Notebook LM, a ferramenta que gerou grande movimentação na internet. Se ainda não a conhece, é uma solução do Google na qual podemos obter insights (percepções), extrair áudios, vídeos e até apresentações. Lembre-se de que a ferramenta agora se chama Gemini Notebook.
Meu nome é Davi e quero dar as boas-vindas. Sou especialista em uso e adoção de IA e trabalho com o Google há mais de 10 anos.
Audiodescrição: Davi é um homem de cabeça raspada, barba cheia, óculos escuros e veste uma camisa escura.
Vamos apresentar um novo conteúdo especial da Alura que nos levará ao próximo nível. Ao longo de seis aulas práticas, com foco em execução, nós vamos elevar nosso desempenho em produtividade corporativa.
Vamos conhecer mais sobre a jornada. Veja na tela.
Logo no primeiro módulo, na Aula 1, nós faremos uma apresentação do curso, dos conteúdos e do que cada ferramenta realmente pode fazer. Não veremos apenas o Gemini Notebook, mas também outras features (recursos) do app (aplicativo) Gemini, como o modo Canvas (tela) e os Gems (assistentes personalizados) para tarefas que podemos configurar sem necessidade de código.
Na Aula 2, faremos uma imersão nas Gems (assistentes personalizados do Gemini). Conheceremos mais sobre a criação de assistentes focados em produtividade e, a partir disso, poderemos obter resultados como assistentes para redigir textos, elaborar relatórios analíticos, trabalhar com dados e até gerar imagens personalizadas para campanhas de marketing (marketing).
Na Aula 3, conheceremos melhor o Gemini Notebook (Notebook do Gemini), sua visão geral, capacidades, funcionalidades importantes e alguns detalhes de como utilizar a ferramenta para criar uma jornada completa de storytelling (narrativa) com imagens no formato necessário.
Em seguida, entraremos em um campo mais avançado. Não ficaremos apenas na superfície; queremos aprofundar o uso com o Deep Dive (imersão aprofundada) e o Deep Research (pesquisa aprofundada), ferramentas que o Google oferece para possibilitar um nível mais profissional de trabalho com as Gems (assistentes personalizados do Gemini).
Depois, faremos o mesmo com o Gemini Notebook (Notebook do Gemini). Assim, não apenas geraremos insights (percepções), como também aprenderemos a aproveitar ao máximo a ferramenta, trabalhando com prompts (instruções) e com a personalização de conteúdos que já podemos criar ali com qualidade.
Por fim, a etapa mais avançada é a “cereja do bolo”: apresentaremos o estado da arte da criação de conteúdos, explorando tudo o que o ecossistema Google pode oferecer no contexto de trabalho corporativo.
Olá, equipe. Sejam bem-vindas e bem-vindos à nossa primeira visão sobre o Notebook LM, também chamado de Gemini Notebook. Ao longo do curso, vamos usar ambos os termos, pois em algumas áreas do Google Workspace ainda aparece Notebook LM e em outras já aparece Gemini Notebook. A ferramenta passou por uma mudança de nome, então manteremos os dois para alinhamento. Vamos à tela para apresentar o primeiro passo e uma visão geral de como essa ferramenta funciona.
Primeiro, como podemos acessar a ferramenta. Uma das formas mais fáceis é pelo Gmail ou pelo Google Drive. No canto superior direito, ao lado do logo da empresa ou do seu nome, há o ícone de aplicativos (a grade de quadrados). Podemos clicar nesse ícone para abrir o menu de aplicativos do Google; ali encontraremos o nome da ferramenta. Pode aparecer como Notebook LM ou como Gemini Notebook; ao clicar, uma nova guia será aberta e acessaremos a plataforma.
Outra forma de acesso: abrir uma nova guia e digitar notebooklm.google.com, pressionar Enter e chegar ao mesmo lugar.
Uma terceira opção é pelo aplicativo Gemini (a interface conversacional). No menu à esquerda também há a opção para gerar notebooks. Essa opção no Gemini pode ou não aparecer, dependendo se a conta é pessoal ou corporativa e do nível de acesso disponível.
