Trong nhiều năm qua, Obsidian đã trở thành “bộ não số” của tôi, là trung tâm lưu trữ mọi ghi chú, ý tưởng và nghiên cứu. Khả năng liên kết mạnh mẽ cùng phương pháp tiếp cận ưu tiên lưu trữ cục bộ đã biến Obsidian thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của tôi. Mặc dù Obsidian cung cấp các tính năng tìm kiếm mạnh mẽ, thẻ (tags) và chế độ xem đồ thị (graph view), việc trích xuất thông tin giá trị từ các kho ghi chú vẫn đòi hỏi nỗ lực thủ công đáng kể. Đây chính là lúc tôi khám phá ra công cụ NotebookLM được hỗ trợ bởi AI của Google và quyết định thử kết nối nó với Obsidian.
Thật bất ngờ, sự tích hợp này không chỉ là một nâng cấp, mà còn là một bước ngoặt thay đổi hoàn toàn năng suất và quy trình sáng tạo của tôi.
Những cách độc đáo để tận dụng NotebookLM trong quản lý ghi chú công nghệ
4 unique ways I use NotebookLM to get the best out of it
My NotebookLM blueprint
Obsidian trong quy trình nghiên cứu: Khi sự mạnh mẽ chưa đủ
Hạn chế trong việc trích xuất thông tin chuyên sâu
Tôi sử dụng Obsidian cho quy trình nghiên cứu nhờ khả năng kiểm soát và tính liên kết chặt chẽ của nó. Quy trình bắt đầu bằng việc tạo một kho (vault) chuyên dụng cho từng dự án hoặc lĩnh vực quan tâm cụ thể. Trong kho đó, tôi thiết lập các thư mục để tổ chức ý tưởng và tài nguyên, sau đó tạo các ghi chú Markdown riêng lẻ.
Sức mạnh của Obsidian thực sự tỏa sáng thông qua các liên kết ngược (backlinks), cho phép tôi tạo ra một mạng lưới phong phú các kết nối giữa các ý tưởng, khái niệm và tài liệu nguồn có liên quan. Khi mở chế độ xem đồ thị (graph view), tôi có thể trực quan khám phá những mối quan hệ này và thấy hệ sinh thái kiến thức của mình đang phát triển như thế nào.
Tuy nhiên, khi kho ghi chú của tôi mở rộng với hàng trăm ghi chú, tôi liên tục gặp phải rào cản. Mặc dù có thể sử dụng thanh tìm kiếm hoặc thẻ, tôi thường xuyên gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cụ thể từ kho của mình. Kho plugin của Obsidian cung cấp một số công cụ AI để tóm tắt, nhưng trải nghiệm của tôi chưa bao giờ lý tưởng. Tôi đã thử nhiều plugin, và mặc dù chúng có thể cung cấp các bản tóm tắt cơ bản cho từng ghi chú riêng lẻ, chúng lại gặp khó khăn trong việc kết nối các điểm dữ liệu giữa hàng chục, hoặc thậm chí hàng trăm tài liệu liên quan.
Giao diện đồ thị (Graph View) trong Obsidian minh họa các kết nối giữa các ghi chú
Lấy ví dụ về nghiên cứu gần đây của tôi về ‘Python cho Excel’. Tôi đã tạo một kho mới và điền vào đó các ghi chú bao gồm mọi thứ từ các hàm và cú pháp cụ thể đến các trường hợp sử dụng thực tế và các phương pháp hay nhất. Mặc dù các ghi chú riêng lẻ được tổ chức tốt, nhưng số lượng quá lớn khiến việc hiểu các mẫu quan trọng hoặc nhanh chóng trích xuất câu trả lời cho các câu hỏi phức tạp trở nên khó khăn. Càng thêm nhiều ghi chú về các thư viện khác nhau, thông tin giá trị càng bị chôn vùi. Và đây chính xác là nơi NotebookLM xuất hiện.
Minh họa quản lý ghi chú hiệu quả với các công cụ năng suất như Obsidian
I replaced all productivity tools with Obsidian for a month and here is how it went
My 30-day Obsidian experiment
Vì sao kết hợp Obsidian với NotebookLM lại là lựa chọn tối ưu?
