Cách dùng Google NotebookLM: công cụ trợ lý AI hỗ trợ học, nghiên cứu, phân tích tài liệu, miễn phí

Đăng lúc 23:42 15.10.2024

NotebookLM là công cụ miễn phí mà Google đang thử nghiệm, kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ mạnh nhất của họ là Gemini Pro để trở thành một trợ lý cùng phân tích, suy luận và nghiên cứu các dữ liệu mà người dùng đưa vào. Nó hỗ trợ rất nhiều định dạng dữ liệu, từ text, pdf cho tới âm thanh, video và cả Youtube cùng đưa vào để phân tích trong cùng 1 workspace làm việc.

Công cụ này có thể giải quyết cực kỳ nhiều vấn đề, từ học tập, nghiên cứu, học thuật cho tới cả nhiều công việc khác cần đòi hỏi đọc và ghi chú nhiều. Trong bài này, mình sẽ chia sẻ với các bạn về những tính năng chính của NotebookLM.

NotebookLM là gì?

https://notebooklm.google.com/

accounts.google.com

NotebookLM là một trợ lý AI giúp người dùng tìm hiểu, nghiên cứu và tạo ra các bản ghi chú thông tin, cho phép người dùng đăng các nguồn dữ liệu lên, sau đó cùng người dùng phân tích những thông tin trong đó để hiểu vấn đề. Điểm mạnh là nó cho phép đăng lên hầu hết các định dạng có chứa thông tin, từ text đến pdf, audio và cả video.

Hiện NotebookLM được Google trang bị các mô hình ngôn ngữ tiên tiến của họ, bao gồm cả Gemini 1.5 Pro, không chỉ có khả năng suy luận, xử lý tốt thông tin mà ngoài ra, nó còn hỗ trợ windows context rất lớn nên rất thích hợp để phân tích các tài liệu dài.

Về mặt kỹ thuật, NotebookLM hoạt động giống như một hệ thống RAG (Retrieval-augmented generation), sử dụng khả năng suy luận và "kiến thức nền tảng" của model đã được train là Gemini Pro để đọc những data của người dùng đưa vào. Do đó, có thể thấy từng Notebook nói riêng hay cả hệ thống NotebookLM của tài khoản người dùng là một hệ thống RAG dành riêng cho người đó để xử lý những tài liệu cụ thể.

Google khẳng định rằng toàn bộ những nội dung mà người dùng đăng tải lên Notebook phân tích sẽ không bị sử dụng để huấn luyện AI. Bởi thế nên nỗi lo về tính riêng tư của những dữ liệu nhạy cảm cũng sẽ đỡ hơn rất nhiều so với việc đưa tài liệu lên các hệ thống chatbot công cộng khác.

Các tính năng chính của NotebookLM

Một số khái niệm cơ bản trong các tính năng của NotebookLM:

Notebook: Một notebook tương ứng với một chủ đề mà người dùng đang nghiên cứu. Trong đó sẽ bao gồm mọi nguồn thông tin xoay quanh chủ đề đó.
Nguồn: Nguồn thông tin do người dùng đưa vào cho model AI để phân tích. Hiện tại có thể đưa các nguồn vào bao gồm: File Doc hoặc Slide từ Google Drive, file PDF, file text, URL trang web (hiện các trang web cho phép thì NotebookLM mới đọc được, cái này phụ thuộc vào chính sách của từng trang web), các file markdown, link Youtube, file âm thanh. Đầy đủ các định dạng hỗ trợ gồm: “pdf, txt, md, 3g2, 3gp, aac, aif, aifc, aiff, amr, au, avi, cda, m4a, mid, midi, mp3, mp4, mpeg, ogg, opus, ra, ram, snd, wav, weba, wma”

Google NotebookLM cho phép người dùng đăng lên tổng cộng 50 tài liệu vào trong một Notebook, mỗi tài liệu tương đương tối đa 200.000 từ. Sau khi upload tài liệu lên xong, AI sẽ phân tích và tóm tắt sơ các nội dung ở trong đó, sau đó gợi ý sẵn một số cách khai thác từng tài liệu đó.

Screenshot 2024-10-14 at 15.34.48.png

Gần đây, một tính năng mơi cập nhật là tóm tắt bằng âm thanh. Tính năng này khá bá đạo, nó dựa vào những nội dung mà chúng ta đưa lên để tự tạo ra một đoạn podcast do 2 người nói chuyện với nhau (tất nhiên là giọng đọc AI) để chúng ta nghe nội dung của các tài liệu. Hiện tại tính năng này chỉ mới hỗ trợ tiếng Anh nhưng cách mà 2 AI tự nói chuyện với nhau cực kỳ tự nhiên về mặt hình thức, nội dung cũng rất mượt. Sắp tới mà update thêm tiếng Việt nữa thì tuyệt.