Na tela inicial, observamos alguns notebooks já criados, com miniaturas de ícones geradas automaticamente conforme o contexto. No canto superior direito, há o botão de configurações e também o ícone de aplicativos. Em configurações, temos ajustes importantes. Recomendamos pausar o vídeo e acompanhar passo a passo, pois essas configurações serão fundamentais para as próximas etapas das aulas.
O primeiro ajuste é o campo “Idioma da resposta”. Esse campo define o idioma padrão de tudo que for gerado como artefato ou evidência: áudios, apresentações, textos, vídeos e demais conteúdos gerados pela IA. Na prática, se precisarmos gerar conteúdos em inglês, podemos conversar com a ferramenta em português e ela produzirá o resultado em inglês (e o inverso também). Se houver, por exemplo, uma fonte em inglês e solicitarmos a geração de um áudio, ao configurar o idioma garantimos que o resultado, isto é, o output (saída), seja sempre no idioma selecionado. Em geral, o padrão vem como inglês. Basta rolar a lista, selecionar “Português (Brasil)” — atenção para não confundir com “Português (Portugal)” — e salvar. A partir daí, todo conteúdo gerado terá output (saída) em português do Brasil. Esse é um ponto muito importante.
Ainda em configurações, há o ajuste de aparência da interface: modo escuro ou modo claro. Podemos alternar entre os dois, ou deixar no padrão do dispositivo. Por questões de visualização desta aula, vamos manter o modo claro.
O ícone de aplicativos apenas direciona para outras ferramentas, então não há nada específico a configurar ali. Caso o acesso seja com conta pessoal (@gmail), podem aparecer na parte superior da tela alguns modelos de notebooks para explorar. Em contas corporativas, essa opção pode não aparecer. Em termos de funcionalidades, no entanto, não há diferença.
Para criar o primeiro notebook, no canto esquerdo há a opção “Criar novo notebook”. Ao clicar, é exibida inicialmente uma janela central com informações como “crie resumos, áudios” e outras opções. Essa é a área onde vamos inserir ou anexar os dados. O Notebook LM funciona gerando insights (percepções), dados e informações baseados em um fundamento de verdade — o termo técnico para isso é grounding (fundamento de verdade). Diferentemente de usar o Gemini ou outras ferramentas similares, como Claude, ChatGPT ou Copilot, nas quais uma pergunta pode acionar busca na internet ou geração probabilística, o Notebook LM sempre produzirá respostas baseadas nas informações que adicionamos ao caderno. Esse é um ponto central: ao trabalhar com uma base de dados própria, reduzimos alucinações e obtemos respostas ancoradas nas fontes fornecidas. Vamos fechar essa janela por enquanto; retornaremos a ela.
É importante entender a estrutura da ferramenta. Há três áreas principais:
À esquerda, a coluna de fontes: é onde adicionamos informações. Podemos incluir fotos, imagens, planilhas, documentos e links para vídeos do YouTube. Também é possível realizar uma Deep Research (pesquisa aprofundada). Essa é a área dedicada ao acréscimo de fontes, em maior ou menor quantidade, conforme a necessidade.
Ao centro, o campo conversacional: conforme adicionamos dados, a ferramenta gera um pequeno resumo e, abaixo, há a caixa de conversa, semelhante ao que encontramos em ChatGPT, Copilot e no próprio Gemini. Nesse campo, fazemos perguntas, obtemos insights (percepções) e mantemos uma conversa para trabalhar com as informações fornecidas.
À direita, o Estúdio: é onde estão as opções para gerar insights (percepções) e produzir artefatos. Entre elas:
Resumo em áudio: gera algo semelhante a um podcast (podcast), podendo ser uma conversa entre duas pessoas ou uma locução única, com aprofundamento, apresentações, discussão de ideias e avaliações.
Apresentação: gera uma apresentação de slides sobre o tema desejado.
Resumo em vídeo: produz uma explicação apresentada pela IA.
Mapa mental: cria um diagrama em que um ponto se conecta a outro, expandindo ideias.
Relatórios: documentos curtos baseados em frentes como um case (estudo de caso) para blog, um white paper (documento técnico) descrevendo uma atividade, entre outras opções; ao gerar conteúdos, o Gemini oferece diversas variações.
