Tôi đã có cơ hội sử dụng trợ lý nghiên cứu AI của Google, NotebookLM, từ rất lâu trước khi nó trở nên phổ biến. Ngay từ khi Google ra mắt dự án thử nghiệm này dưới tên mã Project Tailwind, tôi đã nhận thấy tiềm năng to lớn của nó. Mặc dù ở giai đoạn đầu NotebookLM chưa có tính năng Audio Overviews – một yếu tố then chốt giúp nó trở nên nổi tiếng hiện nay – nhưng nó vẫn là một công cụ mạnh mẽ và đầy hứa hẹn.
Tôi là một người khá “ngại” thay đổi, và một khi đã tìm thấy thứ gì đó ưng ý, tôi sẽ gắn bó với nó. Vì vậy, khi NotebookLM trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của tôi và cải thiện nó đáng kể, tôi không muốn rời bỏ nó. Gần đây, tôi nhận ra rằng dù NotebookLM đã là một công cụ xuất sắc, việc kết hợp nó với các công cụ phù hợp khác có thể nâng hiệu quả làm việc lên một tầm cao mới. Dưới đây là 3 công cụ năng suất mà tôi đã và đang kết hợp với NotebookLM để tối ưu hóa quy trình làm việc của mình.
1. Perplexity: Công Cụ Đào Sâu Thông Tin Hiệu Quả
Perplexity – Trợ Lý Nghiên Cứu Thời Gian Thực
Một công cụ AI mà tôi sử dụng rất nhiều gần đây là Perplexity. Nó có khả năng tìm kiếm internet theo thời gian thực, tổng hợp thông tin và nghiên cứu từ các nguồn đáng tin cậy. Nghe mô tả, bạn có thể dễ dàng nhận ra yếu tố “nghiên cứu” tồn tại ở cả NotebookLM và Perplexity, nhưng đó cũng là điểm tương đồng duy nhất giữa hai công cụ này.
Không giống Perplexity, NotebookLM được thiết kế chủ yếu để nâng cao cách bạn làm việc với các nguồn tài liệu mà bạn đã tải lên một sổ tay. Vì vậy, công cụ này phát huy hiệu quả nhất khi bạn đã thu thập thông tin và chỉ cần những cách tốt hơn để tương tác, sắp xếp và hiểu rõ chúng.
Mặc dù tôi thường thêm các nguồn như slide bài giảng vào sổ tay NotebookLM của mình, nhưng đôi khi tôi muốn bổ sung thêm các nguồn bên ngoài, đặc biệt là những phát hiện hoặc nghiên cứu mới nhất. Đó là lúc Perplexity phát huy tác dụng. Chẳng hạn, nếu tôi có một sổ tay cho lớp lịch sử thế giới và muốn tìm các nghiên cứu hoặc bài báo tin tức gần đây cung cấp góc nhìn cập nhật về một sự kiện lịch sử cụ thể, thay vì tìm kiếm thủ công, tôi chỉ cần nhập một câu lệnh vào Perplexity. Tab Sources sẽ hiển thị một danh sách các liên kết mà tôi có thể thêm vào sổ tay của mình.
Trong những trường hợp Perplexity tìm thấy nhiều nguồn và việc thêm thủ công vào NotebookLM không phải là điều tôi muốn làm, tôi có thể sử dụng một tiện ích mở rộng của Google Chrome để tự động hóa quá trình này. Khi các nguồn đã nằm trong một sổ tay NotebookLM mới (hoặc đã có), tôi coi nó như một sổ tay thông thường với các nguồn do chính tôi tuyển chọn. Điểm khác biệt duy nhất là tôi chưa hoàn toàn quen thuộc với nội dung của từng nguồn.
Phối Hợp Hoàn Hảo với NotebookLM
May mắn thay, NotebookLM giúp tôi vượt qua trở ngại này một cách vô cùng đơn giản. Tất cả những gì tôi cần làm là yêu cầu nó tóm tắt nguồn tài liệu, và tôi có thể nhanh chóng nắm bắt thông tin. Tôi cũng có thể tương tác với các nguồn bằng cách tạo Audio Overviews, Mind Maps, Briefing Docs, Study Guides, và nhiều hơn nữa.
