Google nổi tiếng với những thử nghiệm AI độc đáo, và trang Google Labs chuyên dụng là nơi trưng bày và cho phép người dùng trải nghiệm một số trong số đó. Một ví dụ điển hình là “Little Language Lessons” – ba trải nghiệm nhỏ gọn được xây dựng trên nền tảng trợ lý AI Gemini của công ty. Các thử nghiệm này giống như cách Google “Duolingo hóa” quy trình học ngôn ngữ mới bằng AI thông qua trò chơi hóa. Trong khi nhiều thử nghiệm từ Google Labs dần chìm vào quên lãng, một số ít đã thành công vươn ra công chúng, và NotebookLM là một trong số đó. Ứng dụng ghi chú được hỗ trợ AI này, ra mắt lần đầu dưới tên mã “Project Tailwind” vào năm 2023, đã chứng minh được giá trị và tồn tại mạnh mẽ.
Điều làm nên sự khác biệt của NotebookLM so với hàng trăm công cụ ghi chú AI khác trên thị trường, giúp nó nhanh chóng thu hút sự chú ý, chính là khả năng tạo podcast được hỗ trợ bởi AI. Mặc dù đây là tính năng đã đưa NotebookLM lên bản đồ, nhưng vẫn còn một vài tính năng ít được đánh giá cao hơn, được tích hợp một cách lặng lẽ trong NotebookLM mà nhiều người, bao gồm cả người viết, đã bỏ qua trong một thời gian dài.
1. Chế Độ Tương Tác trong Tổng Quan Âm Thanh (Interactive Mode in Audio Overviews)
Tương tác như một người dẫn chương trình thứ ba của podcast AI
Nếu bạn đã từng sử dụng NotebookLM, có lẽ bạn đã thử tính năng Tổng Quan Âm Thanh (Audio Overviews) ít nhất một lần. Tổng Quan Âm Thanh là thuật ngữ mà NotebookLM dùng để chỉ các podcast được tạo ra bởi AI, nơi hai người dẫn chương trình thảo luận về các nguồn bạn thêm vào sổ ghi chép của mình một cách hấp dẫn và sinh động (ngay cả khi các nguồn của bạn là về chủ đề khô khan nhất). Mặc dù các podcast AI này là một cách tuyệt vời để nhanh chóng tổng hợp nội dung trong các nguồn của bạn mà không cần phải đọc từng cái một, chúng không phải là một bản phân tích toàn diện. Đương nhiên, có khả năng Tổng Quan Âm Thanh của NotebookLM có thể bỏ sót một giải thích cụ thể mà bạn đang mong muốn nghe.
Vì vậy, nếu bạn giống như người viết và phụ thuộc nhiều vào NotebookLM khi ôn luyện cho một kỳ thi nào đó, có lẽ không phải là ý hay nếu coi Tổng Quan Âm Thanh là phương pháp học tập duy nhất của mình. Mặc dù bạn luôn có tùy chọn thêm hướng dẫn, chẳng hạn như yêu cầu người dẫn chương trình tập trung vào một chủ đề cụ thể bằng cách nhấp vào nút Tùy chỉnh (Customize), nhưng sẽ tốt hơn nhiều nếu bạn có thể trực tiếp tham gia vào podcast và đặt câu hỏi của mình phải không? Chế độ Tương tác (Interactive Mode) của tính năng Tổng Quan Âm Thanh trong NotebookLM cho phép bạn làm chính xác điều đó.
Người viết nhận thấy việc này tốt hơn rất nhiều so với cách tìm kiếm câu hỏi trực tuyến, vì có khả năng câu trả lời nhận được có thể không liên quan đến khóa học của mình. Với NotebookLM, bạn không cần lo lắng về điều đó, vì AI tự chứa và luôn bám sát các nguồn bạn cung cấp, nghĩa là kiến thức cơ bản của nó chính là… các nguồn bạn đã thêm và lịch sử trò chuyện của bạn.
Sau khi bạn tạo Tổng Quan Âm Thanh của mình, hãy nhấp vào nút Chế độ tương tác (BETA) để tham gia. Nhấn vào biểu tượng Phát để bắt đầu podcast, và bất cứ khi nào bạn muốn ngắt lời, chỉ cần nhấn nút Tham gia (Join). Khi bạn làm vậy, người dẫn chương trình sẽ gọi tên bạn bằng cách nói điều gì đó để cho biết họ đã sẵn sàng lắng nghe bạn. Ví dụ:
“Ồ, người nghe của chúng ta có điều gì đó muốn chia sẻ, hãy cùng lắng nghe.”
“Ồ, khoan đã, có ai đó muốn tham gia. Cứ nói đi!”
“Ồ, có ai đó vừa phá vỡ bức tường thứ tư ư? Hãy cùng nghe nào.”
“Chào bạn, bạn có muốn chia sẻ suy nghĩ của mình về điều này không?”
Google đề cập rằng vì tính năng này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, người dẫn chương trình AI có thể tạm dừng một cách gượng gạo ngay sau khi bạn đặt câu hỏi hoặc chia sẻ suy nghĩ. Người viết đã sử dụng tính năng này một vài lần trong khi học, và nó giống như có một người bạn học đang gọi điện cùng, người biết mọi thứ và có khiếu hài hước kỳ lạ.