Cartões: úteis para estudo, com foco em conteúdos de fácil assimilação e manuseio, favorecendo a aprendizagem.
Teste: gera um quiz (questionário) para praticar conceitos. Para estudar para concurso, prova de certificação ou temas diversos, podemos reunir conteúdos em um notebook e gerar insights (percepções) nos formatos mais adequados ao estudo.
Infográfico: cria um resumo visual para trabalhar as informações, como passo a passo, explicações e sínteses.
Tabela de dados: ideal para dados estruturados e planilhas, facilitando a geração de insights (percepções).
Vamos à primeira etapa prática: como adicionar uma fonte. Se criarmos um notebook e a janela central não estiver mais visível, podemos usar o menu lateral esquerdo. Na parte superior, há o botão “Adicionar fontes”. Ao clicar, podemos:
A ferramenta indica os tipos de arquivo aceitos: PDF, imagem, documentos e outros formatos adicionais que também podem ser incluídos.
Há ainda um campo de busca. Vamos pesquisar, por exemplo, sobre Scrum e metodologias ágeis. Ao digitar “Scrum”, a ferramenta realiza uma busca em sites diversos e oferece a importação automática. Se preferirmos, podemos voltar ao botão “Adicionar” para:
Podemos clicar em “Importar” ou visualizar as fontes encontradas sobre Scrum. Aqui, por exemplo, temos uma da Wikipedia.
Vamos desmarcar esta caixa e selecionar outra abaixo, "Scrum por equipo sin motas", ou este Scrum do Rugby, que é de onde o termo realmente vem. Também vamos remover esta outra opção. A ferramenta adicionará automaticamente as informações aqui para nós.
Percebemos que a tela central conversacional começou a ser atualizada. Isso ocorre de forma automática. Inserimos os dados necessários para nossa pesquisa e realizamos uma busca rápida. Já foi gerado um resumo. Há 10 fontes, a data indica 17 de julho, e é apresentado um panorama detalhado sobre o framework (estrutura) Scrum e as tendências de agilidade para os próximos anos. O conteúdo abrange desde a definição oficial contida no Scrum Guide.
Um ponto positivo da ferramenta é que ela sempre gera algumas perguntas de exemplo. Caso não saibamos exatamente o que perguntar sobre o assunto, podemos usar essas sugestões. Clicamos, por exemplo, na primeira: “Quais são as principais diferenças entre Kanban e Scrum?”. É uma excelente pergunta. A informação e os relatórios são gerados automaticamente. Então, no campo conversacional, apenas clicamos e a informação foi produzida.
Observamos que grande parte do trabalho manual de precisar reunir, copiar e estruturar dados é feito pelo NotebookLM em uma primeira etapa. Se não soubermos exatamente onde encontrar a informação necessária ou se não tivermos um arquivo para enviar ou algo para retirar do Google Drive, podemos usar essa etapa de busca para resolver.
Ao clicar no modelo de pergunta, foi trazida uma informação bastante completa. Nas conversas, aparecem números como 3, 4, 5. Ao passar o cursor por cima, é exibido um menu emergente. Esse menu mostra qual é a referência de onde a informação foi obtida. Como comentamos no início do vídeo sobre o grounding (vínculo com fonte), aqui há evidência de que o Gemini está gerando informação com base em dados concretos e reais. Para tudo que o Gemini gerar como resposta, sempre será indicada a fonte e de onde a informação veio.
Concluída a parte conversacional, podemos solicitar, por exemplo: “Faça uma lista com 10 pontos importantes sobre Scrum.” Inserimos o pedido, pressionamos Enter, e a resposta será gerada. Foram adicionadas duas fontes a mais. É interessante observar que, às vezes, demora para indexar algum dado internamente. Isso acontece. E, se quisermos remover alguma fonte, podemos clicar nos três pontos e selecionar a opção “remover fonte”.
Vamos agora ao lado direito explorar o estúdio. Para cada uma dessas opções não precisamos de configuração; basta clicar e um artefato será gerado. Mais adiante, em próximas aulas, mostraremos como personalizar e otimizar o tipo de output (saída), isto é, não apenas clicar em “resumo em áudio”, mas definir o tipo de áudio desejado: longo, curto, com uma estrutura específica de fala. Tudo isso pode ser ajustado aqui.
