Với phương pháp đột phá trong việc trích xuất thông tin từ ghi chú, tài liệu, file PDF và các nguồn trực tuyến, NotebookLM đã nhanh chóng trở thành một công cụ cốt lõi trong cuộc sống số của nhiều người yêu công nghệ. Trong khi đa số người dùng chỉ dừng lại ở các tính năng cơ bản, những người dùng chuyên sâu như tôi đã khám phá ra các chiến lược độc đáo giúp biến đổi hoàn toàn cách tôi nghiên cứu, viết lách và thậm chí là động não. Nếu bạn đã sẵn sàng khám phá những tầng sâu bí ẩn của NotebookLM và tối đa hóa khả năng của nó, bạn đã đến đúng nơi. Bài viết này sẽ chia sẻ những thủ thuật NotebookLM mà không phải ai cũng biết, giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của công cụ AI này.
4. Kết Hợp Obsidian và NotebookLM: Tối Ưu Nghiên Cứu PKM
Sự kết hợp hoàn hảo cho hệ thống quản lý tri thức cá nhân
Là một người dùng thành thạo Obsidian, tôi không thể không nhấn mạnh mức độ hữu ích của NotebookLM trong quy trình nghiên cứu của mình. Tôi sử dụng Obsidian để xây dựng hệ thống quản lý tri thức cá nhân (PKM) xoay quanh các chủ đề khác nhau và tận dụng AI của NotebookLM để thu thập những thông tin chi tiết hữu ích từ đó. Đây là cách hoạt động:
Mọi nghiên cứu tôi thực hiện, mọi khái niệm tôi học, tất cả suy nghĩ và ghi chú có cấu trúc của tôi đều nằm trong Obsidian dưới định dạng Markdown. Điều này mang lại cho tôi quyền sở hữu hoàn toàn và khả năng liên kết không giới hạn của Obsidian. Khi tôi sẵn sàng đi sâu hơn, tôi tải bộ sưu tập các tệp Markdown cụ thể đó trực tiếp vào một sổ tay (notebook) trong NotebookLM.
Gần đây, tôi đã tìm hiểu cách tích hợp Python để phân tích dữ liệu nâng cao hơn trong Excel, đặc biệt tập trung vào các thư viện như openpyxl và pandas để đọc, ghi và thao tác bảng tính. Quy trình của tôi bắt đầu trong Obsidian. Tôi đã tạo các trang Markdown chuyên dụng cho các chủ đề sau:
- Tổng quan về Python cho Excel.md
- Kiến thức cơ bản về Openpyxl.md
- DataFrames Pandas trong Excel.md
- So sánh Excel VBA và Python.md
Và nhiều ghi chú khác từ các hướng dẫn trực tuyến và tài liệu. Tôi đã tải tất cả những tệp này vào một sổ tay NotebookLM mới và yêu cầu nó đọc, hiểu cơ sở kiến thức Python cá nhân hóa của tôi. Thay vì chỉ tìm kiếm trong các ghi chú của mình, giờ đây tôi có thể đặt các câu hỏi phức tạp như: “Những cạm bẫy thường gặp khi ghi DataFrames lớn vào Excel bằng pandas và openpyxl là gì?”, tóm tắt các khái niệm cốt lõi, tạo ví dụ dựa trên ghi chú của tôi và xác định các mối liên kết. Đây là cách sử dụng NotebookLM hiệu quả để xử lý và khai thác thông tin từ Obsidian.
3. Tạo và Lưu Sơ Đồ Tư Duy Trực Tiếp Trong NotebookLM
Không cần ứng dụng bên thứ ba
Hãy tiếp tục với ví dụ Python-for-Excel. Sau khi tôi cập nhật tất cả ghi chú Markdown từ Obsidian vào NotebookLM và tạo ra các bản tóm tắt hữu ích từ chúng, tôi thường cảm thấy cần phải hình dung mối quan hệ giữa các khái niệm.
Tôi chỉ cần chọn các nguồn của mình từ thanh bên, kiểm tra bản tóm tắt từ menu trò chuyện và nhấp vào Mind map ở phía dưới để tạo cấu trúc trực quan dựa trên nội dung đã tải lên. Giờ đây, tôi có thể tải sơ đồ tư duy về máy tính và tải lại vào kho dữ liệu Obsidian của mình. Điều này thực sự thu hẹp khoảng cách giữa việc học dựa trên văn bản và hiểu biết trực quan, giúp các chủ đề phức tạp trở nên dễ tiếp cận và dễ nhớ hơn rất nhiều.
Sơ đồ tư duy (mind map) được tạo tự động trong NotebookLM giúp trực quan hóa kiến thức Python.
2. “Trò Chuyện” Với Các Tệp PDF Dài: Tiết Kiệm Thời Gian Nghiên Cứu
Giải pháp cực kỳ tiết kiệm thời gian
Trường hợp sử dụng cụ thể này là một yếu tố tiết kiệm thời gian khổng lồ và đã thay đổi căn bản cách tôi tiếp cận việc đọc các tài liệu dài. Tôi tận dụng NotebookLM bằng cách tải các tệp PDF dài và để AI của nó thực hiện công việc nặng nhọc là trích xuất thông tin.
