ฉันได้นำคลัง Obsidian ของฉันใส่เข้าไปใน NotebookLM — และมันเปลี่ยนทุกอย่าง

หลังจากเปลี่ยนมาใช้ Obsidian ฉันก็ใช้มันเกือบทุกอย่าง ตั้งแต่ร่างบทความและงานวิจัย ไปจนถึงวางแผนการเที่ยว และแม้กระทั่งไอเดียการพรีเซนต์ประจำสัปดาห์ การเชื่อมโยงและลิงก์ย้อนกลับช่วยให้ฉันเชื่อมโยงบันทึกที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกัน แต่เมื่อเวลาผ่านไป คลังข้อมูลของฉันก็เติบโตเร็วกว่าที่ฉันจะจัดการได้ การทำความเข้าใจสิ่งที่ฉันสะสมจริง ๆ เช่น รูปแบบไอเดียพรีเซนต์ ธีมที่ฉันมักกลับไปดู หรือการเชื่อมโยงระหว่างบันทึกหลายร้อยชิ้น เป็นเรื่องยากที่จะเห็นเมื่อคุณอยู่ในคลังข้อมูลทุกวัน

Obsidian ไม่มี AI ในตัว และฉันต้องการมากกว่าการค้นหาเพียงอย่างเดียว ฉันต้องการอ้างอิงบทความที่ผ่านมาได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องอ่านซ้ำ ดังนั้นฉันจึงอัปโหลดส่วนหนึ่งของคลังข้อมูลของฉันไปยัง NotebookLM เพื่อดูว่าเครื่องมือ AI ของ Google จะสามารถทำให้โน้ตของฉันมีประโยชน์อีกครั้งได้หรือไม่

สิ่งที่ฉันให้อาหาร NotebookLM จากคลังของฉัน

ทำความสะอาดบันทึกก่อนอัปโหลด

ฉันวางแผนจะใช้ NotebookLM เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับโน้ตใน Obsidian ของฉัน ซึ่งส่วนใหญ่เป็นร่างงาน งานวิจัย และไอเดียสำหรับการเสนอขาย ก่อนอื่นฉันต้องการหาลวดลายในเรื่องว่าไอเดียไหนได้รับการตอบรับและไอเดียไหนถูกปฏิเสธ และอะไรที่ทำให้พวกมันแตกต่างกัน

ฉันติดตามไอเดียต่างๆ เป็นรายสัปดาห์ ทั้งไอเดียที่ได้ผล ไอเดียที่ไม่ได้ผลแม้จะถูกยอมรับ และไอเดียที่ถูกปฏิเสธโดยตรง ก่อนจะอัปโหลดอะไรไปยัง NotebookLM ฉันทำความสะอาดโน้ตของฉัน ฉันติดแท็กว่าไอเดียไหนถูกยอมรับ ไอเดียไหนทำงานได้ดี ไอเดียไหนถูกแก้ไขชื่อโดยบรรณาธิการ และไอเดียไหนถูกปฏิเสธ ฉันก็ชอบเพิ่มสถิติเมื่อเป็นไปได้เพื่อติดตามผลการทำงาน ดังนั้นฉันจึงกลับไปเติมข้อมูลที่ขาดหายไป

เมื่อทุกอย่างถูกทำความสะอาดเรียบร้อยแล้ว ฉันก็นำไฟล์ pitch ไปอัปโหลดลงในโน้ตบุ๊ก NotebookLM ใหม่ กระบวนการนี้ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ คุณสร้างโน้ตบุ๊กใหม่ จากนั้นลากไฟล์ของคุณมาวางลงในนั้น เนื่องจาก Obsidian เก็บทุกอย่างในรูปแบบไฟล์ Markdown ฉันจึงสามารถอัปโหลดไฟล์เหล่านั้นได้โดยตรง—NotebookLM รองรับไฟล์ .md รวมถึง PDF, Google Docs และไฟล์ข้อความด้วย