Para conhecer a ferramenta, vamos clicar em mapa mental, na opção de resumo em áudio e também solicitar uma apresentação. Apenas clicamos no botão, sem prompt (instrução), sem comando. Aguardamos alguns instantes para que as informações sejam geradas.
Enquanto isso, vejamos a resposta dos 10 pontos. Os itens 1, 2, 3, 4, 5 até 10 foram retornados corretamente. Não houve alucinação; obtivemos tudo o que era necessário. Importante: sempre há novas sugestões de perguntas. Se for útil, podemos salvar essa informação nas observações. Assim, a conversa do centro pode ficar salva no campo de notas. Também podemos copiar e fornecer feedback (retorno). Especialmente agora que temos o Gemini dentro do ecossistema Google, sempre há a opção de indicar se a resposta foi boa ou não. Isso é positivo, pois a equipe de engenharia realmente valida e entende os comentários com base no que foi gerado como resposta.
O mapa mental está pronto. Vamos clicar e entender como funciona. Ao abrir o visualizador para expandir, vemos que o mapa mental é interativo. Sempre que clicamos em um elemento, ele se expande e mostra outro tópico. Esses tópicos podem ser recolhidos ou expandidos. Aqui, por exemplo, em “Scrum Framework Core”, foram exibidos os pilares e os valores. Para cada um deles, há novas expansões. Tudo isso é gerado automaticamente, sem necessidade de pré-configuração.
Se quisermos aprofundar algum tema, como “eventos e rituais de Scrum”, um deles é a Daily (reunião diária). Ao clicar nesse quadro, retornamos ao menu conversacional e passamos a ter uma conversa específica sobre esse assunto. Como indicado no próprio prompt: “Discuta o que estas fontes dizem sobre a Daily do Scrum.” A resposta foi trazida em português. Lembram que configuramos a resposta em português? Aqui está novamente o resultado, com comentários e fontes, indicando em quais dados a resposta foi baseada.
O mapa mental permanece ao lado na tela. Se clicarmos no visualizador, ele ocupa a janela completa. Podemos aplicar zoom in (aproximar), zoom out (afastar), navegar, ver cada tópico e realizar um estudo mais aprofundado. No canto direito, há a opção de baixar; o download salva esse mapa mental como imagem, ou seja, não será interativo. Podemos, no entanto, salvar para compartilhar ou revisar melhor o fluxo e a estrutura. Pelo botão de compartilhar, também é possível conceder acesso a outra pessoa para visualizar ou trabalhar com essa informação, o que é uma funcionalidade interessante.
Em termos de casos de uso do NotebookLM, existem muitas possibilidades além de estudo: ferramentas de onboarding (integração), gestão de casos, análise, comparação de dados e contratos, comparação de CVs (currículos), entre diversas outras opções.
Temos também o infográfico. Em vez de clicar diretamente, vamos selecionar a setinha ao lado, que é a flecha de personalização. Esse é um campo que veremos com mais detalhes em próximas aulas; por ora, apenas vamos mostrar que existe. Aqui podemos escolher o formato da imagem (paisagem, retrato ou quadrado), o idioma do conteúdo gerado e o nível de detalhe (conciso, detalhado ou padrão). Também é possível escolher o estilo visual. Vamos selecionar algumas opções, como editorial e grade; escolheremos “grade bento”, com nível detalhado. Se quisermos ir a um nível ainda mais refinado, podemos descrever o que desejamos que o infográfico mostre. Não utilizaremos essa opção agora; clicamos em gerar e aguardamos o resultado.
Alguns minutos depois, vemos na tela o resultado final dos artefatos. Lembremos que apenas clicamos na interface, sem prompt, sem comando, para observar o que a ferramenta pode gerar em nível básico, a baseline (linha de base). Seguindo adiante, já vimos o mapa mental. Também solicitamos a criação do infográfico; ao clicar nele, sempre abrirá uma janela emergente. Esta é a versão do infográfico. O resultado ficou muito bom: completo, explicativo e claro. Todo o conteúdo está em português do Brasil. As informações foram segmentadas, mostrando a evolução do papel, as ferramentas essenciais para trabalhar com Scrum, como funcionam, além de fundamentos e valores. O material é bastante amplo. Um ponto importante: sempre aparece o logo “NotebookLM” ou “Gemini” ao final.
