM, với các tùy chọn tải lên tài liệu và liên kết.
Kết Hợp NotebookLM Với Các Công Cụ Khác
NotebookLM không phải là giải pháp tất cả trong một
NotebookLM chắc chắn là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Mặc dù đó là một điều tuyệt vời, nhưng cũng là một trong những lý do lớn nhất khiến tôi từng từ chối sử dụng bất kỳ công cụ nào khác. Mãi cho đến gần đây, tôi mới nhận ra rằng NotebookLM thậm chí còn tỏa sáng hơn khi được kết hợp với các công cụ năng suất khác như Perplexity, Notion, Excel và nhiều ứng dụng khác. 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 nguồn mới, Perplexity lại rất giỏi trong việc đó. Vì vậy, tôi sử dụng Perplexity để tìm kiếm các bài báo, tài liệu và thông tin nền tảng, sau đó đưa những thông tin 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 ở khía cạnh đó. Đây chính là lúc NotebookLM phát huy tối đa vai trò của mình. 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 Audio Overviews hấp dẫn chỉ trong vài phút.
Chìa khóa ở đây là tận dụng tối đa điểm mạnh của NotebookLM, xác định những điểm yếu của nó, và sau đó tìm một công cụ lấp đầy chính xác những khoảng trống đó. Bằng cách này, bạn sẽ xây dựng được một quy trình làm việc liền mạch, bổ sung cho nhau và duy trì được lâu dài.
Tính năng Mind Map của NotebookLM hiển thị trên iPad, giúp tổ chức thông tin trực quan.
Những kinh nghiệm tôi đã chia sẻ ở trên đã tạo ra sự khác biệt lớn trong quy trình làm việc của tôi. Đó chính xác là những gì tôi muốn giới thiệu cho bất kỳ ai mới bắt đầu sử dụng NotebookLM của Google. Hãy áp dụng chúng để tối ưu hóa trải nghiệm của bạn ngay từ đầu, và biến NotebookLM thành trợ lý nghiên cứu AI đắc lực nhất! Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về cách bạn sử dụng NotebookLM và những mẹo bạn đã khám phá trong phần bình luận bên dưới nhé.
