NotebookLM đã thay đổi cách chúng ta tương tác với lượng lớn thông tin, biến việc quản lý tri thức trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, đối với bất kỳ ai thường xuyên làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ, thước đo thực sự của một công cụ như vậy thường nằm ở khả năng xử lý khi bị đẩy đến giới hạn. Với vai trò là chuyên gia công nghệ, tôi rất tò mò về độ mạnh mẽ của NotebookLM. Vì vậy, tôi đã cố tình đưa vào các tài liệu và video YouTube có dung lượng lớn, vượt xa các trường hợp sử dụng thông thường, để xem công cụ AI này sẽ xử lý ra sao.
Hãy cùng tôi khám phá sâu hơn về khả năng xử lý của NotebookLM và những gì đã xảy ra khi tôi thử “phá vỡ” nó bằng lượng thông tin áp đảo. Theo Câu hỏi thường gặp của NotebookLM, người dùng có thể tạo 100 sổ ghi chú, với tối đa 50 nguồn (300 trong gói Pro) và mỗi nguồn có thể chứa tới 500.000 từ.
Đánh Giá Khả Năng Hiểu Báo Cáo Tác Động Năng Lượng Bền Vững Của Tesla
Kết Quả Đa Chiều
Khi quyết định thử nghiệm NotebookLM một cách nghiêm túc, tôi không chọn bất kỳ tài liệu nào. Tôi đã chọn một tệp dài 42 trang với tiêu đề “Báo cáo Tác động Năng lượng Bền vững của Tesla: 2024”. Đây không phải là một tệp văn bản đơn giản; mà là một báo cáo dày đặc, được soạn thảo cẩn thận, bao gồm 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 cả các thông tin trực quan.
Đúng như dự kiến, quá trình tải lên diễn ra suôn sẻ và NotebookLM đã tạo ra bản tóm tắt chỉ trong chốc lát. Dưới đây là một số câu hỏi tôi đã đặt:
- 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. Sau đó, tôi muốn trích xuất dữ liệu cụ thể, vì vậy tôi đã hỏi câu hỏi dưới đây:
- Khách hàng của Tesla đã tránh thải bao nhiêu tấn CO2e vào bầu khí quyển của Trái đất vào 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 chi tiết này.
Phân Tích Báo Cáo Thu Nhập Của Apple Qua NotebookLM
Khai Phóng Tiềm Năng Thực Sự Của NotebookLM
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 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, 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 chi tiết từ những tài liệu riêng biệt nhưng có liên quan này hay không.
Tôi đã tạo một sổ ghi chú mới, thêm các tệp PDF này và khi đã tin tưởng rằng NotebookLM đã “đọc” chúng, tôi bắt đầu đặt câu hỏi. Tôi bắt đầu với các câu hỏi chung như “Các số liệu doanh thu và động lực tăng trưởng chính 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 ‘Apple Intelligence’ của mình 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 phần cứng sâu rộng 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 tiếp theo là gì?” và NotebookLM đã kéo thông tin liên quan từ báo cáo quý trước và chia sẻ những phát hiện chính.
Học Tự Host Bằng Video Giáo Dục YouTube Với NotebookLM
Kết Quả Sẽ Khiến Bạn Bất Ngờ
Tôi thường xuyên bắt gặp những nội dung giáo dục chuyên sâu, dài tập 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 đơn giản là sao chép và dán các liên kết YouTube trực tiếp vào NotebookLM và liệt kê chúng là các nguồn đang hoạt động.
Đầu tiên, tôi hỏi “Bạn có thể giải thích sự khác biệt cốt lõi giữa Deployment và StatefulSet không?” và nó đã kéo thông tin liên quan ngay lập tức.
Tôi quyết định đẩy xa hơn và hỏi “Các phương pháp tốt nhất được khuyến nghị để bảo mật một cụm Kubernetes là gì?”, và thật ngạc nhiên, nó đã tổng hợp thông tin từ cả hai video, ghép nối chúng lại với nhau và hiển thị câu trả lời.
NotebookLM phân tích nội dung video YouTube về Kubernetes
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 biểu đồ, độ chính xác có thể không ổn định. Dù sao đi nữa, Google có lý do khi yêu cầu người dùng kiểm tra lại các phản hồi của NotebookLM.
Tiết Lộ Về Khả Năng Của NotebookLM Khi Xử Lý Dữ Liệu Lớn
Sau khi đẩy NotebookLM đến giới hạn cao nhất với các tài liệu và nguồn dữ liệu lớn, thử nghiệm của tôi thực sự đã mở ra nhiều điều mới mẻ. Mặc dù có một vài trục trặc nhỏ, nhưng trong hầu hết các trường hợp, NotebookLM vẫn hoàn thành công việc một cách xuất sắc.
Tất nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, NotebookLM có những giới hạn về số lượng nguồn, nhưng đó là một giới hạn khá rộng rãi và bạn sẽ khó có thể vượt qua nó trong quy trình làm việc thông thường của mình. Giờ đây, bạn hoàn toàn có thể tự tin tạo một sổ ghi chú “Mọi thứ” trong NotebookLM để xử lý tình trạng quá tải thông tin mà không cần phải lo lắng.
Giao diện NotebookLM, công cụ AI xử lý thông tin
