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Übersicht

Gemini Enterprise erschließt Mitarbeitenden das im Unternehmen vorhandene Fachwissen mithilfe von KI-Agenten, die das logische Schlussfolgern von Gemini, eine Suche in Google-Qualität und Unternehmensdaten unabhängig vom Ort, an dem sie gehostet werden, zusammenbringen. Teams können damit die richtigen Informationen zur richtigen Zeit finden, indem sie Inhalte, die im Unternehmen verteilt sind, verknüpfen. Daraus werden fundierte, personalisierte Antworten generiert und Aufgaben über integrierte Workflow-Aktionen ausgeführt. Zu den Funktionen von Gemini Enterprise gehören KI-Agenten, die Aufgaben planen, begründen und ausführen können. So können Sie sich beim Abrufen und Zusammenfassen von Informationen, bei der Aufgabenautomatisierung, bei der Datenanalyse und beim Erstellen von Berichten unterstützen lassen.

Geschäftlicher Anwendungsfall

Dem Lebensmittelproduzenten und -vertrieb Cymbal Foods bietet Gemini Enterprise eine Lösung für die großen Herausforderungen, die durch Datenfragmentierung und Informationssilos entstehen. Derzeit hat Cymbal Foods Probleme mit fehlerhaften Bedarfsprognosen, was zu Lebensmittelverschwendung und finanziellen Verlusten führt. Das macht es den Mitarbeitenden sehr schwer, umsetzbare Informationen zu finden und effektiv zusammenzuarbeiten. Durch die Implementierung von Gemini Enterprise kann Cymbal Foods die unterschiedlichen Datenquellen verbinden. So können Mitarbeitende, von Produktionsmanagern bis hin zu Datenanalysten, problemlos in allen Systemen suchen, Verkaufsdaten, Kundenfeedback und Lagerbestände abrufen und zusammenfassen und sich einen ganzheitlichen Überblick über die Abläufe verschaffen.

In diesem Lab stellen Sie eine Gemini Enterprise-Anwendung bereit und verbinden sie mit verschiedenen Datenspeichern, darunter Google Cloud Storage, Google Drive und Google Kalender. Anschließend werden Sie die Möglichkeiten von Gemini kennenlernen – von der Nutzung des allgemeinen KI-Assistenten zur Informationsbeschaffung über die Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten für bestimmte Aufgaben bis hin zur Verwendung von NotebookLM für die detaillierte Inhaltsanalyse.

Ziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Google Drive-, Cloud Storage- und Google Kalender-Datenspeicher erstellen
• Sie erstellen eine Gemini Enterprise-Anwendung.
• Mit Gemini Enterprise-Agenten Inhalte in verschiedenen Datenspeichern finden, zusammenfassen und extrahieren
• Deep Research-Agent erstellen
• Sitzung zur Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten erstellen
• Mit NotebookLM eine gezielte, mit Dokumenten fundierte Analyse durchführen und eine Audio-Zusammenfassung ausgewählter Quellen erstellen

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Aufgabe 1: Daten für Gemini Enterprise, NotebookLM und Google Kalender vorbereiten

Im Rahmen dieser ersten Aufgabe laden Sie Beispieldokumente aus Google Cloud Storage (GCS) herunter, die für Ihre Lab-Umgebung vorbereitet wurden. Anschließend organisieren Sie diese Dateien in Google Drive in separaten Ordnern, um sie für die Verwendung mit verschiedenen Tools vorzubereiten: eine Gruppe für die allgemeine Gemini Enterprise-Anwendung und ihre benutzerdefinierten KI-Agenten und eine weitere textbasierte Gruppe speziell für die gezielte Analyse in NotebookLM später im Lab. Zum Schluss fügen Sie Ihrem Google-Kalender eine entsprechende Besprechung hinzu, damit Gemini Enterprise auf vielfältige Inhalte zugreifen kann.

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü (☰) auf Cloud Storage > Buckets.