ถ้าคุณมีโน้ตรูปแบบหลายสิบบันทึกที่จะอัปโหลด จะมีข้อจำกัด NotebookLM รองรับแหล่งข้อมูลได้สูงสุด 50 แหล่งต่อโน้ตบุ๊กในแพ็กเกจฟรี สำหรับคลังข้อมูลขนาดใหญ่ คุณสามารถใช้เครื่องมือรวม PDF หรือปลั๊กอิน Obsidian เช่น Better Export PDF เพื่อรวมไฟล์มาร์กดาวน์หลายไฟล์เป็น PDF เดียว วิธีนี้จะช่วยให้อยู่ภายในขีดจำกัดของแหล่งข้อมูลได้ง่ายขึ้น ในขณะเดียวกันก็เก็บโน้ตทั้งหมดไว้ในที่เดียว

สิ่งที่ฉันถามและสิ่งที่มันเปิดเผย

การค้นหารูปแบบจากการพรีเซนต์หลายร้อยครั้ง

ฉันเริ่มต้นด้วยคำถามง่าย ๆ ว่า: สิ่งที่เหมือนกันระหว่างไอเดียที่ถูกปฏิเสธของฉันคืออะไร? ฉันสามารถทำด้วยตัวเองได้ แต่เรากำลังพูดถึงไอเดียหลายร้อยสัปดาห์ การตรวจสอบทีละอันจะใช้เวลานานมาก

NotebookLM ดึงรูปแบบสองอย่างที่ฉันไม่เคยสังเกตเห็นอย่างตั้งใจออกมา อย่างแรก ข้อเสนอที่ถูกปฏิเสธมักจะเน้นไปที่หัวข้อกว้าง ๆ ที่มีความคิดเห็น เช่น การวางแผนให้สินค้าเสื่อมสภาพหรือการทิ้งเทคโนโลยีอย่างรับผิดชอบ อย่างที่สอง ข้อเสนอเกี่ยวกับการปรับแต่งฟีเจอร์ที่มีอยู่แล้วของแพลตฟอร์มหลักอย่าง Windows, Google หรือ YouTube มักจะถูกปฏิเสธเช่นกัน ในทางตรงกันข้าม ข้อเสนอที่ได้รับการยอมรับมักจะแนะนำเครื่องมือบุคคลที่สามที่คนไม่ค่อยรู้จัก หรือเสนอเคล็ดลับเฉพาะตัวที่นำไปปฏิบัติได้จริง

ต่อมาฉันถามว่ามีหัวข้อใดบ้างที่ฉันอาจหลีกเลี่ยงแต่ไม่ควรจะหลีกเลี่ยง NotebookLM ชี้ให้เห็นว่าแม้รายการบทความแบบเปิดของฉันจะมีผลการทำงานที่ดี แต่ฉันกำลังหลีกเลี่ยงการเปรียบเทียบเชิงลึกกับซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์หลัก มีบทความเกี่ยวกับการเปลี่ยนส่วนบุคคลสองเรื่องที่ถูกปฏิเสธ ข้อคิดคือบทความเหล่านี้อาจทำงานได้ดีกว่าหากทำเป็นการเปรียบเทียบบริบทกว้าง ๆ แทนที่จะเป็นเรื่องราวส่วนตัวสูง

คำถามที่เป็นประโยชน์ที่สุดคือเกี่ยวกับการรวมไอเดีย NotebookLM แนะนำให้รวมหลายไอเดียการใช้ซ้ำที่ได้รับการยอมรับเข้าด้วยกันเป็นคู่มือครบวงจร มันยังแนะนำให้รวมไอเดียเรื่องการวางแผนล้าสมัยที่ถูกปฏิเสธของฉันกับเคล็ดลับการบำรุงรักษาที่ได้รับการยอมรับเพื่อสร้างคู่มือเกี่ยวกับการทำให้อุปกรณ์ใช้งานได้นานขึ้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ข้อมูลที่ฉันจะเจอได้เพียงแค่การอ่านโน้ตซ้ำ

ฉันเคยใช้ฟีเจอร์การวิจัยเชิงลึกของ NotebookLM สำหรับการวิจัยภายนอกมาก่อน แต่การเปิดใช้งานกับบันทึกของตัวเองกลับให้ความรู้สึกที่แตกต่างอย่างมาก มันเหมือนมีใครสักคนที่อ่านทุกสิ่งที่ฉันเขียนและสามารถสังเกตรูปแบบที่ฉันใกล้ชิดจนมองไม่เห็นได้