Các ứng dụng của NotebookLM

Khác với các nền tảng chatbot khác, NotebookLM tập trung vào việc phân tích dữ liệu để cá nhân hóa những dữ liệu cụ thể mà người dùng đưa lên. Các tính năng chính mà nó mang lại bao gồm:

Tự tạo ra chỉ dẫn phân tích và tóm tắt tài liệu đã tải lên
Phản hồi các câu hỏi của người dùng về nội dung trong tài liệu, có kèm theo trích dẫn.
Hỗ trợ brainstorm và hình thành ý tưởng mở rộng dựa vào các nguồn đã tải lên.
Kiểm tra lại thông tin một cách dễ dàng.
Hỗ trợ liên kết giữa các tài liệu, hình thành bức tranh toàn cảnh hơn từ các thông tin chứa trong tài liệu.
Đảm bảo tính riêng tư trong dữ liệu người dùng.

Và với những khả năng nói trên, NotebookLM có thể được sử dụng để phục vụ khá nhiều workflow:

Hỗ trợ học tập, ôn bài của các bạn học sinh sinh viên
Nghiên cứu, phân tích nhiều thông tin
Nghiên cứu các văn bản pháp luật
Phân tích hàng loạt phản hồi của khách hàng
Phân tích tài liệu training
Tổng hợp và đánh giá báo cáo sau một chiến dịch
Phân tích nội dung video,…

Workflow sử dụng NotebookLM cơ bản

Xử lý tài liệu upload lên

Sau khi đăng tài liệu lên thành công, tất cả tài liệu sẽ được liệt kê ra ở cột bên trái. Khi chúng ta bấm vào từng tài liệu, một giao diện sẽ hiện ra, trong đó hiện tóm tắt ngắn gọn nội dung của riêng tài liệu đó. Đồng thời AI cũng tự tag các chủ đề chính mà tài liệu đó cover. Nếu bấm vào các tag này, mặc định một prompt sẽ tự được tạo sang cửa sổ chat bên phải, AI sẽ trả về phản hồi và chúng ta sẽ bắt đầu chat để tìm hiểu thông tin.

Screenshot 2024-10-14 at 15.33.52.png

Khi chúng ta đọc chi tiết nội dung của tài liệu đã tải lên, nếu quét chọn một từ, câu hoặc đoạn nào đó, cột bên phải sẽ tự hiện ra các tùy chọn nhanh như: đề xuất ý tưởng có liên quan, tóm tắt, thêm vào ghi chú và giải thích rõ nghĩa hơn cho đoạn đó. Mình cực thich tính năng đề xuất ý tưởng và giải thích, nó giúp mình đọc nhanh hơn rất nhiều, hầu như không cần phải mở tab khác để đi tìm kiếm thông tin. Rất tập trung luôn.

Screenshot 2024-10-14 at 17.18.41.png

Khi chọn một câu có khái niệm cần quan tâm, AI sẽ tự đi liên kết với mọi phần khác trong tài liệu và cả những tài liệu khác có chứa nội dung tương tự để tổng hợp lại. Lúc này chúng ta sẽ có một cái nhìn cụ thể hơn về khái niệm mà chúng ta đang quan tâm.

Với tính năng giải thích, đoạn văn bản đã tô cũng sẽ được AI làm rõ và liên kết với những phần khác có chứa nội dung tương tự và trả về phản hồi để người dùng rõ hơn khái niệm đó. Chỗ này, đôi khi AI sẽ cung cấp thêm một số thông tin mang tính khái niệm, định nghĩa mà câu từ trong văn bản không đề cập tới để giải thích rõ hơn vấn đề mà chúng ta đang đọc.

Phân tích toàn bộ các tài liệu

Tính năng chính của NotebookLM chính là giao diện chat, cho phép người dùng tương tác với AI để khám phá và tổng hợp thông tin từ các nguồn tài liệu đã tải lên. Trước mỗi câu truy vấn (prompt), model Gemini sẽ chỉ căn cứ vào các tài liệu mà người dùng tải lên để phản hồi lại, từ đó hạn chế tối đa hallucianation và tăng cường độ chính xác của phản hồi.

Screenshot 2024-10-14 at 15.34.48.png

Mặc định khi bấm vào "Hướng dẫn về sổ ghi chú", NotebookLM sẽ tạo sẵn các truy vấn như Câu hỏi thường gặp về tài liệu, hướng dẫn ôn tập, mục lục của nội dung, dòng thời gian và tóm tắt tài liệu. Cơ bản nhất, sau khi bấm vào một gợi ý này, chúng ta sẽ có được 1 phản hồi trả về tương ứng với cách tiếp cận đó.