2. Klicken Sie auf den Namen des GCS-Buckets, der für Sie in diesem Lab vorab bereitgestellt wurde. Der Bucket-Name ist Ihre Projekt-ID: .

3. In diesem Bucket sollten mindestens drei Ordner zu sehen sein, die vom Startscript vorbereitet wurden:

   • gemini-enterprise-drive/: Enthält CSV-Dateien und Bilder, die für die Verwendung mit der Gemini Enterprise-Anwendung und benutzerdefinierten KI-Agenten vorgesehen sind, die direkt mit diesen Formaten arbeiten.
   • notebooklm-drive/: Enthält Nur-Text-Versionen (.txt) wichtiger Datendateien, die für die Verwendung mit NotebookLM optimiert sind.
   • gemini-enterprise-cloud-storage/: Enthält verschiedene andere Datendateien, die Sie in einer späteren Aufgabe über einen Cloud Storage-Datenspeicher mit Gemini Enterprise verbinden.

   Bei dieser Aufgabe fügen Sie den Inhalt von gemini-enterprise-drive/ und notebooklm-drive/ in Google Drive ein.

Dateien für die Gemini Enterprise-Anwendung in Google Drive bereitstellen

1. Wechseln Sie zuerst in Ihrem GCS-Bucket zum Ordner gemini-enterprise-drive/.

2. Laden Sie alle unten aufgeführten Dateien aus diesem Ordner auf Ihr lokales System herunter. Diese werden von Ihrer primären Gemini Enterprise-Anwendung verwendet.

   • MARKETING_data.csv
   • SALES_data.csv
   • customer_feedback.csv
   • pie_chart_customer_sentiment-png.png

Hinweis: Wenn Sie für den Download die Cloud Storage-Benutzeroberfläche verwenden, müssen Sie möglicherweise jede Datei einzeln herunterladen. Beim Herunterladen der PNG-Datei müssen Sie die Option „Seite speichern unter…“ Ihres Browsers verwenden. Drücken Sie dazu Strg + S (unter Windows/Linux) oder Cmd + S (auf dem Mac).

3. Öffnen Sie im Inkognitofenster, in dem Sie sich in der Google Cloud Console angemeldet haben, einen neuen Browsertab und rufen Sie Google Drive unter drive.google.com auf. Achten Sie darauf, dass Sie mit Ihrem Qwiklabs-Teilnehmerkonto angemeldet sind.

4. Erstellen Sie in Google Drive einen neuen Ordner mit dem Namen Gemini Enterprise Drive Assets. In diesem Ordner werden die Daten gespeichert, die hauptsächlich von Ihrer Gemini Enterprise-Anwendung verwendet werden.

5. Laden Sie die .csv-Dateien und die .png-Datei, die Sie gerade aus dem GCS-Ordner gemini-enterprise-drive/ heruntergeladen haben, in den neu erstellten Google Drive-Ordner Gemini Enterprise Drive Assets hoch. Der Ordner sollte so aussehen (mit den vier Dateien):

Textdateien für NotebookLM herunterladen

1. Kehren Sie jetzt zum Cloud Storage-Browsertab zurück. Wechseln Sie bei Bedarf aus dem Ordner gemini-enterprise-drive/ eine Ebene nach oben und dann in den Ordner notebooklm-drive/.

2. Laden Sie alle unten aufgeführten Nur-Text-Dateien (.txt) aus diesem Ordner auf Ihr lokales System herunter. Diese Dateien wurden speziell für die Verwendung mit NotebookLM vorbereitet und werden in einer späteren Aufgabe benötigt.

   • MARKETING_data.txt
   • SALES_data.txt
   • customer_feedback.txt

Wichtiger Hinweis zum Herunterladen von .txt-Dateien: Wenn Sie in der Google Cloud Storage-Browser-UI auf einen Link zu einer .txt-Datei klicken, wird die Datei möglicherweise nicht direkt heruntergeladen, sondern in Ihrem Browser geöffnet und als Nur-Text-Seite angezeigt.

