Como usar o NotebookLM

O NotebookLM é a nossa ferramenta oficial de pesquisa e validação arquitetural. Diferente do ChatGPT comum, ele não “alucina” inventando informações. Ele atua como um sistema de RAG (Retrieval-Augmented Generation), baseando suas respostas exclusivamente nos documentos técnicos que nós fornecemos.

Para que ele conheça a fundo o PGI-PROA, o ARES, o Nexus SM e o restante do ecossistema, precisamos ensiná-lo lendo a nossa Wiki. Siga o fluxo abaixo.

Passo 1: Baixar os Arquivos da Wiki

O NotebookLM precisa ler os nossos arquivos brutos de documentação (o código-fonte da Wiki).

Acesse o nosso repositório no GitHub (ou abra o projeto no seu VS Code local).
Navegue até a pasta raiz dos documentos: src/content/docs/.
Faça o download dos arquivos que você deseja que a IA analise.
- Dica: Você pode baixar a pasta inteira ou apenas coleções específicas (ex: baixar apenas a pasta /projetos/ares se o seu foco for trabalhar exclusivamente na arquitetura de resiliência e RF).
Nota técnica: Se o seu sistema operacional ou o NotebookLM não reconhecer a extensão .mdx na hora do upload, basta renomear os arquivos para .md ou .txt. O conteúdo interno (texto puro) é lido perfeitamente de qualquer forma.

Passo 2: Criar e Alimentar o Agente

Com os arquivos no seu computador, vamos transferir esse conhecimento para a IA.

Acesse o NotebookLM.
Clique no botão Novo bloco de notas (New Notebook).
Uma janela de Fontes (Sources) será aberta automaticamente.
Escolha a opção Ficheiro de texto / Markdown (ou clique para fazer upload do computador).
Selecione todos os arquivos .mdx / .md que você baixou no Passo 1 e confirme.

O NotebookLM vai processar esses arquivos em poucos segundos. A partir desse momento, a IA já domina toda a nossa arquitetura atual documentada.

Passo 3: Como Interagir com a IA

Com as fontes carregadas, você pode começar a usar o chat integrado. O grande diferencial é que, para cada resposta, o NotebookLM gera numerações de citação clicáveis.

Para testar: Pergunte algo como “Quais são os requisitos não funcionais mapeados para o Cenário 2 do projeto ARES?”
Acompanhe a Fonte: Clique nos números que aparecem no final das frases da IA. Ele vai abrir o documento exato e grifar a linha de onde tirou aquela informação, provando que não inventou o dado.

💡 Dica de Produtividade: Acesse o nosso documento de Biblioteca de Prompts na Wiki para copiar os templates prontos de revisão de código, geração de novos documentos e cruzamento de informações arquiteturais.