Trong thế giới công nghệ phát triển không ngừng, việc tìm kiếm những công cụ thực sự mang lại hiệu quả vượt trội không phải lúc nào cũng dễ dàng. Google’s NotebookLM, trợ lý nghiên cứu được trang bị AI, là một trong số ít công cụ AI đã thay đổi hoàn toàn cách tôi làm việc và tiếp cận thông tin. Từ khi khám phá NotebookLM, trước cả khi nó trở nên phổ biến, nó đã trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của tôi. Mặc dù tôi không ngừng thử nghiệm các công cụ AI mới, nhưng chưa có công cụ nào phù hợp với cách làm việc của tôi như NotebookLM.
Tuy nhiên, một sai lầm lớn mà tôi mắc phải trong nhiều tháng là sử dụng NotebookLM một cách đơn lẻ. Mãi sau này tôi mới nhận ra rằng việc khai thác sức mạnh của NotebookLM bằng cách kết hợp nó với các công cụ năng suất khác sẽ nâng cao tiềm năng của nó lên một tầm cao mới. Do đó, tôi đã quyết định ghép nối nó với ứng dụng ghi chú yêu thích của mình, Apple Notes. Và thật bất ngờ, sự kết hợp này đã thay đổi hoàn toàn cách tôi ghi chép và làm việc với các ghi chú.
Giao diện NotebookLM trên màn hình laptop, công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu
NotebookLM không phải ứng dụng ghi chú, mà là công cụ xử lý hậu kỳ mạnh mẽ
Nó là công cụ xử lý hậu kỳ, không phải công cụ ghi chú
Dù tôi rất yêu thích NotebookLM, có một điều tôi sẽ không bao giờ đồng ý: ý kiến cho rằng NotebookLM là một công cụ “ghi chú”. Trớ trêu thay, ngay cả khi bạn tìm kiếm “ứng dụng ghi chú tốt nhất” trên Google, mục “Ứng dụng / ghi chú” vẫn liệt kê NotebookLM là một trong các lựa chọn, và tôi cảm thấy điều này hoàn toàn sai lầm.
NotebookLM không phải là một ứng dụng ghi chú và cũng không được thiết kế để thay thế các ứng dụng ghi chú hiện có của bạn. Thay vào đó, nó được tạo ra để tăng cường cách bạn sử dụng các ứng dụng ghi chú đó. Đó chính xác là những gì tôi đã làm. Tôi đã tích hợp NotebookLM vào quy trình ghi chú của mình bằng cách kết hợp nó với Apple Notes. Điều này có nghĩa là tôi vẫn tiếp tục ghi chú như thường lệ trong Apple Notes.
Mặc dù tôi chủ yếu ghi chú viết tay trên iPad bằng Apple Pencil trên các ứng dụng như Goodnotes, Notedrafts và dĩ nhiên là Apple Notes, nhưng trong số đó, NotebookLM hoạt động tốt nhất với các ghi chú được gõ. May mắn thay, tôi chỉ ghi chú viết tay cho các môn học nặng về toán và thích gõ ghi chú cho các môn học còn lại trong Apple Notes. Điều này có nghĩa là hầu hết các môn học nặng về đọc của tôi, nơi NotebookLM thực sự có thể giúp ích, đều đã được gõ và sẵn sàng sử dụng, tạo nên một thiết lập hoàn hảo.
Ghi chú về vật lý hạt nhân và lượng tử trong ứng dụng Apple Notes
Cách NotebookLM giúp tôi “thực sự” hiểu rõ ghi chú từ Apple Notes
Sức mạnh của NotebookLM nằm ở việc giúp bạn tương tác tốt hơn với thông tin bạn đã có sẵn. Nó không được thiết kế để giúp bạn tìm kiếm các nguồn thông tin mới hoặc học một điều gì đó mà bạn hoàn toàn xa lạ. Thay vào đó, nó nhằm mục đích giúp bạn hiểu rõ hơn những gì bạn đã có.
Khi tôi đang trong giờ học và ghi chú trong ứng dụng Notes, đó là một cuộc đua với thời gian. Hầu hết thời gian, tôi cố gắng ghi lại mọi thứ trước khi giáo sư chuyển sang phần tiếp theo, đồng thời vẫn cố gắng thực sự hiểu những gì đang được nói. Mặc dù tính năng ghi âm của Apple Notes đã rất hữu ích và giúp tôi không phải vội vàng viết lại mọi thứ giáo sư nói, đôi khi thông tin vẫn không đọng lại. Đây chính là lúc NotebookLM phát huy tác dụng. Về cơ bản, tôi xuất ghi chú Apple Note mà tôi muốn tìm hiểu sâu hơn dưới dạng PDF và tải nó lên làm nguồn cho một notebook NotebookLM mới. Giờ đây, tôi có thể hỏi NotebookLM bất kỳ câu hỏi nào về các ghi chú mình đã ghi, và nó sẽ đưa ra câu trả lời trực tiếp, trích dẫn chính xác từ các ghi chú tôi đã tải lên.
Điều tuyệt vời nhất là bạn không cần phải là chuyên gia về nội dung để AI hiểu bạn. Bạn có thể sử dụng ngôn ngữ hoàn toàn tự nhiên, và nó sẽ tận dụng khả năng AI của mình để phân tích mọi thứ, giải thích các thuật ngữ khó hiểu, và thậm chí làm nổi bật các mẫu hoặc kết nối mà bạn có thể đã bỏ lỡ. Có những lúc tôi mở lại ghi chú sau nhiều tuần và đột nhiên không nhớ một khái niệm nào đã học. Mặc dù đọc lại toàn bộ ghi chú là một lựa chọn, nhưng một giải pháp tiết kiệm thời gian hơn là chuyển chúng thành bản tóm tắt âm thanh và nghe trong khi đi dạo hoặc làm việc nhà. NotebookLM cho phép tôi làm chính xác điều đó – chuyển ghi chú của tôi thành các bản tổng quan âm thanh (Audio Overviews) hấp dẫn! Và khi tôi có bất kỳ nghi ngờ nào về các khái niệm mà các “host” đang thảo luận trong podcast (điều chắc chắn sẽ xảy ra), tôi có thể chuyển sang Chế độ Tương tác (Interactive Mode), hiện đang trong giai đoạn beta, và trực tiếp hỏi các host AI câu hỏi của mình!