Gehen Sie dann so vor:

• Verwenden Sie zum Speichern der Datei die Option „Seite speichern unter…“ Ihres Browsers. Drücken Sie dazu Strg + S (unter Windows/Linux) oder Cmd + S (auf dem Mac).
• Speichern Sie die Datei mit dem ursprünglichen Namen und der Erweiterung .txt (zum Beispiel SALES_data.txt).

Termin in Google Kalender hinzufügen

1. Öffnen Sie im selben Inkognitofenster einen weiteren neuen Tab und rufen Sie Google Kalender unter calendar.google.com auf. Akzeptieren oder schließen Sie eventuelle Pop-up-Meldungen.

2. Vergewissern Sie sich, dass Sie mit Ihrem Qwiklabs-Teilnehmerkonto angemeldet sind. Klicken Sie dazu auf das kreisförmige Profilsymbol oben rechts (möglicherweise wird ein „s“ angezeigt) und prüfen Sie, ob es sich um Ihr Konto student-...@qwiklabs.net handelt.

3. Klicken Sie links oben in Google Kalender auf + Erstellen und wählen Sie im Drop-down-Menü Termin aus.

4. Führen Sie im Fenster zum Erstellen eines Termins folgende Schritte aus:

   • Geben Sie als Titel für den Termin Cymbal Foods – Marketing Strategy Meeting ein.
   • Legen Sie eine Startzeit fest, die mindestens eine Stunde nach der aktuellen Zeit liegt.
   • (Optional) Fügen Sie nach Bedarf weitere relevante Details hinzu.

5. Klicken Sie auf Speichern.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Inhalte zu Google Drive und Google Kalender hinzufügen

Aufgabe 2: Gemini Enterprise-Anwendung erstellen

In diesem Abschnitt führen Sie die Erstkonfiguration von Gemini Enterprise in Ihrer Unternehmensumgebung durch, indem Sie die Anwendung erstellen und Google Identity als Identitätsanbieter einrichten.

Gemini Enterprise konfigurieren

1. Suchen Sie oben in der Google Cloud Console nach der Gemini Enterprise-Landingpage und klicken Sie darauf.

2. Klicken Sie auf der Karte Gemini Enterprise auf 30-tägigen kostenlosen Testzeitraum starten.

3. Sie werden aufgefordert, die Gemini Code Assist API zu aktivieren. Klicken Sie auf Fortfahren und die API aktivieren.

4. Nachdem Sie zur Seite Erstellen weitergeleitet wurden, legen Sie als Anwendungsname Cymbal Foods – Gemini Enterprise fest.

5. Wählen Sie unter Standort die Option Global aus.

6. Klicken Sie auf Erstellen.

Ihre Gemini Enterprise-Anwendung wurde erstellt. Diese sollte in etwa so aussehen:

7. Klicken Sie auf Identität einrichten.

8. Wählen Sie Google-Identität verwenden aus und klicken Sie dann auf Mitarbeiteridentität bestätigen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Identitätsanbieter für AI Applications konfigurieren

Aufgabe 3: Mit Datenspeichern verbinden

In diesem Abschnitt definieren Sie die Informationsquellen für Ihre Gemini Enterprise-Anwendung, indem Sie Datenspeicher erstellen. Diese Verbindungen sind unerlässlich, damit Gemini Enterprise auf Daten aus Systemen wie Google Drive, Cloud Storage und Google Kalender zugreifen, diese indexieren und durchsuchbar machen kann. So erhält der KI-Assistent die Inhalte, die er für seine Arbeit benötigt. Sie erstellen drei Datenspeicher: einen für Google Drive, einen für Cloud Storage und einen für Google Kalender.

Google Drive-Datenspeicher erstellen

1. Wählen Sie im Gemini Enterprise-Menü „Anwendungen“ im linken Navigationsbereich die Option Verbundene Datenspeicher aus.

