Curs gratuit de AI · 71 de lecții
Lecția 45 – Gemini Notebook (fost NotebookLM): din surse, răspunsuri și materiale
Ai documentele unui proiect împrăștiate: un raport lung, două prezentări, notițele de la ultima întâlnire, câteva pagini web și un transcript. Răspunsul de care ai nevoie e undeva acolo. Ca să-l găsești, deschizi fișierele pe rând, citești bucăți din fiecare și ții minte singur cum se leagă între ele. Cum ajungi repede la ce-ți trebuie, fără să pierzi din vedere documentul din care vine?
Ce înveți în lecția 45
- Cum strângi documentele unui proiect într-un notebook și pui întrebări despre toate deodată
- Cele trei zone ale ecranului: Sources pentru documente, Chat pentru întrebări, Studio pentru materiale noi
- Ce e RAG (sistemul caută întâi pasajele potrivite, apoi scrie răspunsul) și cum te duce citarea direct la pasajul folosit
- Cum pui întrebările în etape: întâi o hartă a documentelor, apoi comparații între ele, apoi materialul final
- Cum faci din aceleași documente un tabel, un raport, o hartă mentală sau un quiz, după cine primește materialul
- Cum păstrezi rețeta de întrebări și o refolosești la următorul proiect, cu alte surse și alt public
- Trei moduri de lucru: chatul care folosește doar documentele tale, modul care caută pe web și rulează cod, notebookul din aplicația Gemini
Unelte folosite în lecție: Gemini Notebook.
Interesant
Un video YouTube adăugat ca sursă intră în notebook doar ca transcript. Un grafic arătat pe ecran, dar pe care nu-l descrie nimeni cu voce tare, se pierde. La fel, dintr-o pagină web rămâne în principal textul.
În practică
Pune într-un notebook documentele unui proiect pe care îl știi bine. Cere harta de orientare, apoi întreabă: „Ce concluzii se bazează pe o singură sursă? Ce informații lipsesc?” Afli ce teme sunt bine documentate și unde sunt goluri, înainte de următoarea ședință.
Citarea îți dă ce i-ai cere unui coleg: „Arată-mi unde ai găsit asta.” O deschizi și ajungi direct la pasajul din documentele pe care le-ai ales tu.
Pentru cine e: Cine lucrează cu teancuri de documente ale aceluiași proiect (rapoarte, prezentări, notițe, transcrieri) și vrea răspunsuri pe care le poate verifica direct în pasajul din sursă.
Vreau lecțiile complete în PDF prin email
Pe scurt
Ce este Gemini Notebook și ce legătură are cu NotebookLM?
E același produs, cu alt nume. Google a redenumit NotebookLM în Gemini Notebook în 2026. Adaugi într-un notebook sursele unui proiect, cum ar fi PDF-uri, prezentări, pagini web sau transcripturi, și pui întrebări despre ele. Tot din aceste surse poți obține un briefing, un tabel, o hartă mentală, un quiz sau o prezentare.
Ce înseamnă RAG?
RAG vine de la Retrieval-Augmented Generation. Sistemul caută întâi în documente fragmentele legate de întrebare, pas numit regăsire. Apoi urmează generarea: modelul scrie răspunsul din fragmentele găsite. Pentru că răspunsul pornește din fragmente anume, sistemul îți poate arăta citările, iar din ele ajungi direct la pasajul din sursa originală.
Poate Gemini Notebook să compare mai multe documente între ele?
Da. Poți întreba ce idei apar în mai multe documente, unde se contrazic două surse, ce s-a schimbat între două versiuni ale aceluiași document sau ce concluzii se sprijină pe o singură sursă. Răspunsul are citări, așa că vezi din ce document e fiecare idee, fără să deschizi fișierele pe rând.
Primești lecțiile pe email, câte una pe săptămână
Lecția 1 vine imediat. Gratuit, mereu. O citești și decizi tu dacă merită să continui.
Inginer. Lucrez de peste 20 de ani în tehnologii emergente și AI. Construiesc sisteme cu modele de limbaj pentru firme și explic AI-ul pe românește: la conferințe, la TV, în workshopuri și în cursul ăsta.