Trong nhiều năm qua, Obsidian đã trở thành “bộ não số” của tôi, là trung tâm lưu trữ mọi ghi chú, ý tưởng và nghiên cứu. Khả năng liên kết mạnh mẽ cùng phương pháp tiếp cận “local-first” đã biến Obsidian thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của tôi. Mặc dù Obsidian cung cấp các tính năng tìm kiếm, thẻ tag và biểu đồ đồ thị (graph view) mạnh mẽ, việc trích xuất thông tin giá trị từ các kho ghi chú (vault) vẫn đòi hỏi nhiều nỗ lực thủ công. Đó là lúc tôi biết đến Google NotebookLM – công cụ được hỗ trợ bởi AI – và quyết định kết nối nó với Obsidian. Kết quả thật bất ngờ, sự tích hợp này không chỉ là một nâng cấp, mà đã thay đổi hoàn toàn năng suất và quy trình sáng tạo của tôi.
Quy Trình Nghiên Cứu Với Obsidian: Những Hạn Chế Cần Vượt Qua
Sức Mạnh Và Điểm Yếu Của Obsidian Trong Nghiên Cứu
Tôi lựa chọn Obsidian cho quy trình nghiên cứu của mình vì khả năng kiểm soát tuyệt vời và tính liên kết chặt chẽ giữa các ghi chú. Mọi thứ bắt đầu bằng việc tạo một kho ghi chú (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 ý tưởng 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 trực quan khám phá những mối quan hệ này và chứng kiến hệ sinh thái tri thức của mình phát triển như thế nào.
Tuy nhiên, khi kho ghi chú 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. Cửa hàng plugin của Obsidian cũng cung cấp một số công cụ AI để tóm tắt, nhưng trải nghiệm của tôi chưa bao giờ lý tưởng. Tôi đã thử nhiều plugin khác nhau, và mặc dù chúng có thể cung cấp các bản tóm tắt cơ bản cho từng ghi chú riêng lẻ, nhưng chúng lại khó khăn trong việc kết nối các điểm giữa hàng chục, hoặc thậm chí hàng trăm, tài liệu liên quan.
Hãy lấy ví dụ về việc tôi gần đây tìm hiểu sâu về “Python cho Excel”. Tôi đã tạo một vault mới và điền vào đó các ghi chú bao gồm 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 cá nhân được tổ chức tốt, nhưng số lượng lớn khiến việc hiểu các mô hình 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 cảm giác bị chôn vùi. Và đây chính xác là nơi NotebookLM xuất hiện.
sử dụng graph view trong Obsidian
Vì Sao Nên Kết Hợp Obsidian Với Google NotebookLM?
“Mảnh Ghép” AI Hoàn Hảo Cho Kho Tri Thức Obsidian
Đây là lúc điều kỳ diệu thực sự bắt đầu. NotebookLM xuất hiện như một “mảnh ghép” còn thiếu trong quy trình quản lý tri thức của tôi, và việc tích hợp với Obsidian không thể đơn giản hơn. Vì công cụ AI của Google hỗ trợ Markdown, tôi có thể dễ dàng tạo một sổ ghi chú và bắt đầu tải lên tất cả các ghi chú Markdown của mình từ bộ nhớ cục bộ. Tôi không cần đến các giải pháp phức tạp hay trình kết nối bên thứ ba.
Nhưng không chỉ dừng lại ở đó. NotebookLM còn 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 ghi từ các video YouTube liên quan, các tệp PDF quan trọng và nhiều hơn nữa. Bất ngờ thay, tất cả nghiên cứu của tôi có thể được tập trung hóa bởi một AI mạnh mẽ.
Hãy tiếp tục với ví dụ tương tự. Thay vì xem lại hàng tá ghi chú Markdown riêng lẻ trong Obsidian, tôi có thể tạo một sổ ghi chú 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 video hướng dẫn trên YouTube về các hàm tùy chỉnh, và đặt các câu hỏi trực tiếp cho NotebookLM.
Khi tôi đặt câu hỏi, NotebookLM không lướt web hay tìm thông tin từ một diễn đàn 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 trong tích tắc.
Thêm nguồn trong NotebookLM
Khai Thác Thông Tin Chuyên Sâu Từ NotebookLM
Biến Ghi Chú Thành “Cỗ Máy” Giải Đáp Thông Minh
Một khi bạn bắt đầu đặt câu hỏi, bạn sẽ hiểu cách NotebookLM mạnh mẽ hơn những gì bạn tưởng tượng ban đầu. Tôi có thể bắt đầu đặt các câu hỏi mục tiêu về toàn bộ kho kiến thức. Ví dụ:
- Giải thích sự khác biệt giữa
xlwingsvàopenpyxlđể 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 lỗi thường gặp khi sử dụng
pandasvới Excel trong Python là gì?
NotebookLM cũng gợi ý các câu hỏi liên quan ở phía dưới, điều này rất tiện lợi. Tôi có thể tạo bản đồ tư duy (mind map) để phân tích các chủ đề phức tạp và lưu chúng trên thiết bị của mình (và sau đó đưa chúng vào kho ghi chú Obsidian). Một bổ sung thú vị khác là tính năng tổng quan âm thanh (audio overview), về cơ bản là một bản tóm tắt bằng giọng nói theo phong cách podcast mà tôi có thể tải xuống để nghe sau.
Nhìn chung, NotebookLM mang lại khả năng AI cần thiết cho các ghi chú Markdown của tôi và nâng các kho ghi chú Obsidian lên một tầm cao mới. Đây chỉ là một ví dụ. Bạn thực tế có thể biến bất kỳ kho ghi chú Obsidian nào thành một công cụ tìm kiếm AI bằng NotebookLM.
Từ Ghi Chú Đến Thông Tin Chuyên Sâu
Nếu bạn là người dùng Obsidian hiện tại, tôi thực sự khuyên bạn nên thử nghiệm thiết lập này. Hiện tại, tôi ước có một plugin để chạy AI của NotebookLM ngay trong vault của mình (mặc dù khả năng này khá thấp). 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 choáng ngợp bởi số lượng ghi chú Markdown ngày càng tăng hoặc gặp khó khăn trong việc khám phá các mối liên hệ sâu sắc hơn trong nghiên cứu của mình, hãy tải vault lên NotebookLM và nhận được những thông tin chi tiết có giá trị ngay lập tức.