2. Wählen Sie Neuer Datenspeicher aus.

3. Suchen Sie die Karte Google Drive und klicken Sie auf Auswählen.

4. Wählen Sie unter „Ablagen auswählen, die synchronisiert werden sollen“ die Option Alle aus.

Hinweis: Mit Gemini Enterprise lassen sich Informationen aus verschiedenen Datenquellen leichter finden, aber es wird kein zusätzlicher Zugriff gewährt. Sie haben weiterhin nur Zugriff auf die Dokumente, die Ihnen über bestehende Drive-Berechtigungen freigegeben wurden. Auf Ihre Dokumente haben andere Personen nur Zugriff, wenn Sie die Dateien freigegeben haben.

5. Klicken Sie auf Weiter.

6. Lassen Sie die Standardregion global unverändert und geben Sie dem Datenspeicher den Namen Google Drive.

7. Wählen Sie Erstellen aus.

Google Kalender-Datenspeicher erstellen

1. Wiederholen Sie die Schritte aus der vorherigen Aufgabe, um einen Datenspeicher für Google Kalender zu erstellen. Nennen Sie ihn Google Calendar.

Cloud Storage-Datenspeicher erstellen

1. Wählen Sie im Gemini Enterprise-Menü „Anwendungen“ im linken Navigationsbereich die Option Verbundene Datenspeicher aus.

2. Wählen Sie Neuer Datenspeicher aus.

3. Suchen Sie die Karte Cloud Storage und klicken Sie auf Auswählen.

4. Wählen Sie als Datentyp Unstrukturierte Dokumente (PDF, HTML, TXT usw.) aus.

5. Wählen Sie als Synchronisierungshäufigkeit Einmal aus.

6. Wählen Sie zum Schluss den Ordner gemini-enterprise-cloud-storage in Ihrem Cloud Storage-Bucket aus. Klicken Sie dazu auf Durchsuchen und gehen Sie dann zu diesem Unterordner in Ihrem -Bucket.

7. Klicken Sie auf Weiter.

8. Lassen Sie die Standardregion global unverändert und geben Sie dem Datenspeicher den Namen Cloud Storage.

9. Wählen Sie Erstellen aus.

10. Die drei Datenspeicher sollten im Bereich Gemini Enterprise > Verbundene Datenspeicher aufgeführt sein.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Google Drive-, Google Kalender- und Cloud Storage-Datenspeicher erstellen.

Aufgabe 4: Mit den Gemini Enterprise-Agenten interagieren

Nachdem Ihre Gemini Enterprise-Anwendung für Cymbal Foods vollständig konfiguriert und mit Ihren Daten verbunden ist, können Sie die Funktionen selbst ausprobieren. Im Rahmen dieser Aufgabe interagieren Sie direkt mit KI-Agenten und testen deren Fähigkeit, Ihre hochgeladenen Dokumente zu durchsuchen, bestimmte Informationen zu extrahieren, Inhalte zusammenzufassen und sogar Aktionen wie die Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten auszuführen. Dabei erfahren Sie, wie Gemini Enterprise den Informationsabruf und das Aufgabenmanagement in einem Unternehmen verändern kann.

Hinweis: Es kann fünf bis zehn Minuten dauern, bis die Datenspeicher vollständig indexiert sind. Wenn die Quellen in der Gemini Enterprise-Anwendung nicht angezeigt werden, warten Sie einige Minuten und versuchen Sie es dann noch einmal.

1. Klicken Sie auf der Seite Gemini Enterprise auf den Tab Übersicht.

2. Wählen Sie Zu Gemini Enterprise aus, um die Anwendung zu öffnen. Das Aussehen der Seite hängt von den verwendeten Datenspeichern ab. Die Startseite sollte in etwa so aussehen:

   

3. Diese Startseite soll Nutzern einen einfachen Zugriff auf die Inhalte und Veranstaltungen bieten, die für sie am nützlichsten sind. Es werden verschiedene Bereiche angezeigt:

   • KI-Agenten: Sie können von Google bereitgestellte KI-Agenten verwenden oder eigene für Aufgaben wie Recherche oder Iteration von Ideen erstellen.
   • Unterstützung bei der Ideenfindung: Sie können eine Sitzung zur Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten erstellen.
   • NotebookLM: Dies ist ein KI‑basierter Recherche- und Schreibassistent, der am besten mit Quellen funktioniert, die Sie selbst hochladen.
   • Deep Research: Dies ist eine agentische KI-Funktion von Gemini, die für Sie automatisch Hunderte von Websites durchsuchen, die Ergebnisse analysieren und in wenigen Minuten aufschlussreiche, mehrseitige Berichte erstellen kann.
   Hinweis: Falls die Datenspeicher noch indexiert werden, kann es etwas dauern, bis die Dateien zugänglich sind.

