Tối Ưu Hóa Tính Năng Tóm Tắt Cho Báo Cáo Với NotebookLM
Trong bài viết này, tôi muốn chia sẻ cách tôi sử dụng tính năng tóm tắt trên NotebookLM để tối ưu quá trình làm báo cáo. Tôi sẽ chia sẻ những mẹo nhỏ giúp AI đưa ra kết quả chính xác hơn, cách cấu trúc dữ liệu trước khi tóm tắt, cũng như kinh nghiệm thực tế khi so sánh giữa tóm tắt thủ công và tóm tắt bằng NotebookLM.
1.NotebookLM Đã Giúp Tôi Thay Đổi Quy Trình Như Thế Nào
Trước đây, mỗi khi làm báo cáo, tôi phải đọc từng file tài liệu, ghi chú thủ công những ý quan trọng, rồi tự viết lại thành bản tóm tắt. Quá trình này mất rất nhiều thời gian và dễ bị bỏ sót thông tin.
Tôi nhớ có lần tôi phải đọc hơn 50 trang báo cáo tài chính để tổng hợp dữ liệu cho buổi họp sáng hôm sau – gần như tôi thức trắng đêm.
Kể từ khi tôi bắt đầu sử dụng NotebookLM, tôi chỉ cần tải lên tài liệu hoặc liên kết Google Docs, và ngay lập tức tôi có thể:
- Tóm tắt nội dung tự động: AI đọc toàn bộ file và đưa ra bản tóm tắt súc tích chỉ trong vài giây.
- Tùy chỉnh độ chi tiết: Tôi có thể yêu cầu tóm tắt ngắn gọn (dưới 200 từ) hoặc chi tiết (liệt kê từng mục quan trọng).
- So sánh nhiều tài liệu: Khi tôi cần đối chiếu dữ liệu từ nhiều nguồn, NotebookLM có thể trích ra các điểm chung và điểm khác biệt.
Điều này giúp tôi giảm thời gian làm báo cáo ít nhất 50%, và quan trọng hơn là tôi có thể tập trung vào phân tích dữ liệu thay vì chỉ tổng hợp thông tin.
2.Cách Tôi Tối Ưu Tính Năng Tóm Tắt Trên NotebookLM
Sau một thời gian sử dụng công cụ NotebookLM, đây là các bước tôi thường dùng để tóm tắt nội dung một cách tối ưu nhất
Bước 1: Chuẩn Bị Dữ Liệu Trước Khi Tóm Tắt
Tôi nhận thấy khi dữ liệu được chuẩn bị tốt, bản tóm tắt trở nên chính xác hơn. Vì vậy tôi thường:
- Gom toàn bộ tài liệu liên quan vào cùng một sổ tay.
- Đặt tên file rõ ràng để AI dễ nhận diện nội dung.
- Loại bỏ những file không cần thiết để tránh làm nhiễu kết quả.
Bước 2: Đặt Câu Hỏi Rõ Ràng
Thay vì chỉ bấm nút “tóm tắt”, tôi thường đặt yêu cầu cụ thể như:
- “Hãy tóm tắt 5 ý quan trọng nhất về xu hướng doanh thu trong Q3.”
- “So sánh dữ liệu giữa báo cáo A và báo cáo B, tập trung vào lợi nhuận gộp.”
Khi câu hỏi rõ ràng, NotebookLM trả lời chính xác và sát với nhu cầu hơn.
Bước 3: Kiểm Tra & Điều Chỉnh
Mặc dù NotebookLM rất thông minh, tôi vẫn luôn đọc lại bản tóm tắt để đảm bảo nội dung đúng bối cảnh. Nếu cần, tôi yêu cầu AI mở rộng thêm phần mà tôi thấy quan trọng.
3. Mẹo Cá Nhân Để Bản Tóm Tắt Trở Nên Giá Trị Hơn
- Chia nhỏ báo cáo dài: Nếu tài liệu quá dài, tôi tách thành nhiều phần và tóm tắt riêng lẻ trước, sau đó yêu cầu NotebookLM tóm tắt tổng hợp.
- Kết hợp với ghi chú cá nhân: Tôi thường thêm nhận xét hoặc insight của mình ngay dưới bản tóm tắt để lần sau xem lại có thể hiểu ngay bối cảnh.
- Tận dụng Q&A: Sau khi có bản tóm tắt, tôi tiếp tục đặt câu hỏi chi tiết hơn, ví dụ “Nguyên nhân chính dẫn đến sự sụt giảm doanh thu là gì?” để AI khai thác sâu dữ liệu.
NotebookLM thực sự là một công cụ khá là hữu ích. Từ khi tôi sử dụng thì tôi nhận ra thời gian chuẩn bị báo cáo giảm đi khá nhiều, báo cáo cũng rõ ràng, mạch lạc và ít sai sót hơn rất nhiều, nhờ vậy mà tôi đã có thêm thời gian để phân tích chiến lược thay vì chỉ xử lý dữ liệu như trước kia
Tối ưu hóa tính năng tóm tắt trên NotebookLM thực sự là một bước đột phá trong cách tôi làm báo cáo. Nó giúp tôi tiết kiệm thời gian, giảm căng thẳng và nâng cao chất lượng thông tin. Nếu bạn cũng đang phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn, tôi thật sự khuyên bạn hãy thử NotebookLM – bạn sẽ thấy quá trình tổng hợp báo cáo trở nên nhẹ nhàng hơn rất nhiều.
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png)
![Phương Hoa Sea Garden Hà Tiên [DEMO]](https://netid.vn/datafiles/18/2024-07/thumbs-43280754-z5663208563916_ca6fa4455aeeac4c01cc4a8f079f1893.jpg)
.png)
.jpg)
.png)
![[WS13] NB // MC - Làm chủ sân khấu](https://netid.vn/datafiles/18/2023-11/thumbs-56502092-IMG_1068.jpeg)
.png)
.png)
.png)
 of thông bao.jpg)
