Làm chatbot giải đáp quy chế nội bộ công ty - nên chọn GPTs hay NotebookLM?

Hôm nay mình sửa bài tập tạo GPTs tùy chỉnh cho các bạn học viên trong một doanh nghiệp. Có một bạn ở phòng kinh doanh tạo một con GPTs để… trích thông tin từ hợp đồng và điền vào bảng.

Ý tưởng là: nhân viên mới chỉ cần tải hợp đồng lên, GPTs sẽ tự động tìm và lấy các thông tin như tên đối tác, giá trị hợp đồng, thời gian hiệu lực… Không cần đọc cả văn bản, không cần dò từng dòng.

Mình thấy hay – nhưng cũng gợi ý một phương án khác:
Nếu mục tiêu là lấy thông tin chính xác và cần tra lại nhanh nguồn gốc, thì nên dùng NotebookLM. Vì:

• Nó chỉ luôn đoạn nào trong hợp đồng đang được trích dẫn.

• Nhân viên có thể kiểm chứng lại thông tin gốc, thay vì tin hoàn toàn vào bot.

GPTs thì mượt và tiện, nhưng thường không chỉ rõ nó lấy từ đâu, nên dễ xảy ra việc nhân viên dùng thông tin sai mà không biết sai ở đâu.

Mở rộng thêm một chút:
Nếu dùng chatbot quá nhiều – nhất là để “tự động lấy thông tin” như kiểu này – mình lo rằng các bạn nhân viên mới sẽ dần lười đọc hợp đồng.
Tức là:

• Biết câu trả lời nhưng không hiểu vì sao trả lời như thế.

• Làm theo công cụ mà không hiểu logic nghiệp vụ phía sau.

Dẫn đến một kiểu tư duy "chờ bot làm thay" → thiếu nền tảng để xử lý tình huống bất thường khi bot không trả lời được.

Các Bạn nghĩ thế nào về việc này?

14 điểm so sánh bổ sung khác để các Bạn cân nhắc thêm khi chọn nhé:

 1. Mục đích sử dụng:

– GPTs: Tạo chatbot hỏi–đáp, hướng dẫn, thực hiện tác vụ theo phong cách “nhân viên ảo”.
– NotebookLM: Trợ lý tra cứu tài liệu – đọc, trích, tóm tắt đúng theo văn bản được nạp.

 2. Dùng cho ai – tình huống nào?

– GPTs: Phù hợp khi muốn bot biết nói chuyện, giải thích quy trình, gợi ý hành động.
– NotebookLM: Phù hợp khi cần tra cứu nhanh quy định, chính sách, nội dung chính xác theo từng file.

 3. Cách hoạt động:

– GPTs: Dạy bot bằng prompt + file + hướng dẫn vai trò.
– NotebookLM: Tải lên tài liệu → bot đọc và trả lời theo nội dung có sẵn.

 4. Cá nhân hóa:

– GPTs: Tùy chỉnh giọng điệu, hành vi – có thể nói như HR, quản lý ISO, trợ lý luật.
– NotebookLM: Trả lời trung lập, không tùy chỉnh được hành vi.

 5. Tích hợp vào hệ thống:

– GPTs: Có thể nhúng vào web, tích hợp API, chia sẻ link dùng chung.
– NotebookLM: Chỉ dùng trên nền tảng riêng – chưa tích hợp hệ thống được.

 6. Câu trả lời có gì khác?

– GPTs: Linh hoạt, có thể viết công văn, tạo checklist, soạn mẫu biểu.
– NotebookLM: Trả lời đúng nội dung gốc, có trích dẫn rõ ràng.

 7. Tốc độ và trải nghiệm:

– GPTs: Mượt nếu setup tốt, nhưng đôi khi... bịa.
– NotebookLM: Rất nhanh, cực chuẩn nếu tài liệu đầy đủ.

 8. Số lượng tài liệu có thể tải lên:

– GPTs: Có giới hạn
– NotebookLM: Dùng bản Free tải được 50 tài liệu, Plus có thể tải lên 300 trăm tài liệu cùng lúc.

 9. Chi phí sử dụng:

– GPTs: Càng hỏi nhiều, càng cần GPT trả phí (GPT-4).
– NotebookLM: Miễn phí dùng tốt, kể cả khi tra cứu liên tục.

 10. Nhập dữ liệu từ định dạng nào?

– GPTs: Hỗ trợ đa định dạng: PDF, DOCX, Excel, TXT, ảnh (thậm chí ảnh chụp văn bản), nguồn khác, kết nối API với nguồn khác
– NotebookLM: Hỗ trợ đa định dạng: PDF, TXT, Markdown, audio, video, Google tài liệu, Google trình bày, website, youtube, văn bản (không chơi với các con ông Microsoft 

 11. Có xem được nguồn trích dẫn không?

– GPTs: Không rõ nguồn – trả lời tổng hợp hoặc suy diễn.
– NotebookLM: Ghi rõ đoạn văn, dòng nào trong tài liệu → dễ kiểm chứng.

 12. Lưu lại nội dung chat không?

– GPTs: Có – bạn có thể mở lại, tiếp tục cuộc trò chuyện.
– NotebookLM: Không lưu được mạch hội thoại trước đó, khi được share link public hoặc chỉ xem cũng không lưu được nội dung trả lời.

 13. Prompt

– GPTs: có thể tải lên các định dạng file tài liệu như docx, ảnh ...
– NotebookLM: Chỉ có text

 14. Câu trả lời

– GPTs: có thể tải về các định dạng file tài liệu như docx, ảnh ...
– NotebookLM: Khi share ở vai trò người xem thậm chí không lưu được câu trả lời

 Tóm gọn để bạn dễ chọn:

– Cần bot giải thích, hướng dẫn, trả lời linh hoạt → Dùng GPTs.
– Cần bot tra cứu chuẩn – đúng file – đúng dòng – không bịa → Dùng NotebookLM.

Các bạn tham khảo nhé.

Nếu bạn muốn xem mình hướng dẫn chi tiết quy trình này thì đăng ký workshop miễn phí của mình ở link này nhé: https://forms.gle/w6nGBJVisHPAGWoA7 
Hẹn gặp bạn ở đó.

Một lần nữa, Cảm ơn bạn vì đã ở đây.
Thân,
Productive AI