4. Geben Sie in der Suchleiste den folgenden Prompt ein:

Liefere mir ein Update zu unseren aktuellen Marketingdaten.

5. Die Antwort sollte in etwa so aussehen:

   

Hinweis: Wenn Sie keine Antwort erhalten, aktualisieren Sie die Seite und senden Sie die Anfrage noch einmal.

6. Stellen Sie als Nächstes folgende Frage:

Welche Produkte wurden im Newsletter vom März erwähnt?

Sie können den Gemini Enterprise-KI-Assistenten auch für multimodale Prompts verwenden.

7. Klicken Sie oben links auf Neuer Chat, um einen neuen Chat zu starten.

8. Klicken Sie in der Suchleiste auf Unterhaltung optimieren und wählen Sie Interne Quellen suchen aus.

9. Geben Sie den folgenden Prompt ein:

Fasse das Kreisdiagramm zum Kundensentiment zusammen.

Die Antwort sollte in etwa so aussehen:

Hinweis: Möglicherweise müssen Sie die Abfrage noch einmal ausführen, wenn die von Ihnen hochgeladene Bilddatei mit dem Kreisdiagramm nicht gefunden wird.

10. Klicken Sie links oben auf Neu, um einen neuen Chat zu starten.

11. Geben Sie den folgenden Prompt ein:

Welche Besprechungen stehen heute an? Was muss ich für sie vorbereiten?

Sehen Sie sich die Antwort an. Da Sie die Datenspeicher für Ihren Google-Kalender eingerichtet haben, weiß die Anwendung, welche Termine Sie haben, und kann Ihnen helfen, die benötigten Informationen dafür zusammenzustellen.

Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten

In diesem Abschnitt verwenden Sie den Idea Generation-Agenten, um eine Sitzung zur Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten für Ihre Verkaufspräsentation zu erstellen.

1. Klicken Sie auf das Google Gemini Enterprise-Logo, um zur Startseite zurückzukehren.

2. Klicken Sie auf Unterstützung bei der Ideenfindung.

3. Geben Sie im Prompt Folgendes ein:

Hilf mir beim Brainstorming für eine neue Marketingkampagne für Kunden der Generation Z basierend auf unseren neuesten Produkten.

Ihnen sollte ein allgemeiner Vorschlag für eine Präsentation angezeigt werden:

4. Sehen Sie sich den Vorschlag an, scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf Sitzung starten, um mit der Ideenfindung zu beginnen.

Ihre Sitzung wurde gestartet und Ihr Team von KI-Agenten arbeitet fleißig an Ideen. Sie können die Sitzung jederzeit aufrufen und mit ihr interagieren. Es kann jedoch einige Minuten dauern, bis die ersten Ideen angezeigt werden.

Während die Ideenfindung im Hintergrund läuft, können Sie mit den nächsten Schritten im Lab fortfahren und später zu den Ergebnissen zurückkehren.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Mit den Gemini Enterprise-Agenten interagieren.

Aufgabe 5: Deep Research-Agent verwenden

Im Rahmen dieses Abschnitts verwenden Sie den Deep Research-Agenten, um durch KI‑gestützte Recherchen, Berichte und Audiozusammenfassungen detaillierte Informationen zu gewinnen.

