📓 Projeto NotebookLMX

Aplicacao de referencia que implementa o metodo GIPM para geracao de conteudo multimidia a partir de fontes textuais.

Ver uma implementacao real do GIPM acelera a compreensao e serve como modelo.

Reference implementation, NotebookLM clone, GIPM compliant, multimodal output.

Conjunto de funcionalidades: upload de fontes, chat, geracao de documentos, audio e video.

Entender o escopo funcional ajuda a mapear componentes GIPM para features reais.

Source management, chat interface, artifact generation, export formats.

Diagrama e explicacao da arquitetura em 3 camadas conforme GIPM.

Visualizar a arquitetura ajuda a entender como os conceitos GIPM se materializam.

Camada humana, orquestracao, cognicao, fluxo de dados, componentes.

Tecnologias usadas: FastAPI (backend), Gemini (IA), SQLite (banco), React (frontend).

Conhecer o stack permite navegar o codigo e adaptar para outras tecnologias.

FastAPI, Google Gemini, SQLite, React, Python async.

Tabela que mapeia cada conceito GIPM para sua implementacao no codigo.

Conecta teoria e pratica de forma explicita e auditavel.

METHOD_MAPPING.md, traceabilidade, compliance check, documentation.

Estrategia recomendada para estudar o codigo e extrair aprendizados.

Maximiza o valor da reference implementation como ferramenta de aprendizado.

Code walkthrough, pattern extraction, adaptation strategies, learning path.

Hierarquia de pastas do projeto seguindo convencoes GIPM.

Estrutura clara facilita navegacao e manutencao do codigo.

src/, api/, services/, models/, utils/, tests/.

Descricao dos arquivos mais importantes e sua funcao no sistema.

Saber onde procurar cada tipo de funcionalidade acelera o desenvolvimento.

main.py, routers/, persona_utils.py, services/, schemas.py.

Gerenciamento de configuracoes via arquivos .env e settings classes.

Configuracao adequada permite deploy em diferentes ambientes sem alteracao de codigo.

Pydantic settings, environment variables, .env files, secrets management.

Lista e explicacao das dependencias do projeto e suas versoes.

Conhecer dependencias ajuda a resolver problemas e substituir componentes.

requirements.txt, pyproject.toml, version pinning, dependency audit.

Passo a passo para clonar, configurar e rodar o projeto localmente.

Setup funcional e o primeiro passo para estudar e modificar o codigo.

git clone, virtual environment, pip install, database setup, API keys.

Ferramentas e configuracoes para desenvolvimento produtivo.

Ambiente bem configurado aumenta produtividade e qualidade de codigo.

Hot reload, debugger, linting, formatting, pre-commit hooks.

APIs REST para gerenciar notebooks, fontes de dados e conversas com IA.

Entender os endpoints e o ponto de entrada para toda funcionalidade do sistema.

CRUD operations, RESTful design, OpenAPI, request/response models.

Padrao de organizacao de rotas usando APIRouter do FastAPI.

Routers bem organizados facilitam manutencao e adicao de novas features.

APIRouter, prefix, tags, include_router, modularizacao.

Mecanismos para verificar identidade e permissoes de acesso.

Seguranca e fundamental em qualquer sistema com dados de usuarios.

Dependencies, OAuth2, JWT tokens, permission checks.

Como o sistema gerencia estado de conversas e sessoes de usuario.

Estado bem gerenciado garante continuidade e consistencia da experiencia.

Session management, conversation history, context persistence.

Middleware que implementa validacoes e injecoes GIPM em cada requisicao.

Middleware centraliza logica transversal de governanca.

Request interception, persona injection, logging middleware, timing.

Definicao de schemas de entrada/saida usando Pydantic.

Schemas tipados garantem validacao automatica e documentacao precisa.

BaseModel, Field validation, serialization, OpenAPI generation.

Padrao para capturar, tratar e retornar erros de forma consistente.

Erros bem tratados melhoram experiencia do usuario e facilitam debug.

HTTPException, exception handlers, error responses, status codes.

Sistema de logging em formato JSON para facilitar busca e analise.

Logs estruturados sao essenciais para auditabilidade GIPM.

structlog, JSON logs, correlation IDs, log levels, audit trail.

