Link to original video by Grace Leung

This NotebookLM + Perplexity Workflow Will Cut Your Research Time by 50% (or More)

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu một quy trình làm việc kết hợp NotebookLM và Perplexity để tăng hiệu quả nghiên cứu và học tập lên đến 50% hoặc hơn. Điểm mấu chốt là tận dụng khả năng tìm kiếm và tổng hợp thông tin của Perplexity cùng với khả năng phân tích sâu và trích xuất thông tin chi tiết của NotebookLM. Video trình bày 6 cách ứng dụng cụ thể, bao gồm phân tích xu hướng thị trường, nghiên cứu cải tiến sản phẩm, nghiên cứu đối tượng, nghiên cứu podcast, học tập chủ đề mới và chuẩn bị bài thuyết trình. Quy trình bao gồm việc sử dụng Perplexity để thu thập nguồn dữ liệu, sau đó nhập vào NotebookLM để phân tích sâu và trích xuất thông tin, cuối cùng là kiểm chứng lại kết quả trên Perplexity.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

1. Giới thiệu và so sánh Perplexity và NotebookLM: Người thuyết trình nhấn mạnh sự kết hợp mạnh mẽ giữa hai công cụ. Perplexity mạnh về tìm kiếm và tổng hợp nguồn từ web, nhưng có hạn chế về việc dựa trên dữ liệu đào tạo trước. NotebookLM lại tập trung vào phân tích sâu dữ liệu đã được cung cấp, đảm bảo độ chính xác cao hơn và giảm thiểu ảo giác. "Perplexity có thể thực hiện tìm kiếm trên web và tìm nguồn nhưng hạn chế là mỗi khi bạn đặt câu hỏi, nó sẽ kích hoạt một tìm kiếm mới... Noble LM hữu ích vì nó sẽ chỉ cung cấp cho bạn câu trả lời dựa trên các nguồn của bạn".

2. Phân tích xu hướng thị trường: Người thuyết trình hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tạo không gian nghiên cứu, thiết lập các hướng dẫn tùy chỉnh (ví dụ: tìm kiếm báo cáo về AI có trách nhiệm từ các công ty tư vấn) và tự động hóa quá trình thu thập nguồn. Sau đó, các nguồn được nhập vào NotebookLM để đặt câu hỏi và trích xuất thông tin chi tiết về xu hướng.

3. Nghiên cứu cải tiến sản phẩm: Perplexity được sử dụng để tìm kiếm các nhà cung cấp phần mềm hàng đầu và đánh giá người dùng (ví dụ: từ G2, TrustRadius, Reddit). NotebookLM sau đó được dùng để phân tích các đánh giá, xác định điểm mạnh, điểm yếu của đối thủ cạnh tranh và gợi ý ý tưởng cải tiến sản phẩm.

4. Nghiên cứu đối tượng: Video hướng dẫn cách sử dụng Perplexity để tìm kiếm các nguồn dữ liệu về đối tượng mục tiêu (ví dụ: báo cáo nghiên cứu, khảo sát, video phỏng vấn). NotebookLM giúp phân tích dữ liệu, xác định nhu cầu, thách thức của khách hàng và gợi ý các chiến lược tiếp thị. Người thuyết trình cũng đề cập đến việc nhập trang web doanh nghiệp vào NotebookLM để nhận gợi ý cải tiến.

5. Nghiên cứu podcast: Perplexity được dùng để tìm kiếm các podcast hàng đầu, tải xuống các tập mẫu và tìm kiếm đánh giá người dùng. NotebookLM giúp phân tích các tập podcast, xác định đối tượng mục tiêu, định vị và ý tưởng nội dung.

6. Học tập chủ đề mới: Perplexity được sử dụng để tìm kiếm tài liệu học tập, podcast và nghiên cứu học thuật. NotebookLM giúp tổng hợp thông tin, tạo bản tóm tắt và câu hỏi thường gặp, hỗ trợ quá trình học tập thông qua chế độ âm thanh tương tác.

7. Chuẩn bị bài thuyết trình: Perplexity được dùng để tìm kiếm các bài thuyết trình thành công trên YouTube (ví dụ: Tech Talks). NotebookLM giúp phân tích cấu trúc, kỹ thuật nói và gợi ý cách trình bày hiệu quả. Người thuyết trình cũng chỉ ra cách sử dụng NotebookLM để tạo bản tóm tắt âm thanh và tùy chỉnh nội dung.

Tổng thể, video trình bày một quy trình làm việc hiệu quả, kết hợp sức mạnh của hai công cụ AI để tối ưu hóa quá trình nghiên cứu và học tập, cung cấp các ví dụ cụ thể và hướng dẫn chi tiết cho từng bước. Người thuyết trình nhấn mạnh tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh của quy trình này để phù hợp với nhiều mục đích khác nhau.