1. Klicken Sie auf das Google Gemini Enterprise-Logo, um zur Startseite zurückzukehren.

2. Wählen Sie im Navigationsmenü auf der linken Seite Deep Research aus.

3. Geben Sie den folgenden Prompt ein:

Recherchiere die neuesten Marketingtipps und ‑tricks, die von Lebensmittelunternehmen verwendet werden, und erstelle eine Liste mit umsetzbaren Schritten für unser Unternehmen, um unsere aktuelle Marketingstrategie zu verbessern.

Der KI-Agent erstellt einen Rechercheplan für Sie.

4. Scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf Recherche starten, um die Aufgabe zu beginnen.

Hinweis: Da Cymbal Foods ein fiktives Unternehmen ist, sind die internen Daten der aktuellen Marketingstrategie nicht echt. Ziel dieser Aufgabe ist es, die Nützlichkeit und Funktionen des Deep Research-Agenten zu demonstrieren.

Das dauert einige Minuten. Sie können warten oder mit den Aufgaben im Lab fortfahren und später zurückkehren, um den Status des generierten Berichts zu prüfen. Nach fünf bis zehn Minuten ist der Recherchebericht fertig und Sie sehen die folgende schriftliche und Audio-Zusammenfassung.

Aufgabe 6: Gezielte Analysen mit NotebookLM durchführen

In den vorherigen Aufgaben haben Sie Gemini Enterprise als umfassende Plattform für den Zugriff auf Unternehmensinformationen und die Nutzung spezialisierter KI-Agenten kennengelernt. Als Nächstes sehen wir uns NotebookLM an, ein Tool, das für gezielte Recherchen, detaillierte Analysen und die Verarbeitung von Informationen aus bestimmten Dokumentensammlungen entwickelt wurde. NotebookLM ist Ihr persönlicher Recherche-Assistent. Sie können ausgewählte Quellen hochladen und dann detaillierte Fragen stellen, Zusammenfassungen erstellen und Informationen zusammenführen. Alle KI-Antworten basieren direkt auf den von Ihnen bereitgestellten Materialien.

Bei Cymbal Foods könnte ein Mitarbeiter NotebookLM verwenden, um bestimmte Verkaufsberichte und Trends beim Kundenfeedback gründlich zu analysieren, bevor er einen neuen Produktvorschlag oder eine neue Marketingstrategie entwirft. Im Rahmen dieser Aufgabe erstellen Sie ein neues Notebook, fügen Textversionen Ihrer Cymbal Foods-Datendateien als Quellen hinzu und interagieren mit NotebookLM, um Informationen aus diesen ausgewählten Daten zu gewinnen.

Analyse-Notebook für Cymbal Foods erstellen

1. Klicken Sie auf der Startseite Ihrer Cymbal Foods Gemini Enterprise App im Navigationsbereich auf der linken Seite auf NotebookLM.

2. Klicken Sie auf der NotebookLM-Startseite auf + Neues Notebook erstellen, um Ihr Projekt für die gezielte Analyse zu starten.

3. Das Dialogfeld Quellen hinzufügen wird jetzt angezeigt. Hier können Sie die Dokumente auswählen, die NotebookLM für die Analyse verwenden soll. Dies sollte so ähnlich aussehen:

4. Lokale Textdateien als Quellen hochladen:
   • Suchen Sie im Dialogfeld „Quellen hinzufügen“ die Option Datei auswählen und klicken Sie darauf.
   • Wählen Sie die folgenden .txt-Dateien aus, die Sie in Aufgabe 1 heruntergeladen haben:
     • SALES_data.txt
     • customer_feedback.txt
     • MARKETING_data.txt
   • Klicken Sie auf Öffnen, um diese Dateien als Quellen zu Ihrem NotebookLM-Notebook hinzuzufügen.
   • Warten Sie, bis NotebookLM die ausgewählten Quellen verarbeitet hat. Sobald sie fertig sind, sollten sie in Ihrem Notebook aufgeführt werden.

Die NotebookLM-Benutzeroberfläche sollte in etwa so aussehen:

In NotebookLM mit Ihren Quellen interagieren

Nachdem Sie Ihre Cymbal Foods-Daten in das Notebook geladen haben, können Sie gezielte Fragen stellen und den Inhalt analysieren.

