Sự ra đời của Google NotebookLM đã thực sự thay đổi cách chúng ta tương tác với khối lượng thông tin khổng lồ. Tuy nhiên, bất kỳ ai từng làm việc với dữ liệu quy mô lớn đều hiểu rằng, thử thách thực sự của một công cụ như vậy thường xuất hiện khi bạn đẩy nó vượt qua giới hạn thông thường. Tôi tò mò muốn biết NotebookLM thực sự mạnh mẽ đến đâu, vì vậy tôi đã cố ý “quá tải” nó bằng các tài liệu đồ sộ và những video YouTube dài, vượt xa các trường hợp sử dụng điển hình, để xem công cụ này xử lý ra sao.
Hãy cùng tôi khám phá sâu hơn về khả năng xử lý thông tin của NotebookLM và xem điều gì đã xảy ra khi tôi cố gắng “phá vỡ” nó bằng lượng thông tin áp đảo. Theo phần Câu hỏi thường gặp của NotebookLM, người dùng có thể tạo 100 sổ ghi chép, với tối đa 50 nguồn (300 nguồn trong gói Pro) và mỗi nguồn có thể chứa tới 500.000 từ.
Đánh Giá Khả Năng Xử Lý Báo Cáo Chuyên Sâu: Trường Hợp Của Tesla
Báo Cáo Bền Vững Của Tesla: Hỗn Hợp Giữa Ấn Tượng Và Hạn Chế
Khi quyết định thử nghiệm giới hạn của NotebookLM một cách nghiêm túc, tôi không chọn một tài liệu bất kỳ. Tôi đã chọn một tệp PDF 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; nó là một báo cáo được biên soạn kỹ lưỡng, dày đặc thông tin.
Báo cáo này 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 thông tin trực quan.
Đúng như dự đoán, quá trình tải lên diễn ra suôn sẻ và NotebookLM đã tạo bản tóm tắt ngay lập tức. Dưới đây là một vài câu hỏi tôi đã hỏi:
- Các lĩnh vực trọng tâm chính trong 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 có liên quan. Sau đó, tôi muốn trích xuất dữ liệu cụ thể, vì vậy tôi đã hỏi câu hỏi sau:
- Khách hàng của Tesla đã tránh thải bao nhiêu tấn CO2e vào bầu khí quyển Trái đất vào 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 này một cách chính xác.
Khám Phá Sức Mạnh Đa Tài Liệu Với Báo Cáo Thu Nhập Của Apple
Nâng Tầm Trải Nghiệm Phân Tích Với Nhiều Nguồn Thông Tin
Sau khi khá ấn tượng với cách NotebookLM xử lý báo cáo của Tesla, tôi quyết định đẩy mạnh khả năng xử lý đa tài liệu của nó. Tôi đã thu thập các bản ghi cuộc gọi thu nhập hàng quý gần đây nhất của Apple trong ba quý liên tiếp. Đây không phải là những cuộc trò chuyện ngắn gọn, thông thường; mỗi cuộc gọi 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 chuyên sâu từ những tài liệu riêng biệt nhưng có liên quan này hay không.
Tôi đã tạo một sổ ghi chép mới, thêm các tệp PDF này vào, và khi chắc chắn rằng NotebookLM đã “đọc” chúng, tôi bắt đầu đặt câu hỏi. Tôi bắt đầu với những câu hỏi tổng quát như Doanh thu và động lực tăng trưởng chính của Apple trong ba quý vừa qua là gì?, và nó đã cung cấp cho tôi các số liệu chính về các danh mục liên quan cùng với nguồn gốc thông tin.
Tôi quyết định thử thách nó hơn nữa và hỏi Apple mô tả chiến lược của mình cho “Apple Intelligence” như thế nào trong các cuộc gọi này?, và tôi đã nhận được một câu trả lời chi tiết về lộ trình triển khai theo từng giai đoạn và mở rộng của họ, sự tích hợp sâu sắc với phần cứng, và các tính năng chính. Điều tuyệt vời 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 tiếp theo là gì? và NotebookLM đã tổng hợp thông tin liên quan từ báo cáo quý trước và chia sẻ những phát hiện quan trọng.
Biến Video Học Thuật Dài Thành Kiến Thức Dễ Tiếp Thu: Kubernetes Qua NotebookLM
Điều Bất Ngờ Từ Việc Xử Lý Video Kỹ Thuật Đồ Sộ
Tôi thường xuyên bắt gặp nội dung giáo dục chi tiết, dài dòng trên YouTube, nhưng việc xem một video dài 3 hoặc 4 tiếng, ngay cả về một chủ đề tôi quan tâm, cũng đòi hỏi một sự cam kết lớn về thời gian. Ví dụ, tôi đã quen thuộc với Kubernetes, nhưng tôi biết những video này có thể chứa các chi tiết kiến trúc cụ thể, mẹo xử lý sự cố và các phương pháp hay nhất.
Vì vậy, tôi đã tìm thấy hai video về 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 đơn giản sao chép và dán các liên kết YouTube trực tiếp vào NotebookLM và liệt kê chúng là các 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 trích xuất 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 với nhau và hiển thị câu trả lời.
Tầm nhìn tổng quan giao diện NotebookLM khi xử lý và phân tích nội dung từ các video YouTube học thuật dài.
Nhìn chung, tôi nhận thấy NotebookLM hoạt động tốt nhất với các tệp PDF nặng văn bản và video YouTube. Ngay khi bạn tải lên các tệp PDF lớn với nhiều hình ảnh và đồ thị, độ chính xác có thể thất thường. Dù sao, đó là lý do tại sao Google yêu cầu người dùng kiểm tra lại các phản hồi của NotebookLM.
Lời Thú Nhận Của Một “Kẻ Lạm Dụng” NotebookLM
Sau khi đẩy NotebookLM đến giới hạn cao nhất với các tài liệu lớn, thử nghiệm của tôi thực sự đã mở mang tầm mắt. Mặc dù có một vài trục trặc, nhưng trong hầu hết các trường hợp, NotebookLM đã hoàn thành tốt công việc.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, NotebookLM cũng có những giới hạn về số lượng nguồn, nhưng đó là một giới hạn rất hào phóng, và bạn sẽ khó có thể vượt qua nó trong quy trình làm việc thông thường của mình. Giờ đây, bạn có thể tự tin tạo một sổ ghi chép “Mọi thứ” trong NotebookLM để xử lý tình trạng quá tải thông tin mà không gặp phải bất kỳ trở ngại nào đáng kể.
Logo và biểu tượng chính thức của NotebookLM, công cụ AI quản lý và phân tích thông tin từ Google.
Kết Luận
Qua những thử nghiệm thực tế với các tài liệu và video dung lượng lớn, Google NotebookLM đã chứng minh được khả năng vượt trội trong việc tóm tắt và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là văn bản và nội dung video. Công cụ này là trợ thủ đắc lực cho những ai cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, từ báo cáo tài chính đến nội dung giáo dục chuyên sâu. Mặc dù có một vài hạn chế nhỏ khi xử lý các tài liệu PDF chứa nhiều hình ảnh và biểu đồ phức tạp, nhưng nhìn chung, NotebookLM vẫn là một giải pháp AI mạnh mẽ và đáng tin cậy.
Bạn đã từng thử nghiệm NotebookLM chưa? Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn hoặc những cách bạn tận dụng công cụ này để tối ưu hóa công việc và học tập trong phần bình luận bên dưới nhé!