Ao fechar, podemos visualizar o próximo artefato. Podemos gerar mais de um infográfico; ao solicitar outro, obtemos uma versão completamente diferente, com outro fluxo de valores, pilares e evolução de todo o conteúdo.
Agora, vamos apresentar um dos recursos preferidos: o resumo em áudio, que também pode ser chamado de um podcast (programa em áudio). Foi gerada, com base nessas oito fontes ao lado, uma conversa de 25 minutos e 49 segundos. Trata-se de uma conversa longa, basicamente um podcast. Vamos abrir e pressionar play (reproduzir). Ao iniciar, ouvimos algo como: “Quando abrimos um jogo de mesa novo pela primeira vez, a expectativa é que o manual de regras seja suficiente para resolver qualquer cenário. Com segurança. Lemos as instruções, entendemos a função de cada peça. Repartimos as cartas e prometemos…”. Temos um diálogo entre duas pessoas diferentes, ambas geradas por IA, com vozes sintéticas. Há todo um percurso, uma conversa contínua. Podemos renomear esse áudio, baixá-lo e compartilhá-lo.
Esse recurso é muito útil, por exemplo, para gerar um resumo para uma reunião. Reunimos as informações necessárias, geramos um resumo em áudio e podemos ouvi-lo enquanto dirigimos para o trabalho, durante o deslocamento, no metrô ou em outro local. Assim, aproveitamos esse tempo para escutar e nos atualizar sobre o tema.
Em “Apresentações”, há uma lista; clicamos em uma delas. No canto superior direito, há a opção de abrir o visualizador. Vemos uma apresentação de slides bem elaborada, toda construída automaticamente com um clique no botão, apresentando conceitos sobre Scrum. O resultado é mais genérico, pois não pedimos um tipo de resumo específico nem uma apresentação direcionada. No campo de criação personalizada, é possível gerar uma apresentação definindo inclusive o número de slides e o conteúdo desejado em cada um. De modo geral, o conteúdo está bem estruturado, com narrativa clara, passos lógicos e elementos visuais interessantes e atraentes. O resultado final é de alta qualidade.
Encerramos aqui nossa visão geral. Esta é a primeira etapa para conhecer melhor o NotebookLM. Recomendamos pausar agora os vídeos, abrir a ferramenta, testar, explorar e conhecer mais sobre cada artefato, incluindo áudios e vídeos. Na próxima, falaremos mais sobre os Gems (assistentes). Nos vemos na próxima parte da próxima aula.
Olá a todas as pessoas, bem-vindas. Continuando nosso primeiro passo, nosso conhecimento mais básico sobre o Gemini Notebook e as ferramentas do Gemini, vamos conhecer mais sobre os Gems.
Davi, o que são os Gems? No contexto das ferramentas disponíveis no ecossistema da Google, os Gems são assistentes personalizados para tarefas específicas. Criamos um assistente, descrevemos a tarefa que ele deve executar e ele se torna direcionado para essa atividade.
Por que isso é interessante? Por que adotar um Gem no trabalho? Se temos uma tarefa que se repete com frequência e precisamos gerar resultados muito semelhantes, faz sentido ter um Gem, um assistente de IA impulsionado pelo Gemini, para executar essa tarefa conosco.
Nesta parte da aula, vamos mostrar o essencial e o básico: como acessar, como criar e como utilizar um Gem a partir daqui. Vamos para a nossa tela.
Primeira etapa: como acessar a ferramenta. Partindo do seu Gmail ou do Google Drive, no canto superior direito, vamos ao ícone de aplicativos (a grade). Dentro dessa grade, clicamos no ícone do Gemini. Outra forma de acesso é abrir uma nova guia e digitar gemini.google.com. Pressionamos Enter e retornamos à janela inicial.