1. Sehen Sie sich kurz die NotebookLM-Benutzeroberfläche an. Normalerweise werden die hinzugefügten Quellen aufgeführt (oft auf der linken Seite des Bildschirms). Außerdem gibt es einen zentralen Bereich für den Chat und einen Studio-Bereich für Ihre Notizen und die Audio-Zusammenfassung.

2. Fundierte Fragen an NotebookLM stellen: Geben Sie Ihre Fragen in die Chateingabeleiste ein. NotebookLM generiert Antworten ausschließlich auf Grundlage des Inhalts der Dokumente, die Sie in dieses Notebook hochgeladen haben. Probieren Sie die folgenden Prompts aus:

   • Anfrage 1: Welche Zielgruppe wurde mit dem Angebot für Frühlings-Cookies angesprochen?
   • Anfrage 2: Fasse die wichtigsten Themen aus der Datei „customer_feedback.txt“ zu Produkten zusammen, für die in der Datei „SALES_data.txt“ für das 1. Quartal 2025 Verkaufszahlen angegeben sind.
   • Anfrage 3: Gibt es in „MARKETING_data.txt“ Marketingkampagnen zu Produkten mit viel Kundenfeedback oder auffälligen Verkaufstrends in den anderen Dokumenten?
   • Anfrage 4 (allgemeine Anfrage zu einem einzelnen Dokument): Was sind die drei am häufigsten genannten positiven Aspekte in der Datei „customer_feedback.txt“?

Achten Sie darauf, wie NotebookLM die Antworten formuliert. Es sollte deutlich zu erkennen sein, dass die Informationen direkt aus den von Ihnen hochgeladenen Textdateien stammen. Viele Tools mit fundierter KI, wie NotebookLM, enthalten Quellenangaben oder heben den Quelltext hervor, der zum Generieren einer Antwort verwendet wurde. Diese helfen Ihnen, die Informationen zu überprüfen und in Ihren Dokumenten leicht auf den ursprünglichen Kontext zurückzugreifen. NotebookLM ist für die iterative Recherche konzipiert. Sie können weiterführende Fragen stellen, um bestimmte Punkte genauer zu beleuchten.

Das Tool unterscheidet sich von der allgemeinen Gemini Enterprise-Suche (bei der alle verbundenen Daten abgefragt werden) oder dem spezialisierten Data Analyst Agent (der auf der Grundlage seiner spezifischen programmierten Anweisungen arbeitet). NotebookLM bietet eine flexible Umgebung für alle Quellensammlungen, die Sie genauer untersuchen möchten.

Eine wichtige Funktion von NotebookLM ist die Möglichkeit, KI-Antworten, wichtige Abschnitte aus Quellen oder eigene Gedanken als „Notizen“ im Notebook zu speichern. So können Sie Informationen strukturieren und Material für Berichte oder weitere Aufgaben zusammenstellen. Überprüfen Sie kurz, ob Optionen wie „Zu Notizen hinzufügen“ oder ein spezieller Notizbereich angezeigt werden.

Neben Textzusammenfassungen und Fragen und Antworten bietet NotebookLM mit der Funktion „Audio-Zusammenfassung“ eine innovative Möglichkeit, Informationen aus Quellen zusammenzuführen. So können Sie eine gesprochene, Podcast-ähnliche Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und Themen generieren lassen, die aus den Dokumenten abgeleitet wurden, die Sie Ihrem Notebook hinzugefügt haben. Das ist eine weitere Möglichkeit, das Material zu analysieren und zu verstehen.

3. Klicken Sie im Bereich Studio unter Audio-Zusammenfassung auf Erstellen.

4. Zuhören und nachdenken: Hören Sie sich die erstellte Audio-Zusammenfassung an. Achten Sie darauf, wie genau die Hauptthemen aus den hochgeladenen Cymbal Foods-Dokumenten erfasst wurden. Überlegen Sie, inwiefern dieses Audioformat nützlich sein könnte, um schnell die wichtigsten Punkte zu erfassen oder Unterlagen durchzugehen, wenn Lesen nicht möglich ist.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Gezielte Analysen mit NotebookLM durchführen.

