NotebookLM đã thay đổi đáng kể cách chúng ta tương tác với một lượng lớn thông tin, biến những núi dữ liệu tưởng chừng như không thể kiểm soát trở nên dễ tiếp cận hơn. Tuy nhiên, đối với bất kỳ ai thường xuyên làm việc với các tập dữ liệu lớn, thách thức thực sự của một công cụ như vậy chỉ bộc lộ khi bạn đẩy nó vượt quá giới hạn thông thường. Chính vì tò mò muốn biết NotebookLM thực sự mạnh mẽ đến đâu, tôi đã cố tình “quá tải” nó bằng những tài liệu khổng lồ và các video YouTube cực dài, vượt xa các trường hợp sử dụng điển hình, để xem công cụ này sẽ xử lý ra sao.
Hãy cùng congnghe360.net khám phá hành trình sâu vào khả năng xử lý của NotebookLM và những gì đã xảy ra khi tôi cố gắng phá vỡ giới hạn của nó với lượng thông tin khổng lồ. Theo FAQ của NotebookLM, người dùng có thể tạo 100 sổ ghi chú (notebooks), với tối đa 50 nguồn (300 nguồn trong gói Pro) và mỗi nguồn có thể chứa tới 500.000 từ.
Mẹo sử dụng NotebookLM hiệu quả để tăng cường năng suất
Thử Thách 1: Phân Tích Báo Cáo Tác Động Năng Lượng Bền Vững Của Tesla
Khi quyết định thử nghiệm giới hạn của NotebookLM một cách nghiêm túc, tôi không chọn bất kỳ tài liệu nào ngẫu nhiên. Tôi đã chọn một tập tin 42 trang mang tên “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 dày đặc, được soạn thảo cẩn thận, 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 hiểu các yếu tố trực quan.
Đúng như dự đoán, quá trình tải lên diễn ra suôn sẻ và NotebookLM đã tạo ra một bản tóm tắt ngay lập tức. Dưới đây là một số câu hỏi tôi đã đặt ra:
- Đâu là những lĩnh vực trọng tâm chính trong các sáng kiến năng lượng bền vững của Tesla trong những năm tới?
- Các nguồn phát thải khí nhà kính chính được đề cập trong hoạt động của Tesla là gì?
Trong cả hai trường hợp, NotebookLM đã 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 dưới đây:
- Khách hàng của Tesla đã tránh thải bao nhiêu tấn CO2e vào khí quyển Trái đất trong 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 cụ thể này. Điều này cho thấy công cụ có thể gặp khó khăn với các chi tiết số liệu ẩn trong biểu đồ hoặc hình ảnh.
Thử Thách 2: Đọc Báo Cáo Thu Nhập Của Apple Qua NotebookLM
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 bản ghi từ ba cuộc gọi thu nhập hàng quý gần đây nhất của Apple. 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 từ những tài liệu riêng biệt nhưng có liên quan này hay không. Tôi đã tạo một sổ ghi chú mới, thêm các tệp PDF này và khi đã tin tưởng rằng NotebookLM đã “đọc” chúng, tôi bắt đầu đặt câu hỏi. Tôi bắt đầu với những câu hỏi chung chung như “Những số liệu 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.
Các cách độc đáo để tận dụng tối đa NotebookLM trong công việc
Tôi quyết định đẩy nó đi xa hơn và hỏi “Apple mô tả chiến lược của mình cho ‘Apple Intelligence’ như thế nào trong các cuộc gọi này?”, và nhận được một câu trả lời chi tiết về chiến lược triển khai theo giai đoạn, mở rộng, tích hợp sâu vào 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 rút ra thông tin liên quan từ báo cáo quý trước và chia sẻ những phát hiện chính.
Thử Thách 3: Học Tự Host Từ Video YouTube Giáo Dục Dài Hàng Giờ
NotebookLM giải mã và tóm tắt nội dung từ video YouTube dài
Tôi thường xuyên bắt gặp các nội dung giáo dục chi tiết, dài dòng trên YouTube, nhưng việc xem một video dài 3 hoặc 4 giờ, ngay cả về một chủ đề tôi quan tâm, đòi hỏi một sự cam kết về thời gian rất lớn. Ví dụ, tôi đã quen thuộc với Kubernetes, nhưng tôi biết rằng một vài video này có thể chứa các chi tiết kiến trúc cụ thể, mẹo khắc phục sự cố và các thực hành tốt nhất.
Vì vậy, tôi đã tìm thấy hai video 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. Tôi chỉ đơn giản sao chép và dán các liên kết YouTube trực tiếp vào NotebookLM và để chúng được liệt kê làm nguồn hoạt động.
Đầu tiên, tôi hỏi “Bạn có thể giải thích những khác biệt cốt lõi giữa Deployment và StatefulSet không?”, và nó đã rút ra thông tin liên quan ngay lập tức. Tôi quyết định đẩy nó xa hơn và hỏi “Các thực hành tốt nhất được khuyến nghị để bảo mật một cụm Kubernetes là gì?”, và ngạc nhiên thay, nó đã rút ra thông tin liên quan từ cả hai video, tổng hợp lại và hiển thị câu trả lời.
Nhìn chung, tôi thấy rằng 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 biểu đồ, độ chính xác có thể không ổn định. Dù sao đi nữa, có một lý do mà Google yêu cầu người dùng kiểm tra lại các phản hồi của NotebookLM.
Tổng Kết: NotebookLM Và Giới Hạn Thực Tế
Sau khi đẩy NotebookLM đến giới hạn cao nhất với các tài liệu lớn, thử nghiệm của tôi đã thực sự mở mang tầm mắt. Mặc dù có một vài trục trặc nhỏ, nhưng trong hầu hết các trường hợp, NotebookLM đã hoàn thành công việc một cách khá tốt.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, NotebookLM cũng có những giới hạn về số lượng nguồn, nhưng đây là một giới hạn rất hào phóng và bạn sẽ khó có thể vượt qua nó trong quy trình làm việc hàng ngày của mình. Bạn hoàn toàn có thể tạo một sổ ghi chú “Mọi thứ” trong NotebookLM để xử lý tình trạng quá tải thông tin mà không cần lo lắng quá nhiều.
Biểu tượng NotebookLM – công cụ AI thông minh của Google
Hãy trải nghiệm NotebookLM ngay hôm nay để tối ưu hóa việc quản lý và phân tích thông tin của bạn!