Với tư cách là một người dùng lâu năm của NotebookLM – trợ lý nghiên cứu AI đột phá từ Google, tôi đã có cơ hội chứng kiến hành trình phát triển ấn tượng của công cụ này ngay từ những ngày đầu còn nằm trong “vườn ươm” Google Labs. Google Labs, nếu bạn chưa biết, là nơi gã khổng lồ công nghệ thử nghiệm các ý tưởng mới trước khi ra mắt rộng rãi.
Gần đây, tôi đã dành thời gian thử nghiệm nhiều dự án mới nhất của Google Labs để so sánh với NotebookLM, và phải nói rằng, các dự án này ngày càng trở nên ấn tượng. NotebookLM, ban đầu mang mật danh “Project Tailwind”, cũng được giới thiệu tại Google I/O 2023 và nhanh chóng “gây sốt” với các tính năng như Tóm tắt bằng âm thanh (Audio Overviews), thu hút hàng trăm nghìn người dùng trên toàn thế giới.
Là một người đã gắn bó với NotebookLM từ những buổi sơ khai, ngay cả khi nó chưa có những tính năng làm nên giá trị của nó như ngày nay, tôi đã học được rất nhiều điều và cảm thấy mình như đang ngồi ở hàng ghế đầu chứng kiến sự tiến hóa của nó. Có nhiều điều tôi sẽ làm khác đi nếu bắt đầu lại với NotebookLM, đặc biệt là với bộ tính năng hiện tại. Dưới đây là chính xác những gì tôi sẽ thay đổi ngay từ đầu.
Tạo ngay một sổ ghi chép “Everything” (Mọi thứ)
Một cuốn sổ để quản lý tất cả
Dù tôi đã nhiều lần đề cập đến việc tạo một sổ ghi chép “Everything” trong các bài viết khác, nhưng thực tế là tôi chỉ tạo nó rất lâu sau khi bắt đầu sử dụng NotebookLM. Nếu nhớ không nhầm, tôi đã tạo nó vào tháng 2 năm 2025. Vì vậy, nếu được bắt đầu lại từ đầu với NotebookLM, điều đầu tiên tôi làm có lẽ là tạo một sổ “Everything”.
Khái niệm này không phải là điều tôi tự mình sáng tạo. Nó thực chất là một gợi ý từ Steven Johnson, một cây bút 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 anh ấy chia sẻ các mẹo để tận dụng tối đa NotebookLM, một trong những lời khuyên là tạo một sổ ghi chép chính, sau đó từ đó xác định các sổ ghi chép theo chủ đề cụ thể hơn. “Sổ ghi chép chính” này chính là cái mà Steven gọi là sổ “Everything”. Steven đề xuất điền vào sổ này những nguồn tài liệu mà bạn thường xuyên làm việc, biến nó thành một AI cá nhân hóa và một dạng “bộ não thứ hai” của bạn.
Là một người hay quên gần như mọi suy nghĩ chỉ vài phút sau đó, ý tưởng lưu trữ mọi thứ tôi muốn ghi nhớ và truy xuất tức thì ở một nơi duy nhất thực sự rất hợp lý. Vì vậy, đó chính xác là những gì tôi đã làm vài tháng trước. Tôi tạo một sổ ghi chép NotebookLM mới và điền vào đó hàng loạt nguồn tài liệu phản ánh con người tôi hiện tại, như những ghi chú ngẫu nhiên trên Apple Notes viết lúc nửa đêm, danh sách sách và phim, ý tưởng viết lách ngẫu nhiên, và thậm chí cả lịch học cùng mô tả các khóa học tôi đang tham gia.
Mục tiêu không phải là xây dựng một sổ ghi chép được tổ chức hoàn hảo, ghi lại mọi chi tiết về bản thân tôi. Mục tiêu là để tôi không còn phải cố gắng ghi nhớ quá nhiều thông tin chỉ vì mục đích ghi nhớ, và cuối cùng có một không gian nơi tôi có thể truy xuất ngay lập tức các ý tưởng mình đã có trước đó bằng ngôn ngữ tự nhiên, và thực sự định hình chúng thành thứ gì đó có ý nghĩa. Việc tạo sổ “Everything” là một trong những động thái thông minh nhất tôi từng làm để theo dõi mọi thứ, và tôi chỉ ước mình đã tạo nó sớm hơn.
Chọn lọc nguồn tài liệu
Nhiều chưa hẳn đã tốt hơn
Giao diện thêm nguồn tài liệu vào NotebookLM, hiển thị các tùy chọn như tải lên PDF hoặc liên kết website, minh họa cho việc quản lý nguồn thông tin hiệu quả.
Sức mạnh lớn nhất của NotebookLM là giúp bạn tương tác tốt hơn với các nguồn tài liệu bạn đã có sẵn. Nó không được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm nguồn mới hay học một điều hoàn toàn xa lạ từ đầu. NotebookLM phát huy tối đa 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, ý tưởng ghi lại trong cuộc họp, các bài nghiên cứu khoa học, hay bất cứ thứ gì 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.
Giờ đây, vấn đề là đây: tính năng AI cá nhân hóa bắt đầu trở nên kém hiệu quả khi bạn tải lên quá nhiều nguồn không liên quan đến nhau. Nếu bạn đổ một đống PDF, liên kết hoặc tài liệu ngẫu nhiên thuộc các chủ đề hoàn toàn khác nhau vào, sẽ khó hơn cho NotebookLM để duy trì ngữ cảnh hoặc đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa. Đó chính xác là sai lầm tôi đã mắc phải. Vì vậy, thay vì đổ tất cả các nguồn tôi có vào một sổ ghi chép, tôi 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 rất nhiều, và nó giúp NotebookLM đưa ra các bản tóm tắt và câu trả lời tốt hơn.
Kết hợp NotebookLM với các công cụ khác
NotebookLM không được thiết kế để làm mọi thứ
NotebookLM chắc chắn là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Mặc dù đó là một điều tuyệt vời, nhưng đó cũng là một trong những lý do lớn nhất khiến tôi từ chối sử dụng bất kỳ công cụ nào khác. Điều này kéo dài 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, và nhiều hơn nữa. Chẳng hạn, tôi thường kết hợp NotebookLM với Perplexity vào những ngày tôi không có nhiều nguồn để làm việc trong NotebookLM.
Trong khi NotebookLM không được thiết kế để giúp bạn tìm nguồn mới, thì Perplexity lại làm được 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 đào 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 việc đó. Đó là lúc NotebookLM phát huy hoàn hảo vai trò của mình. Tôi có thể tạo Sơ đồ tư duy (Mind Maps) từ thông tin trong các nguồn tôi tìm thấy từ Perplexity, hoặc biến chúng thành các bản tóm tắt bằng âm thanh (Audio Overviews) hấp dẫn chỉ trong vài phút.
Chìa khóa ở đây là tận dụng tối đa thế 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 cặp đôi công cụ bổ sung cho nhau một cách liền mạch, và tạo ra một quy trình làm việc mà bạn thực sự sẽ gắn bó.
Những mẹo 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 với NotebookLM. Hãy áp dụng những kinh nghiệm này để tối ưu hóa việc nghiên cứu và quản lý thông tin của bạn. Bạn đã sẵn sàng khám phá tiềm năng của NotebookLM chưa? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về những mẹo này và cách bạn sử dụng công nghệ để nâng cao năng suất!
