Trong nhiều năm, Obsidian đã trở thành bộ não số của tôi, một trung tâm quản lý tập trung cho mọi ghi chú, ý tưởng và nghiên cứu. Khả năng liên kết mạnh mẽ và cách tiếp cận “local-first” đã biến Obsidian thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc. Mặc dù Obsidian cung cấp các công cụ tìm kiếm, thẻ tag và biểu đồ liên kết (graph view) mạnh mẽ, việc trích xuất thông tin giá trị từ các kho lưu trữ (vault) vẫn đòi hỏi nhiều nỗ lực thủ công. Đây chính là lúc tôi khám phá công cụ NotebookLM được hỗ trợ bởi AI của Google và quyết định kết nối nó với Obsidian.
Thật bất ngờ, sự tích hợp này không chỉ là một cải tiến mà còn là một bước ngoặt thay đổi cuộc chơi, giúp tăng cường đáng kể năng suất và quy trình sáng tạo của tôi.
Hạn chế của Obsidian trong quá trình nghiên cứu chuyên sâu
Tôi sử dụng Obsidian cho quá trình nghiên cứu vì khả năng kiểm soát tuyệt đối và tính liên kết chặt chẽ mà nó mang lại. Quy trình thường bắt đầu bằng việc tạo một vault chuyên dụng cho một dự án hoặc lĩnh vực quan tâm cụ thể. Trong vault đó, tôi thiết lập các thư mục để tổ chức suy nghĩ và tài nguyên, sau đó tạo các ghi chú Markdown riêng lẻ.
Sức mạnh thực sự của Obsidian được thể hiện 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 liên quan. Khi mở chế độ xem biểu đồ (graph view), tôi có thể khám phá trực quan các mối quan hệ này và hình dung cách hệ sinh thái kiến thức của mình đang phát triển.
Giao diện Graph View trong Obsidian hiển thị mạng lưới kết nối các ghi chú và ý tưởng.
Tuy nhiên, khi kho lưu trữ 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 tag, tôi thường xuyên gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cụ thể từ vault của mình. Kho plugin của Obsidian cung cấp một số công cụ AI để tóm tắt, nhưng trải nghiệm của tôi chưa bao giờ thực sự lý tưởng. Tôi đã thử nhiều plugin khác nhau, và mặc dù chúng có thể cung cấp bản tóm tắt cơ bản cho từng ghi chú riêng lẻ, nhưng chúng gặp khó khăn trong việc kết nối các điểm dữ liệu giữa hàng chục, thậm chí hàng trăm tài liệu liên quan.
Ví dụ, hãy xem xét lần tìm hiểu gần đây của tôi về ‘Python cho Excel’. Tôi đã tạo một vault mới và điền đầy đủ ghi chú về 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 lớn khiến việc nắm bắt 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 có vẻ bị chôn vùi. Và đây chính là lúc NotebookLM xuất hiện.
Lý do tích hợp Obsidian với NotebookLM: Sự kết hợp hoàn hảo
Đây chính là nơi phép màu thực sự bắt đầu. NotebookLM đã nổi lên như mảnh ghép còn thiếu trong quy trình làm việc kiến thức của tôi, và việc tích hợp nó với Obsidian không thể đơn giản hơn. Vì công cụ AI của Google hỗ trợ định dạng Markdown, tôi có thể dễ dàng tạo một sổ ghi chép mới và bắt đầu tải lên tất cả các ghi chú Markdown từ kho lưu trữ cục bộ của mình. Không cần các giải pháp phức tạp hoặc trình kết nối của bên thứ ba.
Nhưng không chỉ dừng lại ở đây. NotebookLM cũng 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 bởi một công cụ AI mạnh mẽ.
Giao diện NotebookLM hiển thị cách thêm các nguồn dữ liệu đa dạng để tổng hợp và phân tích thông tin.
Hãy tiếp tục với ví dụ tương tự. Thay vì xem xét hàng chục ghi chú Markdown riêng lẻ trong Obsidian, tôi có thể tạo một sổ ghi chép NotebookLM và tải lên tất cả các ghi chú Obsidian của mình về chủ đề đó, sau đó thêm các liên kết đến tài liệu quan trọng của Microsoft, một hướng dẫn trên YouTube về các hàm tùy chỉnh, và hỏi NotebookLM các câu hỏi trực tiếp.
Khi tôi đặt câu hỏi, NotebookLM không lướt web hay tìm thông tin từ một chủ đề 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 sâu sắc ngay lập tức.
Trích xuất và lưu trữ thông tin giá trị với NotebookLM
Khi bạn bắt đầu đặt câu hỏi, bạn sẽ hiểu NotebookLM mạnh mẽ hơn nhiều so với những gì bạn ước tính ban đầu. Tôi có thể bắt đầu hỏi các câu hỏi cụ thể, có mục tiêu về toàn bộ kho kiến thức.
- Giải thích sự khác biệt giữa xlwings và openpyxl để thao tác dữ liệu.
- Những 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 Python và các ô Excel.
- Những cạm bẫy phổ biến nào khi sử dụng pandas với Excel trong Python?
NotebookLM cũng đề xuất các câu hỏi liên quan ở phía dưới, điều này đã rất hữu ích. 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 vault Obsidian của tôi). Một tiện ích bổ sung thú vị khác là tính năng tổng quan âm thanh (audio overview), về cơ bản là một bản tóm tắt bằng lời nói theo phong cách podcast mà tôi có thể tải xuống để nghe sau.
Nhìn chung, NotebookLM mang đến yếu tố AI rất cần thiết cho các ghi chú Markdown của tôi và nâng các vault Obsidian của tôi lên một tầm cao mới. Đây chỉ là một ví dụ. Bạn thực tế có thể biến bất kỳ vault Obsidian nào thành một công cụ tìm kiếm AI bằng cách sử dụng NotebookLM.
Từ ghi chú rời rạc đến những kiến thức chuyên sâu
Nếu bạn là người dùng Obsidian hiện tại, tôi đặc biệt khuyên bạn nên thử thiết lập này. Hiện tại, tôi ước có một plugin để chạy AI của NotebookLM ngay trong vault của mình (mặc dù điều đó khó có thể xảy ra). 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 bị choáng ngợp bởi sự phát triển của các ghi chú Markdown hoặc gặp khó khăn trong việc khám phá các kết nối sâu hơn trong nghiên cứu của mình, hãy tải vault lên NotebookLM và nhận được những thông tin chi tiết có ý nghĩa ngay lập tức.