Ngoài ra, NotebookLM còn gợi ý thêm 3 câu hỏi khác dựa theo nội dung của tài liệu mà chúng ta tải vào. Tất nhiên, chúng ta có thể đặt các câu hỏi khác để đào sâu thêm những nội dung phản hồi từ đó. Khi đóng cửa sổ trò chuyện này xuống, chúng ta có thể bấm vào nút Xem cuộc trò chuyện để xem lại lịch sử phản hồi qua lại giữa người dùng và máy.

Screenshot 2024-10-14 at 15.45.36.png

Do cuộc nói chuyện qua lại với AI sẽ rất dài, chứa nhiều thông tin, mỗi phản hồi của AI cũng rất dài, nên sau khi AI đưa ra câu trả lời nào chứa nội dung mà chúng ta thấy có giá trị và cần lưu lại, các bạn có thể bấm vào nút lưu ghi chú ở cạnh dưới bên phải phản hồi của AI, lúc này nội dung sẽ được lưu lại ở phần danh sách các ghi chú để chúng ta tiện coi lại mà không cần phải bơi vào trong lịch sử đoạn chat nữa.

Review lại các ghi chú đã tạo

Một điểm ăn tiền khác nữa là khi chúng ta có thể bấm chọn tick vào một (hoặc nhiều) bản ghi chú đã tạo, lúc này bên dưới sẽ hiện ra 4 tùy chọn là Giải thích, phê bình, đề xuất ý tưởng có liên quan và tạo dàn ý. Thí dụ như sau khi đi nghiên cứu và đã gom đủ các thông tin quan trọng, mình sẽ tick chọn hết các thông tin chứa trong các ghi chú, mình sẽ chọn hết các note này và bấm Tạo dàn ý, lúc này AI sẽ tạo ra thử một bố cục bài viết để chúng ta hình dung được việc gắn kết các thông tin đó lại sẽ ra sao, tiết kiệm khá nhiều thời gian.

Cam Record LM.gif

Tiếp theo, sau khi mình viết xong một bài viết hoàn chỉnh và lưu vào trong danh sách các ghi chú này, mình có thể chọn Phê bình để AI đánh giá thử bài viết của mình. Mình thử dùng cái này, AI check lỗi typing, cách dùng từ, rồi chỉ ra đang lặp từ chỗ nào,... thậm chí còn gợi ý thêm một số thông tin hay mà mình chưa đưa vào bài viết để mình cân nhắc nữa.

Một số lưu ý

Khi đi tìm thông tin về chủ đề nào đó, mình hay đi lướt qua rất nhiều trang web với các nguồn thông tin, khi thấy một nguồn tin cần thiết, mình sẽ dùng add-on Google Keep trên trình duyệt để tô và chọn lưu nhanh vào Google Keep. Sau đó mình vào Notebook LM và import hết các note đã lưu trong cùng chủ đề đó là xong. Cũng tiết kiệm được khá nhiều thời gian trong việc copy tới lui nội dung đưa vào cho AI phân tích.

Hiện tại NotebookLM chưa hỗ trợ phân tích hình ảnh, do đó nếu các bạn muốn đưa hình chụp có chứa văn bản vào thì hoặc là dùng các ứng dụng nhận diện OCR để chuyển thành text trước, hoặc gom các hình ảnh có chung nội dung vào cùng một file PDF để đưa vào NotebookLM.

Trên thực tế, bên cạnh những prompt hoặc tùy chọn phân tích cho NotebookLM soạn sẵn, thì việc đào sâu khai thác nội dung cần phân tích vẫn phụ thuộc vào nhu cầu chuyên môn của mỗi người. Đồng thời, việc có một prompt truy vấn đảm bảo rõ ràng, cụ thể, xoáy thẳng vào vấn đề cần phân tích vẫn là yêu cầu cần thiết kế có thể đạt được hiệu quả khi sử dụng NotebookLM nói riêng hay các ứng dụng chat AI khác nói chung.

Do khi đào sâu phân tích một chủ đề, lượng tài liệu nhét vào mỗi notebook có thể sẽ rất nhiều, do đó mình hay tổ chức kỹ các nguồn đưa vào, bỏ vào một cách có chắt lọc hoặc đôi khi là loại ra bớt những nguồn kém chất lượng để đảm bảo model không bị rối khi truy vấn, đồng thời lúc muốn tìm đọc cụ thể lại cũng dễ hơn.

Xong, đến đây xem như các bạn đã nắm được hầu hết những tính năng chính của NotebookLM mà Google cập nhật mới nhất cho họ. Bài viết đã dài, trong bài tiếp theo, mình sẽ chia sẻ cụ thể cách mình đang sử dụng NotebookLM trong các kịch bản cụ thể để mọi người hình dung dễ hơn nhe. Cám ơn mọi người đã đọc bài.