Dentro do Gemini, observamos, no canto superior esquerdo da tela, alguns botões: começar uma conversa, buscar conversas anteriores, acessar a biblioteca de imagens e artefatos já gerados e, logo abaixo, o botão de Gems. Ao clicar nesse botão, chegamos a uma tela que pode variar conforme a versão em uso. Se estivermos utilizando a versão do Gmail, logo abaixo do rótulo Gerenciador de Gems poderá aparecer outro modo, da iniciativa experimental da Google chamada Opal, que permite criar até miniaplicativos. Mencionamos isso apenas como contexto: se a sua tela estiver diferente, pode ser porque estamos usando uma conta que não é @gmail.com, e essa funcionalidade não aparece.
De início, visualizamos Gems criados pela Google para experimentarmos, trabalharmos e entendermos como funcionam. Mais abaixo, há o botão Novo Gem para criar um do zero. Vamos abrir um dos feitos pela Google para entender o funcionamento. Temos, por exemplo, um de geração de ideias, um para criar um livro de imagens e um de consultoria de carreira. Ao clicar no ícone de “mais”, aparecem outras opções, como editor de texto e orientação para estudos. Vamos selecionar o de consultoria de carreira.
Ele traz uma descrição: “Desenvolva seu potencial profissional”. Ao entrar, temos uma conversa tradicional. Da mesma forma que interagimos com a IA por meio da caixa conversacional, trabalhamos com o Gem também. Sem código, sem complicações.
Aqui está o nome “Consultor de carreira”, aparece um ícone e há uma descrição. Podemos inserir algo como: “Ajude a criar um roteiro de transição de carreira de vendas para desenvolvimento técnico em Java”. A ideia é indicar que somos uma pessoa em transição da área comercial para uma área mais técnica, trabalhando com Java.
No campo de raciocínio, definimos qual dos três modelos vamos usar para conversar: Flash, Thinking ou Pro. O Flash é indicado para interações rápidas; se quisermos traduzir um bloco de texto, redigir um e-mail ou algo simples e com resposta curta, usamos o Flash. O Thinking valida informações e, portanto, demora um pouco mais para responder, oferecendo uma resposta mais longa e elaborada. O modelo Pro é para raciocínio avançado; se precisarmos cruzar dados estruturados, trabalhar com fórmulas, com códigos, ou quando o resultado esperado após a solicitação for complexo e bem elaborado, utilizamos o Pro.
Nossa orientação sobre qual opção utilizar também considera a cota diária e o tipo de acesso (com ou sem licença; há a versão gratuita). Se o objetivo for apenas traduzir um e-mail do inglês para o português, não usamos o Pro. Se quisermos fazer uma avaliação que exija algum raciocínio e esperamos uma resposta de comprimento médio, escolhemos o Thinking, que é o caso que vamos usar agora.
Clicamos na seta, e o assistente começa a funcionar. Não há mistério e não precisamos habilitar nenhuma função. Basta ir ao menu de Gems, no canto esquerdo do nosso app Gemini, e a conversa já está disponível. Um ponto interessante é que sempre aparece o nome do assistente; neste caso, “Consultoria de carreira”. A partir daí, conversamos, recebemos opções e vamos iterando no diálogo.
Vamos voltar aos Gems, no canto esquerdo, para mostrar rapidamente como criar o primeiro Gem. O processo é básico, rápido e objetivo. São algumas etapas simples. Recomendamos pausar o vídeo e realizar cada passo conosco. Vamos seguir passo a passo para criar o primeiro Gem.
Na página de Gems (Gemas) temos um botão azul chamado Novo Gem (Gema). Clicamos nele e surge uma nova tela. Os campos importantes desde o início são: nome, descrição, instruções, ferramenta e base de conhecimento. Vamos percorrê-los de cima para baixo.
Vamos inserir o nome Validação Jurídica. Vamos criar um Gem (Gema) que vai considerar algumas informações jurídicas de uma empresa que trabalha com passagens aéreas, e poderemos fazer consultas dentro desse documento.
A descrição ajuda a entender o que o Gem (Gema) executará para nós. Direta e objetiva: como explicaríamos o que faz essa ferramenta em uma frase curta? Vamos inserir: valida dados jurídicos sobre o setor aéreo.