Gần đây, tôi đang tìm kiếm một chiếc xe mới. Tôi đã tải về cuốn tài liệu quảng cáo PDF toàn diện, dài hơn 80 trang, cho một mẫu xe cụ thể. Bây giờ, hãy tưởng tượng việc cố gắng tìm một chi tiết cụ thể như bán kính vòng quay hay danh sách các tính năng an toàn tiêu chuẩn bằng cách cuộn thủ công toàn bộ tài liệu đó.
Tôi chỉ cần tải toàn bộ tệp PDF tài liệu quảng cáo xe hơi đó vào một sổ tay NotebookLM mới. Trong vài giây, nó đã xử lý tài liệu và sẵn sàng hỗ trợ. Tôi có thể chạy các truy vấn sau:
- Bán kính vòng quay của Taigun là bao nhiêu?
- Liệt kê tất cả các tính năng an toàn tiêu chuẩn có trong phiên bản cơ bản.
- Mức tiêu thụ nhiên liệu của biến thể hybrid là bao nhiêu?
Đây chỉ là một ví dụ đơn giản. Khả năng ứng dụng của tính năng này là vô tận. Tính năng trò chuyện với PDF này biến NotebookLM thành một công cụ nghiên cứu mạnh mẽ, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt thông tin quan trọng mà không cần đọc từng chữ.
Giao diện NotebookLM khi phân tích và trích xuất thông tin từ tệp PDF dài.
1. Biến NotebookLM Thành Trung Tâm “Bộ Não Dự Án”
Lý tưởng để khởi động các dự án phức tạp
Không chỉ đơn thuần là quản lý thông tin, NotebookLM đã trở thành một đối tác giá trị trong quy trình quản lý dự án và luồng công việc tổng thể của tôi. Nó hoạt động như một “bộ não dự án”, giúp tôi theo dõi ghi chú nghiên cứu, ghi chú cuộc họp khách hàng, ý tưởng marketing và nhiều hơn nữa một cách hiệu quả.
Tôi muốn tạo một chiến lược marketing nội dung lớn cho một sản phẩm mới ra mắt. Tôi bắt đầu bằng cách tạo một sổ tay chuyên dụng có tên “Chiến lược nội dung ra mắt sản phẩm” trong NotebookLM và đưa tất cả mọi thứ vào đó:
- Tóm tắt sản phẩm ban đầu và hướng dẫn truyền thông.
- Dữ liệu nghiên cứu từ khóa SEO thô của tôi (xuất dưới dạng tệp văn bản hoặc PDF).
- Bản ghi các buổi động não với nhóm marketing.
- Tài liệu phản hồi đánh giá từ các quản lý sản phẩm và cố vấn pháp lý.
- Báo cáo phân tích cạnh tranh.
Đây ngay lập tức trở thành trung tâm bộ não dự án của tôi. Thay vì chuyển đổi giữa nhiều thư mục, email và tài liệu trong Drive, tất cả ngữ cảnh liên quan đều nằm trong tầm tay tôi. Tôi có thể ngay lập tức nhắc NotebookLM với các truy vấn như: “Xác định tất cả các mục hành động và người được giao mới từ cuộc họp hôm nay”, hoặc “Tóm tắt các bước tiếp theo cho nội dung trang sản phẩm” và nhận được câu trả lời liên quan ngay lập tức. Đây là một trong những thủ thuật NotebookLM cực kỳ hữu ích cho việc quản lý công việc và dự án.
NotebookLM tối ưu hóa quy trình làm việc và quản lý dự án, nâng cao hiệu quả ghi chú.
Mở khóa tiềm năng NotebookLM
Và đó là tất cả: những phương pháp độc đáo của tôi để biến NotebookLM từ một công cụ ghi chú đơn thuần thành một phần mở rộng của tư duy. Tôi sẽ tiếp tục đẩy ranh giới của nó để khơi gợi những ý tưởng mới và hợp lý hóa các tác vụ phức tạp. Bạn còn chần chừ gì nữa? Hãy thử trải nghiệm NotebookLM và tận hưởng khả năng thích ứng của nó. Rốt cuộc, điều quan trọng không chỉ là những gì nó có thể làm, mà là những gì bạn khai thác từ nó.
Nếu bạn vẫn đang cân nhắc việc sử dụng NotebookLM, hãy tham khảo bài viết này để tìm hiểu các tính năng mà nó làm tốt hơn so với các đối thủ cạnh tranh.
Biểu tượng ứng dụng NotebookLM, một công cụ AI mạnh mẽ từ Google.
Tài liệu tham khảo:
- Obsidian Explained: The ultimate tool for organizing your thoughts: https://www.xda-developers.com/obsidian-explained-the-ultimate-tool-for-organizing-your-thoughts/
- Best project management tools for professionals and entrepreneurs: https://www.xda-developers.com/best-project-management-tools-for-professionals-and-entrepreneurs/
- Features NotebookLM does better than alternatives: https://www.xda-developers.com/features-notebooklm-does-better-than-alternatives/
- Truy cập NotebookLM: https://notebooklm.google.com/