Inicializacao e configuracao do cliente Google Gemini.

Configuracao correta garante comunicacao eficiente com o modelo de IA.

API key, model selection, generation config, safety settings.

Prompts de sistema que definem comportamento base do modelo.

System prompts bem escritos garantem respostas consistentes e de qualidade.

System instruction, role definition, output format, constraints.

Mecanismo de injecao de persona no prompt antes da chamada a IA.

Injecao de persona e o core da governanca cognitiva GIPM.

Persona template, prompt composition, dynamic injection, context.

Tecnicas para extrair e estruturar informacao das respostas da IA.

Parsing robusto garante que outputs sejam utilizaveis pelo sistema.

JSON extraction, structured output, validation, error handling.

Sistema para rastrear tokens consumidos e custos de cada requisicao.

Controle de custos e essencial para viabilidade financeira do projeto.

Token counting, cost calculation, usage metrics, budget alerts.

Estrategias para lidar com falhas na API e garantir disponibilidade.

Resiliencia garante experiencia do usuario mesmo com problemas externos.

Exponential backoff, circuit breaker, fallback models, graceful degradation.

Arquivo central que contem toda logica de gerenciamento de personas.

Entender este arquivo e entender a implementacao pratica de governanca.

PersonaManager, load_persona, compose_prompt, validation.

Como as personas sao definidas em arquivos YAML ou JSON.

Definicao clara de personas e fundamental para consistencia de output.

Persona schema, attributes, instructions, tone, constraints.

Sistema de preferencias e configuracoes especificas por notebook.

Permite customizacao sem afetar outros notebooks do mesmo usuario.

Per-notebook config, inheritance, override, defaults.

Mecanismo que injeta persona automaticamente sem intervencao manual.

Automacao garante que governanca seja sempre aplicada.

Middleware injection, prompt wrapping, invisible to user.

Configuracao de formatos e estilos de saida preferidos pelo usuario.

Preferencias de output sao parte da governanca cognitiva.

Output format, length preferences, style settings, language.

Como preferencias sao salvas e recuperadas entre sessoes.

Persistencia garante continuidade da experiencia personalizada.

Database storage, serialization, versioning, migration.

Estrategias para testar se personas produzem resultados esperados.

Testes garantem que mudancas nao quebram comportamento esperado.

Persona tests, golden outputs, regression testing, evaluation metrics.

Metricas para medir eficacia e uso de cada persona.

Dados de uso guiam evolucao e otimizacao das personas.

Usage tracking, success rates, A/B testing, feedback loops.

Passos 1-2 do pipeline: receber requisicao e validar dados de entrada.

Validacao inicial previne erros cascata e garante qualidade de entrada.

Request parsing, schema validation, sanitization, early rejection.

Passo 3 do pipeline: coletar contexto relevante de fontes e historico.

Contexto rico melhora qualidade das respostas da IA.

Source retrieval, history loading, RAG, context windowing.

Passo 4 do pipeline: normalizar e preparar dados para envio a IA.

Normalizacao garante consistencia independente da fonte de dados.

Data transformation, encoding, truncation, template filling.

Passo 5-6 do pipeline: injecao de persona e chamada ao modelo de IA.

Este e o ponto onde a IA gera o conteudo, com governanca aplicada.

Persona injection, API call, streaming, response handling.

Passo 7 do pipeline: persistir resposta, metricas e logs para auditoria.

Persistencia e obrigatoria para auditabilidade GIPM.

Database write, audit log, token tracking, cost logging.

Passos 8-9 do pipeline: gerar artefatos finais e retornar ao cliente.

Materializacao transforma output de IA em artefatos utilizaveis.

JSON to artifact, file generation, response formatting, delivery.

Geracao de documentos Word a partir de estrutura JSON.

Documentos sao um dos outputs mais comuns em aplicacoes corporativas.

python-docx, templates, styling, sections, tables.

Geracao de apresentacoes PowerPoint a partir de estrutura JSON.

Apresentacoes automatizadas economizam tempo significativo.

python-pptx, slide layouts, placeholders, images, animations.

Conversao de texto em audio usando Text-to-Speech.

Audio expande acessibilidade e casos de uso do conteudo.

TTS APIs, voice selection, SSML, audio encoding, chunking.