5. Weitere optionale Schritte:

   Sie haben jetzt die wichtigsten Übungen für NotebookLM und Gemini Enterprise in diesem Lab durchlaufen. Wenn Sie noch Zeit haben, können Sie die beiden Tools weiter ausprobieren:

In NotebookLM:

• Mit verschiedenen Fragen experimentieren: Gehen Sie über die Beispielanfragen hinaus. Sie können NotebookLM bitten, Vergleiche anzustellen, potenzielle Auswirkungen (nur auf Grundlage des Texts) zu erläutern oder ein Konzept anhand von Beispielen aus Ihren Dokumenten zu erklären.
• Notizenfunktion kennenlernen: Sehen Sie sich die Funktion „Notizen“ genauer an. Sie können wichtige KI-Antworten speichern, wichtige Zitate aus Ihren Quellen in Notizen extrahieren und eigene Anmerkungen hinzufügen, um die Informationen besser zu strukturieren.
• Andere Funktionen testen: Suchen Sie in der NotebookLM-Benutzeroberfläche nach weiteren verfügbaren Funktionen wie vorgeschlagenen Fragen oder verschiedenen Ansichten und sehen Sie sich an, wie diese Ihnen bei der Analyse helfen können.

In Ihrer Gemini Enterprise App:

• Allgemeiner KI-Assistent: Kehren Sie zur Hauptsuch-/Chatbenutzeroberfläche Ihrer bereitgestellten Anwendung Cymbal Foods – Gemini Enterprise zurück. Versuchen Sie es mit anderen oder komplexeren Anfragen. Sie können die KI beispielsweise bitten, Informationen aus verschiedenen verbundenen Datenspeichern zu vergleichen (Beispiel: „Gibt es Marketingkampagnen für Produkte, zu denen es in Drive aktuelles Kundenfeedback gibt, und stimmen diese mit anstehenden Kalenderterminen überein?“).
• Kampagnenideen für die Generation Z ansehen: Kehren Sie zur Sitzung zur Ideenfindung zurück, um die Marketingkonzepte zu prüfen, die Ihr Team aus KI-Agenten erstellt hat.
• Deep Research-Ergebnisse analysieren: Kehren Sie zum Deep Research-Agenten zurück, um den detaillierten Bericht und die umsetzbaren Informationen zu prüfen.
• Vordefinierte KI-Agenten ausprobieren: Sehen Sie auf der Startseite Ihrer Gemini Enterprise-Anwendung im Bereich „Agenten“ nach, ob Beispiel-KI-Agenten von Google aufgeführt sind, und interagieren Sie mit ihnen, um ihre Funktionen kennenzulernen.

Diese Erkundung auf eigene Faust ist eine gute Möglichkeit, das Gelernte zu festigen und noch mehr potenzielle Anwendungsfälle für diese leistungsstarken KI-Tools zur Verwaltung und Analyse von Unternehmensinformationen kennenzulernen.

Glückwunsch!

Glückwunsch! Sie haben Google Gemini Enterprise erfolgreich bereitgestellt und ausprobiert. Im Rahmen dieses Labs haben Sie Datenspeicher konfiguriert, mit verschiedenen KI-Agenten für die Suche und Zusammenfassung interagiert und eine gezielte Dokumentanalyse mit NotebookLM durchgeführt. Sie haben sogar eine Audio-Zusammenfassung generiert. Diese praktischen Fähigkeiten sind von unschätzbarem Wert, um die fortschrittliche KI von Google zu nutzen und damit im Unternehmen vorhandenes Wissen zu erschließen und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu Gemini Enterprise finden Sie auf den folgenden Seiten:

• Was ist Gemini Enterprise?
• Erste Schritte mit Gemini Enterprise
• Gemini Enterprise-Konzepte

Anleitung zuletzt am 28. November 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 28. November 2025 getestet

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