Điều tuyệt vời về NotebookLM là bạn không bị giới hạn chỉ thêm một nguồn duy nhất vào một notebook. Trong phiên bản miễn phí, bạn có thể thêm tối đa 50 nguồn vào mỗi notebook (và 300 trong gói trả phí). Vì vậy, tôi thường có một notebook “master” cho mỗi môn học, nơi tôi thêm các ghi chú từ mỗi buổi học. Bằng cách này, tôi có toàn bộ nội dung học kỳ trong một notebook duy nhất, giúp việc ôn tập cho các kỳ thi trở nên thực sự đơn giản. Khi mọi thứ trở nên quá lộn xộn, tôi thích tạo một Bản đồ Tư duy (Mind Map) nhanh chóng để xem cách các khái niệm khác nhau kết nối với nhau, và về cơ bản, xem tất cả nội dung tôi đang cố gắng tiếp thu dưới dạng hình ảnh trực quan.
Trang chào mừng NotebookLM hiển thị trên màn hình iPad, ứng dụng AI thông minh
NotebookLM lấp đầy khoảng trống và củng cố kiến thức trong ghi chú
Tôi không cần phải đọc lại từng slide nữa
Việc ghi chú trong lớp học đơn giản là không đủ. Luôn có điều gì đó tôi có thể đã bỏ lỡ trong bài giảng, và tôi hầu như luôn cần xem lại các slide hoặc tài liệu đọc được giao sau đó. Trước khi bắt đầu sử dụng NotebookLM, tôi sẽ tự mình xem qua hàng tá slide bài giảng không hồi kết và cố gắng tìm ra những gì mình có thể đã bỏ lỡ hoặc hiểu sai. Mặc dù điều này có ích, nhưng nó thường tốn nhiều thời gian hơn tôi có. NotebookLM giúp công việc này trở nên dễ dàng, và nó thực sự tìm ra nhiều điều hơn tôi có thể tự phát hiện, nhờ vào khả năng AI của nó.
Thay vì lướt qua hàng chục slide cố gắng kết nối các điểm, tôi chỉ cần tải tệp lên, hỏi NotebookLM các câu hỏi cụ thể, hoặc thậm chí nhận được tổng quan cấp cao về các chủ đề chính. Vấn đề lớn nhất với hầu hết các công cụ AI là chúng có thể “hallucinate” (tạo ra thông tin sai lệch) và cuối cùng lấy thông tin từ internet hoặc tự bịa ra mọi thứ. Nhưng NotebookLM thì khác. Nó chỉ lấy thông tin từ các nguồn bạn tải lên, điều đó có nghĩa là các câu trả lời mà nó đưa ra luôn dựa trên các slide bài giảng, ghi chú hoặc tài liệu đọc thực tế của bạn. Điều này đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy tuyệt đối.
Tôi cũng có thể yêu cầu NotebookLM định dạng đầu ra theo cách phù hợp với Apple Note hiện có của mình để tôi có thể sao chép một cách liền mạch mà không làm gián đoạn cấu trúc ban đầu. Cho dù tôi muốn một danh sách gạch đầu dòng rõ ràng, bản tóm tắt về mọi thứ tôi đã bỏ lỡ, hay thậm chí là flashcard, NotebookLM đều thích nghi với bất kỳ định dạng nào tôi cần.
Các mẹo sử dụng NotebookLM hiệu quả để tăng cường năng suất làm việc
Cùng nhau, NotebookLM và Apple Notes giúp việc ghi chú trở nên dễ dàng
Apple Notes không phải là công cụ năng suất duy nhất mà tôi đã kết hợp với NotebookLM. Tôi cũng đã sử dụng nó cùng với Perplexity, Excel và một loạt các công cụ tương tự khác. Lý do tại sao sự kết hợp cụ thể giữa NotebookLM và Apple Notes này lại hiệu quả đến vậy là vì nó là một mối quan hệ hai chiều. Tôi có thể sử dụng NotebookLM để hiểu rõ hơn ghi chú của mình trong Apple Notes, và tôi có thể sử dụng Apple Notes để ghi lại những gì mình học được từ NotebookLM.
Sự kết hợp này không chỉ tối ưu hóa quy trình ghi chú mà còn nâng cao khả năng tiếp thu và củng cố kiến thức. Với NotebookLM làm công cụ phân tích và Apple Notes làm nền tảng lưu trữ, người dùng có thể biến việc ghi chú từ một nhiệm vụ đơn thuần thành một trải nghiệm học tập sâu sắc và tương tác hơn, giúp bạn làm chủ mọi thông tin một cách hiệu quả.
Yêu cầu NotebookLM chuyển đổi slide bài giảng thành flashcard để ôn tập
Tóm lại, nếu bạn đang tìm kiếm một cách để nâng tầm việc ghi chú và học tập, hãy thử kết hợp NotebookLM với Apple Notes. Chắc chắn bạn sẽ bất ngờ với những gì bộ đôi công nghệ này có thể mang lại. Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn nếu bạn đã sử dụng hoặc có ý định thử sự kết hợp này nhé!
