Khi sử dụng AI như NotebookLM, chất lượng câu trả lời phụ thuộc rất nhiều vào cách bạn đặt câu hỏi (prompt). Nếu hỏi mơ hồ, bạn sẽ nhận lại kết quả chung chung. Ngược lại, nếu đặt câu hỏi rõ ràng, có ngữ cảnh và mục tiêu cụ thể, AI sẽ cung cấp thông tin chính xác, hữu ích hơn.
1. Vì sao đặt câu lại hỏi quan trọng?
Theo nghiên cứu từ MIT Sloan Management Review (2024), hiệu quả sử dụng AI có thể tăng đến 60% khi người dùng biết cách đưa ra prompt chính xác.
NotebookLM không phải “cỗ máy đọc suy nghĩ” – nó chỉ phản hồi dựa trên dữ liệu bạn cung cấp và câu hỏi bạn đặt ra. Vì vậy, việc học cách hỏi đúng giúp bạn:
- Tiết kiệm thời gian chỉnh sửa, lọc kết quả.
- Khai thác được insight ẩn trong tài liệu.
- Giảm rủi ro nhận thông tin sai hoặc thiếu sót.
2. Các nguyên tắc đặt câu hỏi trong NotebookLM
Nguyên tắc 1: Cụ thể thay vì chung chung
❌ Hỏi mơ hồ: “Tóm tắt giúp tôi tài liệu này.”
✅ Hỏi cụ thể: “Tóm tắt 5 ý chính về xu hướng tiêu dùng trong báo cáo này, dùng bullet point.”
Nguyên tắc 2: Có ngữ cảnh
❌ Hỏi: “Làm timeline dự án.”
✅ Hỏi: “Tạo timeline cho dự án phát triển app di động kéo dài 3 tháng, chia thành các giai đoạn: phân tích, thiết kế, lập trình, kiểm thử, triển khai.”
Nguyên tắc 3: Yêu cầu định dạng kết quả
NotebookLM cho phép bạn yêu cầu AI xuất thông tin theo bảng, danh sách, gạch đầu dòng.
Ví dụ: “Liệt kê ưu và nhược điểm của phương pháp Agile trong bảng so sánh.”
Nguyên tắc 4: Kiểm chứng và tinh chỉnh
- Nếu câu trả lời còn chung chung → đặt thêm câu hỏi phụ.
Nếu chưa rõ nguồn → yêu cầu AI dẫn lại từ tài liệu gốc.
Ví dụ thực hành với NotebookLM
Mình đã thử nghiệm với một dự án ứng dụng học tiếng Việt cho người nước ngoài:
Prompt 1 (chung chung):
“NotebookLM, hãy giúp tôi lập kế hoạch dự án.”
➡️ Kết quả: timeline 4 giai đoạn nhưng rất sơ sài.
Prompt 2 (cụ thể + ngữ cảnh):
“Dựa trên tài liệu yêu cầu khách hàng (đã tải lên), hãy đề xuất timeline 2 tháng, chia thành 5 giai đoạn: phân tích, thiết kế, phát triển, kiểm thử, triển khai. Trình bày theo bảng với cột: Giai đoạn – Công việc chính – Người phụ trách – Thời lượng.”
➡️ Kết quả: timeline chi tiết, có cả phân công công việc → dễ sử dụng ngay.
💡 Trải nghiệm cá nhân: Khi chỉnh lại câu hỏi theo 4 nguyên tắc trên, mình tiết kiệm được gần 50% thời gian so với việc sửa kết quả chung chung.
4. Góc nhìn chuyên gia
Theo Ethan Mollick (giáo sư Wharton, chuyên nghiên cứu về AI trong công việc):
“Prompt không phải là câu lệnh đơn giản, mà là một kỹ năng giao tiếp. Đặt câu hỏi đúng là bước đầu để biến AI thành cộng sự thực thụ.”
Điều này hoàn toàn đúng khi dùng NotebookLM – bạn càng rõ ràng, AI càng “thông minh” hơn.
Tổng quan
- NotebookLM có thể trở thành trợ lý AI mạnh mẽ, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào prompt.
- Hãy nhớ 4 nguyên tắc: cụ thể – có ngữ cảnh – định dạng kết quả – kiểm chứng.
- Luôn coi AI là cộng sự, không phải “cây đũa thần” → cần kết hợp với kinh nghiệm thực tế để ra quyết định chính xác.
✅ Lần tới khi dùng NotebookLM, đừng chỉ gõ câu hỏi chung chung. Hãy thử biến nó thành một cuộc hội thoại thông minh, và bạn sẽ bất ngờ với kết quả.
