Evernote, với hệ thống thẻ mạnh mẽ, thanh định dạng phong phú, khả năng đa nền tảng, tích hợp lịch và công cụ tìm kiếm vượt trội, từ lâu đã trở thành ứng dụng ghi chú quen thuộc của hàng triệu người dùng. Tuy nhiên, dù sở hữu danh sách dài các tính năng, khả năng phân tích chuyên sâu của Evernote thường khiến nhiều người dùng (trong đó có cả tôi) cảm thấy chưa đủ.
Đó là lúc tôi quyết định đưa NotebookLM vào cuộc chơi. Tôi muốn khám phá liệu có thể biến những ghi chú tĩnh, cơ bản thành kiến thức có giá trị và khả năng hành động hay không.
Tại Sao Tôi Kết Hợp NotebookLM Với Evernote?
Vì AI của Evernote Vẫn Còn Quá Cơ Bản
Giao diện ứng dụng Evernote với các ghi chú và tính năng AI cơ bản
Giống như nhiều người trong số các bạn, Evernote đã là bộ não kỹ thuật số tối thượng của tôi trong nhiều năm. Đó là nơi tôi lưu trữ hàng trăm ghi chú về kết quả nghiên cứu, chi tiết dự án và các chủ đề thú vị. Trong một thời gian dài, nó hoàn hảo cho việc ghi lại suy nghĩ và thông tin quan trọng, và đến nay vẫn rất xuất sắc trong việc nắm bắt và sắp xếp dữ liệu.
Theo xu hướng của các đối thủ, Evernote đã bắt đầu cung cấp các khả năng AI trong các gói trả phí của mình. Tuy nhiên, tôi nhanh chóng nhận ra rằng chúng khá cơ bản, chủ yếu giới hạn ở các chức năng chỉnh sửa và tìm kiếm đơn giản trong từng ghi chú riêng lẻ. Hơn nữa, AI này chỉ hoạt động trên văn bản được chọn. Tôi thậm chí không thể yêu cầu AI của Evernote tóm tắt thông tin từ nhiều ghi chú trong một sổ tay hoặc một thẻ cụ thể. Tôi cần một công cụ thực sự có thể hiểu ngữ cảnh của các ghi chú, trích xuất thông tin liên quan và thậm chí tạo tóm tắt hoặc trả lời các câu hỏi phức tạp dựa trên toàn bộ cơ sở kiến thức của mình.
Đó chính xác là lý do tại sao tôi tìm đến NotebookLM, và nó hóa ra đúng là thứ tôi cần. Hơn nữa, nó hoàn toàn miễn phí để tải xuống và sử dụng. Không có lý do gì để không thử nghiệm khả năng của nó với các tệp Evernote của tôi. Kế hoạch của tôi là tận dụng Evernote để ghi chú và lưu trữ tài liệu nghiên cứu phức tạp, đồng thời sử dụng AI mạnh mẽ của NotebookLM để tạo ra những hiểu biết sâu sắc và kết quả sáng tạo. Hãy cùng xem cách tôi đã kết nối hai công cụ này.
Tận Dụng Sức Mạnh Của Evernote Cùng NotebookLM
Quy Trình Tích Hợp Đơn Giản
Việc nhập ghi chú Evernote vào NotebookLM không phải là một quy trình một chạm. Xét cho cùng, Evernote không phải là sản phẩm của Google và không có tích hợp trực tiếp nào cho phép NotebookLM đọc tài khoản Evernote của tôi. Tuy nhiên, tính linh hoạt của NotebookLM nằm ở việc nó hỗ trợ nhiều loại tệp khác nhau, bao gồm cả PDF. Điều này chính xác đã trở thành cầu nối giữa kho kiến thức Evernote của tôi và khả năng phân tích của NotebookLM.
Giải pháp bao gồm một quy trình xuất thủ công. Tôi có thể xem xét các ghi chú Evernote của mình và xuất chúng dưới định dạng PDF. Thậm chí còn có tùy chọn xuất toàn bộ sổ tay dưới định dạng PDF, điều này đã giúp tôi tiết kiệm được rất nhiều thời gian.
