Perguntar com citações, guardar notas e usar o Deep Research

Uma pergunta bem feita ao NotebookLM separa três coisas que uma resposta fluente costuma misturar: o que a fonte diz, o que se conclui a partir dela e o que as fontes não respondem. Essa separação permite usar a resposta numa peça sem repetir erro. Neste capítulo você aprende a fazer perguntas que expõem essa diferença, a guardar o que vale como nota, a ajustar o chat ao seu objetivo e a usar o Deep Research para descobrir fontes novas sem encher o notebook de material que você não escolheu.

O resultado é concreto: três perguntas sobre o seu notebook, cada uma marcada como fato, inferência ou lacuna e salva como nota. Cada fato terá uma citação clicável que você conferiu, cada inferência dirá de quais trechos partiu e cada lacuna trará o registro das fontes que você consultou sem achar resposta, virando pauta para a próxima busca.

Três termos entram aqui. Grounding é a ancoragem da resposta nas fontes: cada afirmação aponta para um trecho que a sustenta. Ao pedir uma resposta baseada nas fontes selecionadas, confira se cada afirmação encontra apoio nelas. Quando houver busca na web pelo modo agente, verifique também quais informações vieram de fora do notebook. Nota é o texto guardado no notebook, seja uma resposta salva do chat, seja algo que você escreveu; ela entra nas respostas seguintes só quando está selecionada. Deep Research é um recurso agêntico que navega por até centenas de sites, escreve um relatório de várias páginas e lista as fontes citadas e não citadas para você escolher o que importar.

Para usar o grounding na prática, o curso classifica cada frase de uma resposta em três tipos. Fato é o que a fonte diz, com citação cujo trecho afirma o mesmo. Inferência é a conclusão que junta trechos e diz algo que nenhum deles afirma sozinho; ela pode ser útil, desde que apareça marcada na peça. Lacuna é a parte da pergunta que as fontes não respondem, e ela tem valor: mostra o que falta pesquisar e impede que a peça preencha o vazio com conhecimento geral. A forma da pergunta decide se essa classificação é possível. Pergunta ampla traz resposta que mistura os três tipos; pergunta que nomeia a fonte e o tipo de resposta esperado traz resposta conferível.

Nota é a memória do notebook fora da conversa, e a Central de Ajuda informa três regras que mudam o uso dela. Nota só entra nas respostas quando está selecionada, do mesmo modo que uma fonte desmarcada fica de fora. A nota salva preserva o formato original, com tabelas e citações clicáveis. Nota apagada não pode ser recuperada. A Central de Ajuda já lista as notas entre os tipos de fonte, e a posição delas na tela mudou entre versões; confira na sua interface onde elas aparecem. O histórico do chat também fica guardado e privado, e você pode apagá-lo pelo menu de três pontos do painel.

A esteira GEO-Pesquisador trata a nota como memória intermediária: uma boa resposta salva vira material reutilizável dentro do notebook, e um resumo das lições da semana é salvo em um arquivo próprio, que pode voltar como fonte em outro ciclo. Para quem trabalha só pela web, a regra prática é direta. Nota de fato conferido pode servir de base para uma peça; nota de inferência carrega a marcação junto; nota de lacuna vira a pauta da próxima busca de fontes.

O Deep Research tem regras próprias. Ele está disponível só para maiores de 18 anos e respeita o limite de fontes do notebook. Se o limite de uso acabar no meio, a Central de Ajuda avisa que os resultados podem ser importados só em parte. A pesquisa também pode ser feita de dentro do chat, com a mesma escolha final do que importar. As duas listas do resultado, fontes citadas e não citadas, existem por um motivo prático: o que sustenta o relatório e o que apenas apareceu na busca têm pesos diferentes na sua tabela.

A triagem é necessária porque o Deep Research traz fontes que você não escolheu. O relatório é um bom mapa do assunto, mas é texto gerado, e as fontes que ele encontrou ainda não passaram pelas quatro perguntas de função, data, permissão e risco. A esteira trata esse relatório como insumo com curadoria pendente, que nunca vai direto para uma síntese publicável.

Exemplo real: o modo de descoberta auditada da esteira GEO-Pesquisador, previsto para temas sensíveis e para ciclos que rodam sem curador presente. É um procedimento interno da esteira, e não uma regra do produto. Num exemplo de comando de 11/07/2026 que consta dos documentos da esteira, a pesquisa sobre o tema GEO é configurada com teto de 15 fontes e com o juiz de citações ligado, uma verificação automática que confere se cada afirmação do relatório tem apoio na fonte que ela cita.

Primeira decisão: descobrir sem importar. O Deep Research roda, mas nenhuma fonte entra no notebook antes da auditoria. Motivo: na rotina normal, que a esteira chama de descoberta dupla, as fontes entram primeiro e a curadoria vem depois, no mesmo ciclo; quando ninguém vai curar logo em seguida, a ingestão precisa se defender sozinha. Segunda decisão: auditar o relatório por afirmação, conferindo cada uma contra as fontes que ela cita. Motivo: o relatório é texto gerado, e uma fonte só vale pelo que ela de fato sustenta nele. Terceira decisão: julgar fonte a fonte com regras escritas, para que a decisão seja a mesma em qualquer rodada, com ou sem curador. Se o relatório inteiro reprova, todas as fontes vão para a quarentena; fonte citada por afirmação apoiada é aprovada; fonte citada por afirmação sem apoio vai para a quarentena. Quarta decisão: tornar a quarentena persistente. As fontes reprovadas ficam registradas, as rodadas seguintes as pulam, e só uma pessoa pode reavaliá-las. Motivo: sem esse registro, a mesma fonte reprovada voltaria na busca da semana seguinte.

A regra que a esteira tirou disso cabe numa linha: descoberta dupla quando o curador vai revisar o relatório no mesmo ciclo, descoberta auditada quando a ingestão precisa se defender sozinha. Variação pela web: no seu notebook, abra View no resultado do Deep Research, leia cada fonte citada ao lado da frase do relatório que a cita e importe só as que sustentam a afirmação. Quando a frase não tiver apoio, avalie a fonte pela tabela de fontes antes de descartá-la, porque o erro pode estar no relatório e não nela. A triagem leva mais tempo que importar tudo, e é esse tempo que mantém o notebook limpo. Para quem chegar à trilha de automação, os comandos abaixo são da biblioteca não oficial notebooklm-py, sem vínculo com o Google. A esteira fixa a v0.7.3 num commit auditado; a versão mais recente é a v0.8.5, de 12/10/2026, e a migração só acontece por processo revisado. O primeiro comando dispara o Deep Research sem esperar e o segundo consulta o andamento, deixando a importação para depois da triagem.

Confira primeiro a seção Fatos: clique em cada citação e compare o trecho. Se o trecho sustenta apenas parte de uma frase de Fatos, reduza a frase ao que ele afirma. Só classifique o restante como inferência quando conseguir explicitar os trechos de partida e justificar a conclusão; descarte o que não tiver apoio ou contrariar as fontes. Depois leia as Inferências como se fossem suas, porque na peça elas serão: se você não sustentaria a conclusão diante de quem conhece o tema, ela sai. Teste cada lacuna procurando a informação nas fontes. Se encontrar, revise a classificação. Confira a seleção de fontes e a formulação da pergunta; o chat também pode ter deixado de recuperar um trecho relevante. Para escrever perguntas e critérios com mais precisão, veja o curso de Prompt Engineering Avançado.