As instruções são o passo a passo importante aqui. Não há necessidade de código; não é técnico. O que queremos neste momento é um raciocínio por etapas. Pensemos assim: o que queremos que este assistente faça? Estamos “conversando” com outra pessoa e precisamos descrever como deve realizar a tarefa. Ter o pensamento sequencial — passo um, passo dois, passo três — ajuda muito no resultado da resposta que vamos obter.
Nas instruções, podemos colocar: sempre que a pessoa usuária fizer uma pergunta, analisar um documento e devolver a resposta em um formato específico. Sobre formato, podemos falar adiante; primeiro, vamos pensar no fluxo e em como esse raciocínio pode ser trabalhado.
Na nossa tela está o prompt (instrução). Sempre que a pessoa usuária fizer uma pergunta sobre a área de fraudes, pesquisar no documento anexo (vamos corrigir o erro de digitação) e devolver uma resposta em tom formal, porém amigável; se não houver nada sobre o termo, não inventar — afirmar que não há dados sobre o assunto.
Agora vamos à base de conhecimento. Podemos clicar e selecionar um arquivo que esteja no nosso notebook, utilizar informações do Google Drive ou enviar um arquivo diretamente do computador. Temos um documento, o manual antifraude. Vamos exibir como ele é para termos mais contexto. Trata-se de um manual que criamos para outra etapa, com diretrizes jurídicas de operações para prevenção de fraude. É um documento que apresenta conteúdos de fraude para o setor de passagens aéreas. Nesse contexto, temos uma companhia aérea; queremos saber algumas coisas sobre orientações, como abordar certas informações e como tratar determinados temas. O manual oferece uma estrutura de como podemos conduzir esse diálogo.
Voltando ao nosso agente: inserimos a fonte de dados e o sistema já gerou o campo correspondente. Há um ícone de lápis com o qual podemos pedir ao Gemini que reescreva as instruções. Isso é útil quando inserimos uma orientação muito simples e entendemos que a IA pode aprimorá-la. Ao clicar no lápis, o Gemini refina e elabora uma estrutura melhor para a orientação que inserimos. Sempre que quisermos melhorar e tivermos dúvidas sobre como estruturar a informação, essa é uma solução interessante.
Enquanto ocorre o refinamento, observamos, à direita, o nome do nosso assistente e o campo de testes. O sistema gerou uma estrutura muito melhor em comparação com o que havíamos colocado, o que é excelente. Ao lado, podemos fazer uma pergunta ao assistente e testar seu comportamento para verificar se está gerando a resposta que queremos, como essa resposta está funcionando e se realmente entrega o resultado esperado. Essa é a nossa tela de teste; podemos sempre voltar ao campo de instruções para validar ou refinar alguma informação.
Depois de testar e concluir, voltamos ao botão Salvar, no canto superior direito. Feito isso, nosso primeiro assistente está criado, e surge a opção de Iniciar conversa. O assistente está pronto, exibindo o nome, e podemos fazer uma série de perguntas.
Ao abrir a página do Gemini do zero, onde está o assistente recém-criado? Voltamos ao menu de Gems (Gemas) e ele aparece na seção Minhas Gems por ordem histórica, do mais recente ao mais antigo. No menu de três pontos, podemos fazer uma cópia, iniciar uma nova conversa e também editar, retornando à tela de edição.
Outro ponto interessante é a opção de compartilhar. Ao clicar em Compartilhar, podemos enviar o Gem (Gema) para que outra pessoa acesse. Se trabalhamos na área jurídica e criamos um Gem (Gema) para esse trabalho, podemos compartilhá-lo informando o e-mail da pessoa. Podemos permitir que atue como editora ou apenas como visualizadora. Se já usamos com frequência, também podemos fixar o Gem (Gema) na barra inicial para ter acesso mais direto à ferramenta.
Este é o primeiro passo. Vamos realizar um teste: pausar o vídeo, experimentar a funcionalidade e observar o comportamento. Nas próximas aulas, traremos detalhes para refinar e alcançar um nível de excelência, obtendo resultados que vão além de solicitar apenas um texto pronto à nossa IA.
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