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Visão geral

Neste laboratório, você vai aprender os fundamentos da engenharia de comando usando a IA generativa e o Google Cloud. Durante o laboratório, você terá acesso a um chatbot que vai atuar como .

Se você é iniciante em IA generativa ou quer uma visão geral de como começar, está no lugar certo. Continue lendo para conhecer os detalhes deste laboratório e as áreas em que você terá experiência prática.

Neste laboratório, você usará um aplicativo de chat para interagir e aprender:

• Noções básicas sobre a engenharia de comando
• Por que o contexto em relação à IA é importante
• Como trabalhar com a IA generativa

Pré-requisitos

Durante esse laboratório, precisaremos do seguinte:

• Vertex AI
• Modelos de IA generativa

Tarefa 1: acessar o aplicativo de chat

Abra o para acessar o aplicativo de chat do laboratório.

Observação: o link para o chatbot funciona tanto em uma guia normal do navegador quanto em uma janela anônima. Uma tela de carregamento inicial vai aparecer enquanto os dados do laboratório são preparados.

Nessa tela, você poderá interagir com um modelo de IA generativa ao longo do laboratório.

Observação: a imagem acima é a tela principal do chat. A tela de chat traz várias personas; cada uma representa diferentes áreas de conhecimento e tem habilidades específicas, porém limitadas, para demonstrar a funcionalidade da IA generativa em um tema determinado.

O laboratório simula a interface de um aplicativo de chat para dar acesso a um modelo de IA generativa. Selecione uma persona na lista de contatos para iniciar uma discussão sobre um tópico específico.

Observação: o aplicativo usa uma versão simplificada do modelo Gemini Flash. Nesta demonstração, cada consulta é distinta; por isso o usuário precisa fornecer o contexto completo em cada uma delas.

O aplicativo permite que o usuário interaja com a IA generativa do Google Cloud. A seguir, você vai poder testar o poder da IA generativa em um cenário de uso real.

Tarefa 2: usar a engenharia de comando

Nesse laboratório, vamos interagir com um modelo de IA generativa para falar sobre . Não se preocupe: se você não souber muito sobre o assunto, trate isso como um exercício de aprendizado.

A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode ser usada para criar novas informações, como texto, imagens ou música. Isso a torna uma ferramenta poderosa para aprender sobre , já que pode ser usada para gerar conteúdo novo e realista.

Há várias maneiras de usar a IA generativa em atividades competitivas, por exemplo:

• Gerar novas rotinas de treinamento: a IA generativa pode ser usada para gerar rotinas de treinamento para os participantes ao considerar um conjunto de parâmetros, como habilidade-alvo, nível de dificuldade e quantidade de participantes. Depois de receber esses dados, a IA poderia elaborar uma rotina totalmente alinhada a esses parâmetros.
• Criar novas abordagens estratégicas: a IA generativa pode ser usada para elaborar abordagens estratégicas para equipes ou indivíduos ao considerar um conjunto de parâmetros, como pontos fortes e fracos da equipe ou do indivíduo, pontos fortes e fracos dos adversários e o resultado desejado. Depois de receber esses dados, a IA poderia criar uma estratégia totalmente alinhada a esses parâmetros.
• Melhorar as abordagens estratégicas atuais: a IA generativa pode ser usada para melhorar as abordagens estratégicas atuais para equipes ou indivíduos ao considerar um conjunto de parâmetros, como pontos fortes e fracos da equipe ou do indivíduo, pontos fortes e fracos dos adversários (seja equipe, seja indivíduo) e o resultado desejado. Depois de receber esses dados, a IA poderia propor sugestões de melhorias totalmente alinhadas a esses parâmetros.
• Personalizar a experiência de treinamento: a IA generativa pode personalizar a experiência de treinamento dos participantes ao considerar um conjunto de parâmetros, como nível de habilidade, pontos fortes e fracos e as áreas de melhoria desejadas do participante. Depois de receber esses dados, a IA poderia desenvolver um plano de treinamento personalizado para o participante.