Khả năng tích hợp liền mạch và nguồn dữ liệu đa dạng
Đây chính là lúc điều kỳ diệu thực sự bắt đầu. NotebookLM nổi lên như một mảnh ghép còn thiếu trong quy trình làm việc kiến thức của tôi, và việc tích hợp với Obsidian không thể đơn giản hơn. Vì công cụ AI của Google hỗ trợ Markdown, tôi có thể dễ dàng tạo một sổ ghi chú (notebook) và bắt đầu tải lên tất cả các ghi chú Markdown từ bộ nhớ cục bộ. Tôi không cần bất kỳ giải pháp phức tạp hoặc trình kết nối bên thứ ba nào.
Nhưng không chỉ dừng lại ở đó. NotebookLM còn hỗ trợ các tài liệu nghiên cứu khác. Điều này có nghĩa là tôi có thể cung cấp các liên kết web từ các bài báo đã đọc, bản chép lời từ các video YouTube liên quan, các tệp PDF quan trọng và nhiều hơn nữa. Đột nhiên, tất cả nghiên cứu của tôi có thể được tập trung hóa bởi một công cụ AI mạnh mẽ.
Hãy tiếp tục với ví dụ tương tự. Thay vì xem lại hàng chục ghi chú Markdown riêng lẻ trong Obsidian, tôi có thể tạo một sổ ghi chú NotebookLM và tải lên tất cả các ghi chú Obsidian về chủ đề đó, sau đó thêm các liên kết đến tài liệu quan trọng của Microsoft, một hướng dẫn YouTube về các hàm tùy chỉnh, và hỏi trực tiếp NotebookLM các câu hỏi.
Khi tôi đặt câu hỏi, NotebookLM không duyệt web hay tìm thông tin từ một diễn đàn Reddit ngẫu nhiên. Nó hoàn toàn sử dụng các nguồn mà tôi đã thêm vào. Nó giống như công cụ tìm kiếm cá nhân của tôi, nơi tôi kiểm soát các nguồn và nhận được câu trả lời sắc bén ngay lập tức.
Giao diện thêm nguồn dữ liệu vào NotebookLM, hỗ trợ từ ghi chú Markdown đến PDF và liên kết web
Khai thác thông tin chuyên sâu và biến ghi chú thành tri thức với NotebookLM
Khả năng hỏi đáp mạnh mẽ và tính năng hỗ trợ vượt trội
Một khi bạn bắt đầu đặt câu hỏi, bạn sẽ hiểu cách NotebookLM mạnh mẽ hơn bạn nghĩ ban đầu. Tôi có thể bắt đầu đặt các câu hỏi chuyên sâu về toàn bộ khối kiến thức đã cung cấp:
- Giải thích sự khác biệt giữa
xlwingsvàopenpyxlđể thao tác dữ liệu. - Các phương pháp hay nhất để xử lý tập dữ liệu lớn khi tích hợp Python với Excel là gì?
- Tóm tắt các phương pháp khác nhau để truyền dữ liệu giữa các ô Python và Excel.
- Những cạm bẫy phổ biến khi sử dụng
pandasvới Excel trong Python là gì?
NotebookLM cũng gợi ý các câu hỏi liên quan ở phía dưới, điều này khá tiện lợi. Tôi có thể tạo sơ đồ tư duy (mind map) để phân tích các chủ đề phức tạp và lưu chúng vào thiết bị của mình (và sau đó đưa vào kho Obsidian). Một tính năng bổ sung thú vị khác là tổng quan âm thanh (audio overview), về cơ bản là một bản tóm tắt bằng giọng nói theo phong cách podcast mà tôi có thể tải xuống để nghe sau.
Nhìn chung, NotebookLM mang đến khả năng AI rất cần thiết cho các ghi chú Markdown của tôi và nâng tầm các kho Obsidian lên một cấp độ mới. Đây chỉ là một ví dụ. Bạn thực tế có thể biến bất kỳ kho Obsidian nào thành một công cụ tìm kiếm AI bằng cách sử dụng NotebookLM.
Từ ghi chú đến những khám phá giá trị
Nếu bạn là một người dùng Obsidian hiện tại, tôi thực sự khuyên bạn nên dùng thử thiết lập này. Hiện tại, tôi ước có một plugin để chạy AI của NotebookLM ngay trong kho của mình (mặc dù khả năng này rất thấp). Cho đến lúc đó, tôi sẽ tiếp tục tận dụng bộ đôi này cho các nghiên cứu phức tạp. Nếu bạn đã từng cảm thấy quá tải bởi khối lượng ghi chú Markdown ngày càng tăng hoặc gặp khó khăn trong việc khám phá những kết nối sâu sắc hơn trong nghiên cứu của mình, hãy tải kho ghi chú lên NotebookLM và nhận được những thông tin chi tiết đầy ý nghĩa ngay lập tức.
