Có thể nói, NotebookLM đã cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với khối lượng thông tin khổng lồ. Tuy nhiên, bất kỳ ai làm việc với các bộ dữ liệu lớn đều biết rằng bài kiểm tra thực sự của một công cụ như vậy thường đến khi bạn đẩy nó vượt ra ngoài giới hạn thông thường. Với vai trò là một chuyên gia công nghệ, tôi tò mò muốn xem NotebookLM thực sự mạnh mẽ đến mức nào, vì vậy tôi đã cố tình “quá tải” nó với các tài liệu đồ sộ và video YouTube dài, lớn hơn nhiều so với các trường hợp sử dụng điển hình, để xem nó xử lý (hay không xử lý) ra sao.
Hãy cùng tôi khám phá hành trình đi sâu vào khả năng xử lý của NotebookLM và tiết lộ những gì đã xảy ra khi tôi cố gắng “phá vỡ” nó bằng lượng thông tin áp đảo.
Theo mục Câu hỏi thường gặp của NotebookLM, người dùng có thể tạo 100 sổ tay (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 nâng cao năng suất
Phân Tích Báo Cáo Tác Động Năng Lượng Bền Vững Của Tesla (Báo Cáo 42 Trang)
“Pha trộn” giữa thành công và thách thức
Khi quyết định thực sự kiểm tra sức chịu đựng của NotebookLM, tôi không chọn bất kỳ tài liệu nào. Tôi đã chọn một tệp dài 42 trang có tiêu đề “Báo cáo Tác động Năng lượng Bền vững của Tesla: Báo cáo năm 2024”. Đây không phải là một tệp văn bản đơn giản; nó là một báo cáo dày đặc, được biên soạn kỹ lưỡng.
Báo cáo này chứa đầy văn bản, biểu đồ, hình ảnh và đồ thị minh họa xu hướng tiêu thụ và sản xuất năng lượng. Đó là một tài liệu toàn diện, đa diện, đòi hỏi AI không chỉ hiểu văn bản mà còn phải hiểu cả hình ảnh.
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 hỏi:
- Các lĩnh vực trọng tâm chính trong các sáng kiến năng lượng bền vững của Tesla trong những năm tới là gì?
- Các nguồn phát thải khí nhà kính chính được đề cập trong hoạt động của Tesla là gì?
Trong cả hai trường hợp, NotebookLM đều cung cấp cho tôi những câu trả lời có liên quan. Bây giờ, tôi muốn trích xuất dữ liệu cụ thể, vì vậy tôi đã hỏi câu hỏi dưới đây:
- Khách hàng của Tesla đã tránh thải ra bao nhiêu tấn CO2 tương đương (CO2e) vào khí quyển Trái đất vào năm 2024?
Ở đây, câu trả lời đúng là 32 triệu tấn (tăng 60% so với năm 2023), nhưng NotebookLM đã không thể làm nổi bật con số cụ thể đó.
Đọc Báo Cáo Thu Nhập Của Apple Qua NotebookLM: Mở Khóa Tiềm Năng Thực Sự Của AI
Khám phá tiềm năng đa tài liệu
Sau khi ấn tượng với cách NotebookLM xử lý báo cáo của Tesla, tôi quyết định đẩy khả năng xử lý đa tài liệu của nó. Tôi đã thu thập các 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, ngẫu nhiên; 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 chi tiết từ những tài liệu riêng biệt nhưng có liên quan này hay không.
Tôi đã tạo một sổ tay mới, thêm các tệp PDF này vào và một khi tôi tin tưởng rằng NotebookLM đã “đọc” chúng, tôi bắt đầu đặt câu hỏi. Tôi bắt đầu với những câu hỏi rộng như Các số liệu doanh thu chính và động lực tăng trưởng 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.
Tôi quyết định đẩy nó 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 câu trả lời chi tiết về việc triển khai theo từng giai đoạn và mở rộng, tích hợp sâu vào phần cứng và các tính năng chính.
Phần tốt nhất là tôi luôn có thể nhấp vào nguồn và tham khảo đoạn văn chính xác trong tài liệu PDF đã tải lên.
Tôi thậm chí còn hỏi Triển vọng cho quý tới là gì? và NotebookLM đã lấy thông tin liên quan từ báo cáo quý trước và chia sẻ những phát hiện chính.
Những cách độc đáo để tận dụng tối đa NotebookLM trong công việc
Học Tự Host Hệ Thống Bằng Video YouTube: Kết Quả Đáng Ngạc Nhiên
Giải mã kiến thức từ video dài hàng giờ
NotebookLM giải mã thông tin từ video YouTube dài và phức tạp
Tôi thường xuyên bắt gặp những nội dung giáo dục chi tiết, dài trên YouTube, nhưng xem một video dài 3-4 giờ, ngay cả về một chủ đề tôi quan tâm, cũng là 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 phương pháp hay nhất.
Vì vậy, tôi đã tìm thấy hai video Kubernetes trên YouTube – một video dài khoảng bốn giờ và một video khác khoảng ba giờ. Nhiệm vụ của tôi là bỏ qua trải nghiệm xem truyền thống và đi thẳng vào kiến thức.
Tôi chỉ cần sao chép và dán các liên kết YouTube trực tiếp vào NotebookLM và liệt kê chúng làm nguồn hoạt động.
Đầu tiên, tôi hỏi Bạn có thể giải thích sự khác biệt cốt lõi giữa Deployment và StatefulSet không? và nó đã trích xuất thông tin liên quan ngay lập tức.
Tôi quyết định đẩy nó xa hơn và hỏi, Các phương pháp hay nhất được khuyến nghị để bảo mật một cụm Kubernetes là gì?, và thật ngạc nhiên, nó đã lấy thông tin liên quan từ cả hai video, tổng hợp lại và hiển thị câu trả lời.
Nhìn chung, tôi nhận thấy rằng NotebookLM hoạt động tốt nhất với các tệp PDF nhiều 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. Rốt cuộc, có lý do tại sao Google yêu cầu kiểm tra lại các phản hồi của NotebookLM.
Lời Thú Nhận Của Một “Kẻ Lạm Dụng” NotebookLM
Sau khi đẩy NotebookLM đến giới hạn cao nhất với các tài liệu lớn, thử nghiệm của tôi đã mang lại nhiều điều bổ ích. Có một vài trục trặc nhỏ, nhưng trong hầu hết các trường hợp, NotebookLM đã hoàn thành công việc một cách ổn thỏa.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, NotebookLM có những giới hạn về số lượng nguồn, nhưng đây là một giới hạn rất rộng rãi và bạn sẽ khó vượt qua nó trong quy trình làm việc của mình. Giờ đây, bạn có thể tự tin tạo một “sổ tay tổng hợp” (Everything notebook) trong NotebookLM để xử lý tình trạng quá tải thông tin mà không cần lo lắng.
Logo của NotebookLM, công cụ AI quản lý thông tin
Hãy bắt đầu tạo một ‘notebook tổng hợp’ của riêng bạn để quản lý mọi thông tin mà không gặp trở ngại!