นี่จริง ๆ สำหรับใคร

เหนือการวิเคราะห์เสียง

ผมแค่แสดงตัวอย่างการใช้งานเพียงกรณีเดียวที่นี่—การหาลวดลายในสิ่งที่ใช้ได้และไม่ได้สำหรับการเสนอไอเดียบทความ แต่ NotebookLM เมื่อนำมาจับคู่กับ Obsidian มีการใช้งานที่กว้างกว่านี้

ถ้าคุณใช้ Obsidian เพื่อเก็บบันทึกการวิจัยเกี่ยวกับหัวข้อที่ซับซ้อน คุณสามารถอัปโหลดไฟล์และ URL ทั้งหมดของคุณ จากนั้นถามคำถามเพื่อทำความเข้าใจเนื้อหาได้เร็วขึ้น ผมทำแบบนี้กับหัวข้อทางเทคนิคที่ตอนแรกดูเหมือนไม่เข้าใจ แทนที่จะต้องสแกนเอกสารทางการทั้งหมดหรือเปิดแท็บหลายสิบแท็บ ผมอัปโหลดทุกอย่างไปยัง NotebookLM แล้วถามให้มันอธิบายแนวคิดหรือหาความเชื่อมโยงที่ผมอาจพลาดไป

อีกกรณีการใช้งานหนึ่งคือการเรียนรู้ คุณสามารถอัปโหลดเอกสารการสอนหรือบทเรียน แล้วคุณสามารถถามคำถามโดยไม่ต้องดูวิดีโอซ้ำหรือค้นหาในบทถอดเสียง ภาพรวมเสียงและวิดีโอของ NotebookLM สามารถเปลี่ยนเนื้อหาที่หนาแน่นให้กลายเป็นสิ่งที่คุณสามารถฟังได้ขณะทำกิจกรรมอื่น ๆ

จากนั้นก็มีการจดบันทึกและการสำรวจตัวเอง ส่งออกบันทึกประจำวันของคุณเป็นไฟล์เดียว อัปโหลดมัน และขอให้ NotebookLM ช่วยหาลวดลายในความคิดของคุณเองตลอดเวลา หัวข้ออะไรที่ปรากฏขึ้นบ่อย ๆ? ปัญหาอะไรที่คุณพยายามแก้ซ้ำ ๆ? นี่คือรูปแบบของการคิดเชิงเมตา—การใช้ AI เป็นกระดานสนทนาเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบความคิดของตัวเอง

เวิร์กโฟลว์นี้มีข้อจำกัด NotebookLM เป็นระบบคลาวด์ทั้งหมด ดังนั้นบันทึกของคุณจะออกจากอุปกรณ์ของคุณ มันไม่สามารถเห็นกราฟความรู้ของ Obsidian หรือเชื่อมโยงลิงก์ภายในของคุณได้—มันประมวลผลเพียงข้อความดิบที่คุณอัปโหลดเท่านั้น และคุณจะต้องบันทึกคำตอบที่เป็นประโยชน์กลับไปยัง Obsidian ด้วยตัวเองหากต้องการเก็บไว้

คู่คิด ไม่ใช่ตัวแทน

NotebookLM ไม่ได้มาแทนที่การเชื่อมโยง มุมมองกราฟ หรือแนวทางที่เน้นการเก็บข้อมูลในเครื่องของ Obsidian ผมยังคงใช้ปลั๊กอินเพื่อเปลี่ยนคลังของผมให้สามารถนำทางได้ง่ายขึ้น และยังคงพึ่งการเชื่อมโยงย้อนกลับเพื่อเชื่อมโยงไอเดียอย่างเป็นธรรมชาติ

สิ่งที่ NotebookLM เพิ่มเข้ามาคือชั้นการสนทนาบนโน้ตที่ฉันได้เขียนไว้แล้ว มันมีประโยชน์ในการค้นหารูปแบบ ตอบคำถามเกี่ยวกับงานของตัวเอง และหาช่องว่างที่ฉันอาจจะไม่สังเกตเห็น สำหรับใครก็ตามที่มีคลัง Obsidian ขนาดใหญ่จนยากต่อการนำทาง การนำมันมาใส่ใน NotebookLM ก็คุ้มค่าที่จะลอง ข้อมูลเชิงลึกอาจจะไม่ใช่สิ่งที่พลิกโลกในทุกครั้ง แต่บางครั้งมันก็จะแสดงสิ่งที่คุณพลาดไปเป็นเดือน