Ví dụ, tôi đang làm việc trên trang web của một khách hàng có tên là ‘Swami Jewels’ và tôi có một số ghi chú trong sổ tay Evernote của mình. Nó lưu trữ mọi thứ từ kế hoạch tiếp thị ban đầu, ghi chú cuộc họp chi tiết với khách hàng, thông số kỹ thuật dự án và các buổi động não. Tôi đã xuất chúng dưới định dạng PDF, tạo một sổ tay mới tương ứng trong NotebookLM và bắt đầu đặt những câu hỏi rộng, phức tạp như sau:
- Những thách thức chính nào đã được thảo luận trong các cuộc họp với khách hàng liên quan đến thiết kế trang web mới?
- Tóm tắt các chiến lược cốt lõi được nêu trong kế hoạch tiếp thị.
- Ngân sách dự án cho giai đoạn hai là bao nhiêu?
- Hãy cho tôi những điểm chính từ các cuộc họp khách hàng được tổ chức vào tháng 3.
Chỉ trong thời gian ngắn, NotebookLM đã hoạt động, quét qua tất cả các tệp PDF, trích xuất thông tin liên quan và cung cấp những câu trả lời sâu sắc mà lẽ ra tôi phải mất hàng giờ để tổng hợp thủ công trong Evernote. Nó thực sự giống như có một trợ lý thông minh đọc và hiểu toàn bộ bản tóm tắt dự án của tôi.
Đưa Kết Quả Từ NotebookLM Trở Lại Evernote
Nâng Tầm “Chú Voi Xanh”
NotebookLM tạo bản đồ tư duy và tóm tắt âm thanh từ các ghi chú Evernote đã nhập
Sau khi trải nghiệm sức mạnh của NotebookLM trong việc trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ các ghi chú về dự án ‘Swami Jewels’ của tôi, bước hợp lý tiếp theo là đưa những kiến thức đó trở lại trung tâm quản lý tri thức chính của tôi: Evernote.
Cách đơn giản nhất, và cũng là cách tôi thường xuyên sử dụng, là sao chép-dán trực tiếp. Bất cứ khi nào NotebookLM tạo ra một bản tóm tắt, trả lời một câu hỏi cụ thể hoặc cung cấp một cái nhìn tổng quan, tôi có thể chỉ cần sao chép văn bản và dán nó vào một ghi chú mới hoặc ghi chú hiện có trong Evernote. Rốt cuộc, tôi muốn thông tin đã được xử lý bằng AI của mình nằm ngay cạnh các dữ liệu gốc. Trong nhiều trường hợp, tôi cũng tạo bản đồ tư duy và lưu chúng vào Evernote.
Tuy nhiên, tính năng thực sự thay đổi cuộc chơi đối với tôi là khả năng của NotebookLM trong việc tạo ra các bản tóm tắt âm thanh dựa trên các chủ đề phức tạp của tôi. Điều này cực kỳ mạnh mẽ. Tôi có thể xuất các tệp âm thanh đó và đính kèm chúng trực tiếp vào các ghi chú ‘Swami Jewels’ có liên quan trong Evernote. Cuối cùng, mục tiêu của tôi không phải là thay thế Evernote, mà là tận dụng NotebookLM để bổ sung cho các ghi chú Evernote của tôi với một “chất” AI đặc biệt.
Bí Quyết Để Ghi Chú Thông Minh Hơn
Mặc dù việc xuất ghi chú dưới dạng PDF và tải chúng lên NotebookLM có vẻ là một giải pháp vòng vèo tốn thời gian, nhưng nó đã chứng minh là một cách hiệu quả để khai phá những hiểu biết sâu sắc. Điều này cho thấy rằng ngay cả với những hạn chế về công cụ hiện tại, các cách tiếp cận sáng tạo vẫn có thể bắc cầu cho những khoảng trống. Bạn còn chần chừ gì nữa? Hãy khám phá quy trình làm việc kết hợp này, bắt đầu xuất ghi chú từ Evernote và biến chúng thành một kho lưu trữ thông minh ngay lập tức.
Trong thời gian chờ đợi, tôi hy vọng Evernote sẽ cải thiện các tính năng AI của mình đến mức tôi không cần thêm một ứng dụng nào khác trong bộ công cụ của mình để hoàn thành công việc. Nếu bạn là người mới làm quen với NotebookLM, hãy tham khảo các mẹo để tạo sổ tay hiệu quả trong NotebookLM.
