Trong kỷ nguyên số, khi lượng thông tin bùng nổ không ngừng, các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) như NotebookLM đã trở thành trợ thủ đắc lực, thay đổi cách chúng ta tương tác và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, đối với những ai thường xuyên làm việc với các bộ dữ liệu khổng lồ, giới hạn thực sự của một công cụ sẽ được thể hiện rõ nhất khi chúng ta đẩy nó vượt xa khỏi vùng an toàn. Với mục đích khám phá khả năng thực sự của NotebookLM, tôi đã cố tình “quá tải” nó bằng những tài liệu đồ sộ và các video YouTube cực dài, vượt xa các trường hợp sử dụng thông thường, để xem công cụ này sẽ xử lý ra sao.
Hãy cùng tôi đi sâu vào khả năng xử lý của NotebookLM và khám phá những gì đã xảy ra khi tôi cố gắng thử thách nó với khối lượng thông tin khổng lồ, nhằm mang đến cái nhìn khách quan và chi tiết nhất cho độc giả của 123thuthuat.com. Theo thông tin từ Câu hỏi thường gặp của NotebookLM, mỗi người dùng có thể tạo 100 sổ ghi chép, với tối đa 50 nguồn (hoặc 300 nguồn trong gói Pro), và mỗi nguồn có thể chứa tới 500.000 từ.
Thử Nghiệm 1: Phân Tích Báo Cáo Tác Động Năng Lượng Bền Vững Của Tesla
Một kết quả “nửa vời”
Khi quyết định thực sự kiểm tra khả năng chịu tải của NotebookLM, tôi đã không chọn một tài liệu bất kỳ. Tôi chọn một tệp PDF dài 42 trang có tiêu đề “Báo cáo Tác động Năng lượng Bền vững của Tesla: 2024”. Đây không phải là một tệp văn bản đơn giản; đó là một báo cáo dày đặc, được soạn thảo kỹ lưỡng, chứa đầy văn bản, biểu đồ, hình ảnh và đồ thị minh họa xu hướng tiêu thụ và sản xuất năng lượng. Đây là một tài liệu toàn diện, đa diện, đòi hỏi AI không chỉ hiểu văn bản mà còn phải có khả năng diễn giải thông tin trực quan.
Đúng như dự kiến, quá trình tải lên diễn ra suôn sẻ và NotebookLM nhanh chóng tạo ra một bản tóm tắt. Dưới đây là một số câu hỏi tôi đã đặt ra:
- 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. Tiếp theo, tôi muốn trích xuất dữ liệu cụ thể, vì vậy tôi đã đặt câu hỏi sau:
- Khách hàng của Tesla đã tránh thải bao nhiêu tấn CO2e vào bầu khí quyển Trái Đất trong năm 2024?
Ở đây, câu trả lời chính xác là 32 triệu tấn (tăng 60% so với năm 2023), nhưng NotebookLM đã không làm nổi bật được con số này. Điều này cho thấy khả năng xử lý thông tin dạng bảng biểu, đồ thị phức tạp trong PDF còn hạn chế.
Thử Nghiệm 2: Đọc Báo Cáo Thu Nhập Của Apple Qua NotebookLM
Khai thác tối đa tiềm năng đa tài liệu
Sau khi ấn tượng với cách NotebookLM xử lý báo cáo của Tesla, tôi quyết định đẩy mạnh khả năng xử lý đa tài liệu của nó. Tôi đã thu thập bản ghi từ ba cuộc gọi báo cáo thu nhập hàng quý gần nhất của Apple. Đây không phải là những cuộc trò chuyện ngắn gọn, thông thường; 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 chuyên sâu từ những tài liệu riêng biệt nhưng có liên quan này hay không. Tôi đã tạo một sổ ghi chép mới, thêm các tệp PDF này và một khi tôi tin rằng NotebookLM đã “đọc” chúng, tôi bắt đầu đặt câu hỏi. Tôi bắt đầu với những câu hỏi rộng như “Những 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 gốc.
Tôi quyết định đẩy xa hơn và hỏi “Apple mô tả chiến lược của mình cho ‘Apple Intelligence’ qua các cuộc gọi này như thế nào?” và nhận được một 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. Điều tuyệt vời nhất là tôi luôn có thể nhấp vào nguồn và tham chiếu đến 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 trích xuất thông tin liên quan từ báo cáo của quý trước và chia sẻ những phát hiện quan trọng. Thử nghiệm này chứng minh NotebookLM hoạt động cực kỳ hiệu quả với các tài liệu văn bản chuyên sâu và khả năng liên kết, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.
Thử Nghiệm 3: Học Tự Host Với Video Giáo Dục YouTube Dài
Kết quả đầy bất ngờ
Tôi thường xuyên bắt gặp những nội dung giáo dục dài, chi tiết trên YouTube, nhưng việc xem một video dài 3 hoặc 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 những 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 liên kết YouTube trực tiếp vào NotebookLM và để chúng được liệt kê là các nguồn hoạt động.
Giao diện NotebookLM đang phân tích và tóm tắt nội dung từ các video YouTube dài về Kubernetes, thể hiện khả năng xử lý thông tin đa phương tiện hiệu quả.
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 xa hơn và hỏi “Những phương pháp hay nhất được khuyến nghị để bảo mật một cụm Kubernetes là gì?”, và thật ngạc nhiên, nó đã trích xuất 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 nặng văn bản và video YouTube. Ngay khi bạn tải lên các tệp PDF lớn với nhiều hình ảnh và đồ thị, độ chính xác có thể không ổn định. Dù sao, Google cũng có lý do khi yêu cầu chúng ta kiểm tra lại các phản hồi của NotebookLM.
Lời Thú Tội Của Một “Kẻ Lạm Dụng” NotebookLM
Sau khi đẩy NotebookLM đến giới hạn cao nhất với các tài liệu lớn, thí nghiệm của tôi đã thực sự mở mang tầm mắt. Có một vài trục trặc nhỏ, nhưng trong hầu hết các trường hợp, NotebookLM đã hoàn thành công việc một cách ổn thỏa.
Logo hoặc biểu tượng chính thức của NotebookLM, công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu và tóm tắt thông tin từ Google.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, NotebookLM cũng có những giới hạn về số lượng nguồn, nhưng đây là một con số khá hào phóng và bạn sẽ khó có thể vượt qua giới hạn đó trong quy trình làm việc thông thường của mình. Giờ đây, bạn hoàn toàn có thể tạo một “sổ ghi chép mọi thứ” trong NotebookLM để xử lý tình trạng quá tải thông tin mà không cần lo lắng hay tốn công sức. Hãy tận dụng NotebookLM để tối ưu hóa việc nghiên cứu và quản lý thông tin của bạn ngay hôm nay!