Confira alguns exemplos de como a IA generativa está sendo usada em ambientes competitivos hoje:

• Organizações profissionais estão usando a IA generativa para desenvolver novas rotinas de treinamento para os participantes. A IA está sendo usada para propor rotinas adaptadas às necessidades individuais de cada participante.
• Equipes competitivas estão usando a IA generativa para criar novas abordagens estratégicas. A IA está sendo usada para elaborar estratégias com base nos pontos fortes e fracos da equipe e das equipes ou indivíduos adversários.
• As organizações estão usando a IA generativa para melhorar as abordagens estratégicas atuais. A IA está sendo usada para gerar sugestões de como melhorar o ataque e a defesa.
• Os centros de treinamento estão usando a IA generativa para personalizar a experiência de treinamento dos participantes. A IA está sendo usada para criar planos de treinamento personalizados para cada participante com base nas necessidades individuais.

No geral, a IA generativa tem o potencial de revolucionar as atividades competitivas. Ao elaborar novas rotinas de treinamento, criar novas abordagens estratégicas, melhorar as abordagens estratégicas atuais e personalizar a experiência de treinamento, a IA generativa pode ajudar os participantes a treinar com mais eficiência, competir de forma mais inteligente e alcançar melhores resultados.

Tarefa 3: o contexto é fundamental

O chatbot de IA generativa precisa de contexto para responder às perguntas. No bot de demonstração do laboratório, desativamos alguns recursos inteligentes para mostrar como o contexto é importante.

No aplicativo, podemos fazer perguntas ao modelo de IA. Para começar, vamos definir alguns conceitos básicos sobre a importância do contexto na elaboração de perguntas.

1. Clique na persona

Observação: clicar na persona do chatbot vai abrir a interface de chat. Nessa interface, é possível interagir com o modelo de IA generativa.

2. Para começar, cumprimente o chatbot. Em seguida, digite o seguinte texto:

{{{ project_0.startup_script.question_1 | "generated question" }}} Observação: o chatbot vai responder a essa interação inicial com uma mensagem útil para informar que está pronto para interagir com você.

3. Vamos começar fazendo uma pergunta geral à IA

{{{ project_0.startup_script.question_2 | "generated question" }}}

4. Vamos tentar uma pergunta mais específica

{{{ project_0.startup_script.question_3 | "generated question" }}}

5. Vamos ver até onde vai o conhecimento dos chatbots

{{{ project_0.startup_script.question_4 | "generated question" }}}

Incrível! Acabamos de definir o contexto para nossa jornada de . O modelo de IA generativa tem conhecimento em diversos temas. No entanto, nos interessa saber mais sobre .

Tarefa 4: melhorar o conhecimento do

Agora que já aprendemos o básico, vamos melhorar nosso conhecimento sobre .

Observação: lembre-se de que os modelos de IA generativa são baseados em dados coletados em um determinado momento. Os modelos precisam ser gerados continuamente ao lidar com dados temporais.

Na próxima seção, usamos a IA generativa para formular perguntas. Fique atento: haverá teste sobre este conteúdo mais adiante no laboratório!

1. Você pode usar o chatbot para responder à seguinte pergunta?

{{{ project_0.startup_script.question_5 | "generated question" }}}

2. Você pode usar o chatbot para responder à seguinte pergunta?

{{{ project_0.startup_script.question_6 | "generated question" }}} Observação: quer saber mais? Faça mais perguntas ao chatbot e veja se ele pode ajudar.

Ótimo! Parece que você realmente sabe o que está fazendo. Vamos para a avaliação final.

Tarefa 5: a avaliação

Por fim, responda à pergunta da avaliação com base em .

Observação: use a barra de navegação inferior para acessar a avaliação do laboratório. Clique na opção Avaliar para ir até a tela. Responda corretamente para passar na avaliação. Quando terminar, saia do aplicativo do chatbot e volte para a interface do laboratório.

Clique no botão Avaliar na barra de navegação inferior para mostrar a pergunta do laboratório. Selecione a resposta correta para concluir o laboratório.

Para concluir a avaliação do laboratório, é necessário responder corretamente a todas as perguntas.

Observação: use a barra de navegação inferior para acessar a avaliação do laboratório. Clique na opção Avaliar para ir até a tela. Responda corretamente para passar na avaliação. Quando terminar, saia do aplicativo do chatbot e volte para a interface do laboratório.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

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Parabéns!

Em apenas 30 minutos, você adquiriu conhecimentos sólidos sobre IA generativa e engenharia de comando. Agora você está preparado para fazer mais laboratórios.

A seguir

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• Conheça o pacote de produtos e serviços do Firebase.

Manual atualizado em 6 de outubro de 2025

Laboratório testado em 6 de outubro de 2025