7 Sai Lầm "Chí Mạng" Khi Dùng NotebookLM Khiến Bạn Mất Thời Gian Và Cách Khắc Phục (Từ Kinh Nghiệm Thực Tế)
Bạn hào hứng khám phá NotebookLM, tải lên hàng loạt tài liệu và kỳ vọng nó sẽ trở thành "bộ não thứ hai" thay đổi cuộc chơi. Nhưng rồi, những câu trả lời bạn nhận được lại chung chung, không như ý, và bạn bắt đầu cảm thấy công cụ này còn phức tạp hơn cả cách làm thủ công.
Nếu bạn đang cảm thấy vậy, đừng lo, bạn không đơn độc. Tôi cũng đã từng ở đúng vị trí đó.
Sự thật là, NotebookLM không phức tạp. Chỉ là chúng ta đang vô tình mắc phải những sai lầm phổ biến khiến nó không thể phát huy hết sức mạnh. Bài viết này, dựa trên hàng giờ thử và sai của chính tôi, sẽ chỉ ra 7 sai lầm "chí mạng" đó và cách khắc phục để bạn thực sự làm chủ công cụ này.
1. "Vứt" Mọi Tài Liệu Vào Một Nguồn Duy Nhất
Khi mới bắt đầu, chúng ta thường có xu hướng coi NotebookLM như một thư mục lưu trữ và tải lên tất cả mọi thứ tìm được vào cùng một "notebook". Điều này vô tình biến trợ lý AI của bạn thành một "căn phòng lộn xộn". Khi bạn đặt câu hỏi, AI sẽ phải "đọc" và tổng hợp từ tất cả các nguồn đó, dẫn đến thông tin bị nhiễu và câu trả lời không tập trung. Bí quyết ở đây là hãy tư duy theo từng dự án. Hãy xem mỗi "notebook" là một dự án riêng biệt. Nếu bạn đang làm tiểu luận môn Marketing, hãy chỉ tải lên những tài liệu cốt lõi và liên quan trực tiếp đến chủ đề đó.
2. Đặt Câu Hỏi Chung Chung Như Với ChatGPT
Chúng ta đã quen với việc ra những lệnh mở cho ChatGPT như "Hãy viết về chủ đề A". Nhưng nếu áp dụng y hệt cách đó cho NotebookLM, bạn sẽ không nhận được kết quả như ý, vì nó không "sáng tạo" từ không khí. Hãy thay đổi cách đặt câu hỏi theo hướng phân tích và tổng hợp dựa trên nguồn đã cho. Thay vì hỏi "Ý tưởng là gì?", hãy hỏi "So sánh ưu và nhược điểm của phương pháp X và Y được đề cập trong tài liệu.".
3. Bỏ Qua Tính Năng "Ghi Chú" (Notes)
Nếu bạn chỉ đọc tài liệu và đặt câu hỏi, bạn đang bỏ lỡ "siêu năng lực" của NotebookLM. Tính năng "Add to notes" không phải để highlight cho đẹp, mà là để bạn xây dựng các khối luận điểm của riêng mình. Hãy tập thói quen: khi thấy một đoạn văn hay, hãy thêm nó vào ghi chú và bình luận ngắn lý do tại sao nó quan trọng. Những ghi chú này chính là "vàng", là nền tảng để bạn yêu cầu AI tổng hợp ý tưởng sau này.
4. Tin Tưởng Tuyệt Đối Vào Bản Tóm Tắt Tự Động
Bản tóm tắt (summary) mà AI tạo ra khi bạn tải tài liệu lên là một tính năng tuyệt vời, nhưng đừng coi nó là chân lý. Một bản tóm tắt tự động có thể bỏ qua các sắc thái quan trọng hoặc hiểu sai ngữ cảnh phức tạp. Hãy xem nó như một "mục lục thông minh" giúp bạn nắm ý chính nhanh chóng, nhưng luôn phải nhấp vào các trích dẫn [1], [2] để đọc lại ngữ cảnh gốc, đảm bảo bạn không hiểu sai ý của tác giả.
5. Không "Dọn Dẹp" Tài Liệu Nguồn Trước Khi Tải Lên
Đôi khi, việc tải lên một file PDF có định dạng phức tạp, nhiều cột, hình ảnh xen lẫn text có thể khiến AI khó "đọc" và phân tích chính xác. Đối với những tài liệu quá phức tạp, hãy dành 2 phút để sao chép phần văn bản quan trọng và dán vào một file Google Docs hoặc một nguồn text mới trong NotebookLM. Một nguồn đầu vào "sạch" sẽ cho ra kết quả phân tích "sạch".
6. Chỉ Dùng Cho Tài Liệu Dạng Văn Bản (PDF, Docs)
Suy nghĩ rằng NotebookLM chỉ dành cho các bài báo hay sách sẽ giới hạn sức mạnh của công cụ. Hãy thử nghiệm với các loại văn bản khác! Tải lên bản phiên âm (transcript) của một video bài giảng trên YouTube, một file ghi chú code, hay thậm chí là nội dung của một website. Bạn sẽ ngạc nhiên về khả năng tóm tắt và phân tích của nó.
7. Dùng Nó Như Một Công Cụ Viết Thay Thế
Đây là sai lầm về tư duy lớn nhất. Khi bạn cố gắng bắt NotebookLM viết một đoạn văn hoàn toàn mới không có trong nguồn, bạn sẽ thất vọng. Hãy nhớ kỹ, NotebookLM là trợ lý nghiên cứu, không phải trợ lý viết lách. Vai trò của nó là giúp bạn tìm kiếm, tổng hợp và xây dựng luận điểm. Việc "viết" cuối cùng vẫn là của bạn, nhưng giờ đây bạn đã có trong tay tất cả những nguyên liệu tốt nhất và đáng tin cậy nhất để tạo ra một tác phẩm xuất sắc.