Vì NotebookLM hoạt động dựa trên các nguồn được cung cấp (source-grounded), tôi có thể đặt câu hỏi cho AI về các nguồn và nhận thông tin trực tiếp từ tài liệu của mình mà không lo bị “ảo giác” (hallucination). Nó chỉ tham chiếu tài liệu hiện có và không tìm kiếm trên web để trả lời truy vấn của tôi, vì vậy tôi không cần lo lắng về việc nó sẽ tạo ra những câu trả lời sai lệch chỉ để làm hài lòng tôi.
Cả hai công cụ này đều được thiết kế để tăng cường quá trình nghiên cứu, nhưng phục vụ các mục đích hoàn toàn khác nhau. Mặc dù vậy, chúng hoạt động liền mạch cùng nhau, và việc kết hợp chúng chắc chắn là một trong những quyết định thông minh nhất mà tôi từng đưa ra.
Giao diện NotebookLM và Perplexity hoạt động liền mạch trên máy tính, minh họa sự kết hợp AI hiệu quả
2. Gemini: Nâng Cao Kiến Thức Với Tính Năng Deep Research
Sức Mạnh Nghiên Cứu Chuyên Sâu của Gemini
Việc kết hợp Gemini với NotebookLM có vẻ lạ lùng, vì NotebookLM được hỗ trợ bởi Gemini. Nhưng hãy nghe tôi giải thích. Giao diện Gemini (trên cả website và ứng dụng di động) có một công cụ cực kỳ mạnh mẽ gọi là Deep Research. Tính năng này thực hiện nghiên cứu một chủ đề bạn cung cấp… một cách sâu sắc.
Không giống như một chatbot AI chỉ mất vài giây để đưa ra câu trả lời cho một truy vấn, tính năng Deep Research của Gemini bắt đầu bằng cách xây dựng một kế hoạch về cách tiếp cận để nghiên cứu chủ đề của bạn, sau đó mới bắt đầu quá trình nghiên cứu. Trong quá trình đó, Gemini phân tích hàng trăm trang web, bao gồm cả các diễn đàn cộng đồng như Reddit và thậm chí cả video YouTube. Tôi không nói quá khi nói “hàng trăm” ở đây. Khi tôi yêu cầu Gemini sử dụng Deep Research để nghiên cứu về XDA, nó đã phân tích 104 trang web.
Giao diện trực quan của Gemini, công cụ AI mạnh mẽ từ Google
Với lượng nghiên cứu mà công cụ này thực hiện, một điều chắc chắn là báo cáo cuối cùng nó tạo ra sẽ không hề hời hợt hay đọc lướt qua nhanh chóng. Trong những lúc tôi không muốn đọc qua các kết quả Deep Research của Gemini, tôi chỉ cần chuyển nó thành tài liệu Google Docs và thả vào một sổ tay NotebookLM. Sau đó, tôi nghe một Audio Overview của nó.
Báo cáo Deep Research của Gemini đảm bảo tôi có được sự hiểu biết toàn diện và sâu sắc về chủ đề, còn NotebookLM giúp tôi tương tác với nghiên cứu đó một cách hiệu quả để kiến thức thực sự “thấm” vào.
Mặc dù Gemini cho phép bạn chuyển đổi báo cáo Deep Research thành Audio Overviews ngay trong giao diện, tôi thường làm điều đó khi tôi chỉ muốn có một cái nhìn tổng quan nhanh về chủ đề. Khi tôi muốn có một cái nhìn tổng quan sâu sắc và đầy đủ hơn, tôi lại quay về với NotebookLM, đặc biệt là hiện tại bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn về độ dài của bản tóm tắt âm thanh.