2. Câu Hỏi Gợi Ý Để Tăng Cường Hiểu Biết (Follow-up Questions)
Chỉ một câu hỏi có thể mở ra nhiều điều
NotebookLM hiển thị danh sách các câu hỏi gợi ý
Như đã đề cập ở trên, Tổng Quan Âm Thanh rất tuyệt để nhanh chóng xem xét và ôn tập nội dung trong các nguồn của bạn, nhưng chúng không lý tưởng nếu bạn đang học một chủ đề từ đầu. Trong những trường hợp như vậy, người viết thường hỏi NotebookLM các câu hỏi liên quan đến các nguồn của mình trong bảng Trò chuyện (Chat panel). Điều này giúp tiết kiệm thời gian đọc qua các ghi chú, và vì NotebookLM dựa trên các nguồn đã được thêm vào, bạn có thể yên tâm rằng các câu trả lời sẽ không bao gồm bất kỳ thông tin ảo giác nào.
Vì có xu hướng làm như trên mà không cần đọc kỹ các nguồn, người viết không thể nghĩ ra mọi câu hỏi liên quan để hỏi. May mắn thay, NotebookLM cũng giúp ích ở đây. Sau khi công cụ AI trả lời một truy vấn, nó sẽ đề xuất một vài câu hỏi tiếp theo liên quan đến các nguồn của bạn.
Mặc dù các câu hỏi gợi ý không phải lúc nào cũng liên quan trực tiếp đến truy vấn đã hỏi và thường đến từ các phần khác trong nguồn, nhưng chúng vẫn giúp người viết bao quát các khái niệm có thể đã bỏ lỡ trong lúc vội vàng. Điều người viết thường làm gần đây là cố gắng đoán câu trả lời cho các câu hỏi gợi ý mà NotebookLM đưa ra trước khi nhấp vào chúng. Bằng cách này, bạn có thể kiểm tra những gì đã tiếp thu cho đến nay mà không cần mở ghi chú của mình.
3. Khám Phá Nguồn (Discover Sources)
Để NotebookLM giúp bạn tìm kiếm thông tin
Giao diện NotebookLM với tùy chọn 'Khám phá Nguồn'
Một trong những lý do khiến NotebookLM trở thành công cụ AI ưa thích của người viết là nó không tìm kiếm internet khi được hỏi một truy vấn, nhưng người viết không phản đối việc AI sử dụng internet. Tuy nhiên, việc này phải vì những lý do đúng đắn. Tùy chọn Khám phá Nguồn (Discover Sources) trong NotebookLM chính xác là điều người viết đang nói đến. Thay vì AI lấy thông tin ngẫu nhiên từ các nguồn trên web để trả lời các truy vấn bạn có về các nguồn bạn cung cấp, tính năng Khám phá Nguồn sẽ tìm kiếm trên web để giúp bạn, đúng như tên gọi, khám phá các nguồn tài liệu. Tất cả những gì bạn cần làm là mở một sổ ghi chép mới hoặc hiện có và nhấp vào nút Khám phá (Discover) bên cạnh nút Thêm nguồn (Add source) trong bảng Nguồn (Sources).
Hộp văn bản 'Mô tả nguồn bạn muốn thêm' trong tính năng Khám phá Nguồn của NotebookLM
Chỉ cần mô tả loại nguồn bạn muốn thêm vào sổ ghi chép của mình, và nhấn Gửi (Submit).
Công cụ sau đó sử dụng Gemini để tìm kiếm hàng trăm nguồn web (bao gồm cả các diễn đàn cộng đồng như Reddit) trong vài giây và rút gọn danh sách mười nguồn được đề xuất mà nó tin là phù hợp nhất với chủ đề của bạn. Tiêu đề của nguồn, mô tả ngắn gọn về cách nó liên quan đến truy vấn của bạn, và một liên kết đến nguồn cũng sẽ được hiển thị, giúp bạn dễ dàng lướt qua và quyết định nên thêm nguồn nào vào sổ ghi chép của mình. Cuối cùng, chọn ô vuông bên cạnh mỗi nguồn bạn muốn thêm, và nhấp vào Nhập (Import).
Người viết đã thử nghiệm tính năng này kể từ khi NotebookLM giới thiệu nó, và nó thực sự là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Ban đầu, người viết lo lắng rằng nó sẽ khiến NotebookLM bắt đầu đưa ra thông tin ảo giác, nhưng cho đến nay, điều đó vẫn chưa xảy ra. Người viết nhận thấy đây là một cách tuyệt vời để mở rộng sổ ghi chép của bạn với các tài liệu liên quan. Vì bạn vẫn là người quyết định nguồn nào được thêm vào, bạn vẫn giữ toàn quyền kiểm soát những gì AI biết và tham chiếu.
Bạn đang bỏ lỡ nếu chưa thử các tính năng này
Mặc dù các tính năng nổi tiếng hơn của công cụ, như Tổng Quan Âm Thanh và Bản Đồ Tư Duy (Mind Maps), không nghi ngờ gì là đáng kinh ngạc và đủ lý do để thử NotebookLM, và người viết không thể hình dung việc học tập mà thiếu chúng, nhưng mỗi tính năng kể trên đều quan trọng không kém trong thói quen học tập của người viết. Chỉ mong rằng chúng sẽ nhận được nhiều sự chú ý hơn hiện tại.
Tài liệu tham khảo:
- Supercharge your productivity with these top 5 AI note-taking apps
- NotebookLM search web research made easy
- NotebookLM generate mind maps
- Reasons to use NotebookLM