Geracao de videos combinando slides e audio narrado.

Video e o formato mais engajador para conteudo educacional.

FFmpeg, slide timing, audio sync, encoding, thumbnails.

Arquitetura do sistema de conversao de JSON estruturado em artefatos.

Entender o pipeline permite adicionar novos formatos de output.

Schema definition, converter interface, factory pattern, plugins.

Sistema de armazenamento e disponibilizacao de artefatos gerados.

Storage adequado garante disponibilidade e performance de downloads.

File storage, signed URLs, expiration, cleanup, CDN.

Processamento de artefatos pesados em background sem bloquear usuario.

Async e essencial para artefatos que levam tempo (video, audio longo).

Task queue, job status, webhooks, polling, progress tracking.

Estrategias para lidar com falhas durante geracao de artefatos.

Erros bem tratados evitam perda de trabalho e frustacao do usuario.

Error recovery, partial output, retry logic, user notification.

Diagrama e explicacao do modelo de dados do NotebookLMX.

Modelo de dados e a fundacao para toda persistencia e auditoria.

ERD, relationships, normalization, indexes, constraints.

Descricao detalhada das tabelas principais e seus campos.

Conhecer as tabelas e essencial para queries e manutencao.

notebooks, sources, messages, artifacts, audit_logs.

Queries pre-definidas para auditoria e compliance GIPM.

Auditoria e requisito central do GIPM e precisa ser eficiente.

Audit queries, time range, user filtering, cost aggregation.

Sistema de historico completo de todas as interacoes e mudancas.

Historico completo e obrigatorio para conformidade GIPM.

Event sourcing, versioning, soft delete, timeline reconstruction.

Tabelas e queries para tracking de custos de IA por usuario/notebook.

Controle de custos e essencial para sustentabilidade do projeto.

Token tracking, cost calculation, billing reports, alerts.

Estrategias de backup e procedimentos de recuperacao.

Backup e fundamental para continuidade e compliance.

Backup schedule, point-in-time recovery, disaster recovery, testing.

Visao geral da interface de usuario e suas principais areas.

Entender a UI ajuda a conectar frontend com backend e vice-versa.

Layout, navigation, sidebar, main content, modals.

Componentes React reutilizaveis que compoem a interface.

Componentes bem estruturados facilitam manutencao e extensao.

ChatPanel, SourceList, ArtifactViewer, SettingsModal.

Padrao de comunicacao entre frontend e API backend.

Comunicacao eficiente garante boa experiencia do usuario.

API client, hooks, loading states, error handling, caching.

Como resultados de IA e artefatos sao exibidos na interface.

Boa exibicao de resultados e crucial para experiencia do usuario.

Markdown rendering, streaming, previews, download buttons.

Interface para usuario configurar preferencias e personas.

Configuracao acessivel empodera usuarios a customizar experiencia.

Settings panel, form validation, save/cancel, defaults.

Estrategias para testar e validar usabilidade da interface.

Testes de usabilidade revelam problemas antes dos usuarios reais.

User testing, heuristic evaluation, accessibility, A/B testing.

Diferentes opcoes para deploy do NotebookLMX em producao.

Escolher opcao de deploy correta impacta custo, performance e manutencao.

Docker, Kubernetes, serverless, PaaS, cloud providers.

Sistema de monitoramento para acompanhar saude da aplicacao.

Monitoramento permite detectar e resolver problemas rapidamente.

Health checks, metrics, logs, alerts, dashboards.

Metricas essenciais para acompanhar performance em producao.

Metricas guiam decisoes de otimizacao e capacidade.

Latency, throughput, error rate, saturation, SLIs/SLOs.

Praticas de seguranca especificas para ambiente de producao.

Producao expoe riscos reais que exigem medidas adicionais.

HTTPS, secrets management, network security, WAF, penetration testing.

Documentacao de procedimentos operacionais para equipe de suporte.

Runbook reduz tempo de resposta a incidentes e padroniza acoes.

Incident response, troubleshooting guides, escalation, recovery procedures.

Pipeline de integracao e deploy continuo para atualizacoes seguras.

CI/CD automatiza releases e reduz risco de erros manuais.

GitHub Actions, testing, staging, blue-green deploy, rollback.