3. Quizlet: Học Tập Hiệu Quả Hơn Với Flashcard AI
Vượt Qua Nỗi Lo Ghi Nhớ Với Flashcard
Mặc dù NotebookLM chứa đầy các tính năng đã thay đổi cách tôi học tập, nhưng có một điều nó vẫn chưa thể khắc phục hoàn toàn: trí nhớ “cá vàng” của tôi. Tôi thực sự gặp khó khăn khi ghi nhớ thông tin và thường quên ngay những gì vừa ghi nhớ chỉ sau vài giây. Tôi vẫn phải dựa vào flashcard cho các khóa học nặng về trí nhớ, và Quizlet là trang web yêu thích của tôi cho việc đó.
Tôi đã sử dụng Quizlet từ khi còn đi học và nó là kho lưu trữ những bộ flashcard mà tôi đã dành hàng giờ liền để tạo thủ công. Tuy nhiên, gần đây, tôi đã kết hợp Quizlet với NotebookLM theo những cách giúp việc sử dụng cả hai công cụ trở nên dễ dàng hơn. Đối với những bộ flashcard tôi đã tạo, tôi chỉ cần sao chép chúng vào một sổ tay NotebookLM để có thể hiểu rõ hơn và thực sự đặt câu hỏi cho AI về các thuật ngữ thay vì chỉ lướt qua chúng một cách vô thức.
Tạo Flashcard Thông Minh Cùng NotebookLM
Vào những ngày tôi học một điều gì đó mới trong một khóa học đòi hỏi nhiều trí nhớ và không muốn mất hàng giờ để tạo flashcard từ đầu, tôi để NotebookLM làm phần việc nặng nhọc cho mình. Tôi thêm tất cả tài liệu học tập vào một sổ tay NotebookLM, sau đó yêu cầu nó tạo các câu hỏi và câu trả lời dạng trắc nghiệm trực tiếp từ các nguồn của tôi. Ví dụ, đây là một câu lệnh tôi đã sử dụng:
“Bạn có thể tạo 50 câu hỏi và câu trả lời dạng flashcard dựa trên sổ tay này không? Giữ cho chúng ngắn gọn và tập trung. Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, thân thiện với người mới bắt đầu và bao gồm các khái niệm OOP chính như lớp, đối tượng, kế thừa, đa hình, đóng gói và trừu tượng.”
NotebookLM đang tạo flashcard dựa trên tài liệu được cung cấp, tối ưu hóa quá trình học tập
Nhờ vào bản chất “source-grounded” của NotebookLM, các câu hỏi mà nó tạo ra luôn gắn liền trực tiếp với tài liệu của tôi, vì vậy tôi biết mình không ghi nhớ những thông tin bịa đặt hay không liên quan. Một khi đã có một bộ câu hỏi và trả lời chất lượng, tôi chỉ cần sao chép chúng vào Quizlet và sử dụng như bất kỳ bộ flashcard nào khác. Đó là một cách tiết kiệm thời gian đáng kể, và thành thật mà nói, nó khiến toàn bộ quá trình học tập bớt áp lực hơn rất nhiều.
Màn hình chào mừng của NotebookLM hiển thị trên iPad, nhấn mạnh khả năng truy cập đa nền tảng của công cụ AI
Tối Ưu Hóa Quy Trình Với Sự Kết Hợp Các Công Cụ Yêu Thích
Tất nhiên, những công cụ tôi đã đề cập ở trên không phải là những công cụ duy nhất bạn có thể sử dụng cùng với NotebookLM. Một số người kết hợp NotebookLM với Obsidian, trong khi những người khác thậm chí có thể kết hợp nó với ChatGPT hoặc Meta AI. Cuối cùng, tất cả đều phụ thuộc vào sở thích cá nhân và việc tìm ra sự kết hợp hoạt động tốt nhất cho bạn.
Sức mạnh thực sự của AI không chỉ nằm ở khả năng của từng công cụ riêng lẻ, mà còn ở cách chúng ta kết nối và tận dụng chúng để tạo ra một hệ sinh thái làm việc thông minh và hiệu quả hơn. Hãy thử nghiệm những sự kết hợp này và khám phá cách chúng có thể biến đổi quy trình làm việc và học tập của bạn. Bạn đã thử kết hợp NotebookLM với công cụ nào khác chưa? Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới!