Dê a cada IA um espaço de trabalho inteiro para pensar.
Envie muitos arquivos, conecte o Google Drive ou o GitHub, adicione instruções de projeto e deixe ChatGPT, Claude, Gemini, Grok e o AI Collaboration trabalharem a partir da mesma base de conhecimento indexada. Os Projects são o jeito de o trabalho de verdade ir além de anexos avulsos no chat.
Espaço de trabalho do projeto
Arquivos, instruções e modelos de IA compartilham uma única camada de contexto.
Fontes
O OCR extrai tabelas, cláusulas e pistas de layout.
O código é indexado como material de referência pesquisável.
Os arquivos importados podem ser sincronizados e reindexados.
As imagens recebem descrições pesquisáveis.
Mecanismo de recuperação
Enviado para qualquer modelo
Apenas os trechos relevantes do projeto são anexados à resposta.
O modelo não precisa da pasta inteira despejada em um único prompt. Ele recebe o material de origem certo no momento certo.
Uma conversa é temporária. Um projeto vira memória institucional.
O trabalho real com IA tem arquivos de origem, PDFs bagunçados, capturas de tela, código, contexto do cliente, decisões, versões e instruções permanentes. Os Projects mantêm esse material junto para que toda nova conversa comece com a mesma memória de trabalho.
Muitos arquivos
Monte uma biblioteca de projeto
Envie documentos, planilhas, imagens, anotações e código para um único espaço de trabalho, em vez de reanexar arquivos a cada conversa. Aplicam-se limites de plano e de segurança.
OCR integrado
PDFs digitalizados ficam utilizáveis
O MultipleChat extrai texto de PDFs primeiro com OCR e, quando necessário, recorre a outros métodos de extração.
Trechos indexados
A IA pesquisa antes de responder
Os arquivos são divididos em trechos sobrepostos e pesquisados na hora da pergunta, para que as respostas possam usar as passagens mais relevantes sem enfiar a pasta inteira no contexto.
Um só contexto
Qualquer modelo pode usar
Troque do Claude para o ChatGPT, compare modelos ou rode o AI Collaboration sem reconstruir o mesmo contexto de novo.
Como um arquivo vira contexto para a IA.
Esta é a parte importante: os Projects não apenas armazenam arquivos. Eles processam, indexam e recuperam as partes que importam para a sua pergunta.
Etapa 1
Envie ou importe
Adicione arquivos diretamente, importe do Google Drive ou traga arquivos de repositórios do GitHub. O arquivo é armazenado com metadados do projeto e entra na fila de indexação.
Etapa 2
Extração e OCR
PDFs, arquivos do Office, CSVs, código e texto são convertidos em texto pesquisável. As imagens são descritas para poderem ser encontradas depois.
Etapa 3
Divisão em trechos e indexação
Arquivos grandes são divididos em trechos sobrepostos. O MultipleChat armazena os trechos separadamente, no escopo do usuário ou do projeto de equipe correto.
Etapa 4
Recuperação para as respostas
Quando você pergunta, o projeto busca os trechos relevantes e anexa as melhores evidências ao prompt, junto com as instruções do seu projeto.
Detalhe do backend
A recuperação por trechos permite que a IA trabalhe com grandes bibliotecas de projeto.
O índice do projeto usa trechos de texto sobrepostos, pesquisa o projeto na hora da pergunta e retorna as correspondências mais fortes. Essa é a diferença entre “enviei um arquivo uma vez” e “o espaço de trabalho consegue continuar encontrando o material de origem certo depois”.
Trechos de aprox. 1,000 caracteres
Documentos longos são divididos em blocos pesquisáveis e gerenciáveis.
Sobreposição entre trechos
O contexto é preservado nas fronteiras entre os trechos.
Melhores correspondências recuperadas
O modelo vê as passagens relevantes, não o ruído aleatório dos arquivos.
Traga o material bagunçado de que o trabalho real depende.
Os Projects foram feitos para PDFs, imagens, bases de código, planilhas, apresentações, dados estruturados e anotações em texto simples. Formatos executáveis e de arquivo compactado perigosos são bloqueados por segurança.
PDFs e documentos digitalizados
O PDF OCR extrai texto de documentos digitalizados e com muito texto, incluindo tabelas e conteúdo estruturado quando disponível.
Documentos, planilhas e apresentações
DOCX, XLSX, CSV, TSV, PPTX e formatos relacionados podem virar conhecimento pesquisável do projeto.
Arquivos de código e de configuração
Python, JavaScript, TypeScript, React, Vue, Java, Go, Rust, C/C++, SQL, YAML, JSON e muitos outros formatos de texto/código são suportados.
Imagens e capturas de tela
Arquivos PNG, JPG, GIF e WebP podem ser descritos para busca, para que as referências visuais não sumam da memória do projeto.
Conecte os lugares onde seu conhecimento já está.
Os Projects não deveriam obrigar você a reconstruir o espaço de trabalho na mão. Importe do Drive, traga arquivos do GitHub e mantenha o contexto da IA perto da fonte.
Google Drive
Importe e sincronize arquivos do Drive
Traga arquivos do Google Docs, do Sheets e do Drive para um projeto. Arquivos nativos do Google podem ser exportados para formatos compatíveis com texto, e o PDF OCR do Drive pode ajudar a transformar PDFs difíceis em texto utilizável.
GitHub
Importe código de repositórios
Conecte o GitHub, escolha os arquivos do repositório, importe-os para o projeto e deixe o MultipleChat indexar o código. Ótimo para explicar arquitetura, revisar módulos e manter as conversas do projeto ancoradas na base de código real.
As instruções do projeto mantêm todos os modelos alinhados.
Adicione instruções permanentes uma vez: tom, público, restrições, formato preferido, terminologia, regras de marca, padrões de código, expectativas de citação ou contexto do cliente. Toda conversa do projeto pode herdar essas regras.
Exemplo de instruções de projeto
Você está trabalhando dentro do projeto de lançamento Acme Q3.
Use o briefing do produto, as tabelas de preços, o guia de voz da marca e a pesquisa com clientes que foram enviados antes de responder.
Prefira uma linguagem executiva e concisa. Sinalize incertezas. Cite os nomes dos arquivos de origem quando uma afirmação depender do material do projeto.
A maioria das pessoas não sabe o que colocar em um projeto. Mostre a elas.
Os Projects ficam poderosos quando o espaço de trabalho combina com o trabalho. Um estudante precisa do material do curso. Um profissional de marketing precisa do contexto de marca e de campanha. Um advogado precisa do arquivo do caso. Estes guias explicam o que enviar, quais instruções definir e quais prompts rodar primeiro.
Regra prática
Se um especialista humano precisaria dos arquivos antes de dar uma resposta séria, coloque esses arquivos em um projeto primeiro.
Estudantes
Projetos de curso e de prova
Envie anotações, slides, leituras, rubricas e provas anteriores. Transforme tudo isso em guias de estudo, questionários e feedback de redação.
Guia para estudantes →
Equipes de marketing
Projetos de marca e campanha
Envie guias de marca, documentação de produto, briefings de campanha, pesquisas sobre concorrentes e anotações de desempenho.
Guia de marketing →
Equipes jurídicas
Projetos de arquivo de caso
Envie contratos, anexos, PDFs digitalizados, cronologias e pesquisas para uma revisão jurídica ancorada nas fontes.
Guia jurídico →
Programadores
Projetos de base de código
Conecte arquivos do GitHub, documentos README, esquemas, stack traces e capturas de tela para que a IA entenda o repositório.
Guia de programação →
Consultores
Projetos de trabalho com clientes
Envie briefings, pesquisas, anotações, planilhas e apresentações antigas e depois sintetize recomendações prontas para o cliente.
Guia de consultoria →
Pesquisadores
Projetos de literatura e fontes
Envie artigos, anotações, conjuntos de dados e rascunhos para montar matrizes de literatura e sínteses ancoradas nas fontes.
Guia de pesquisa →
Equipes de produto
Projetos de funcionalidades e roadmap
Envie feedback de usuários, PRDs, especificações, capturas de tela e anotações de analytics para embasar melhores decisões de produto.
Guia de produto →
Equipes de vendas
Projetos de conta
Envie anotações de reuniões, pesquisas sobre a conta, documentação de produto e propostas para follow-ups específicos e tratamento de objeções.
Guia de vendas →
Equipes de conteúdo
Projetos editoriais e de fontes
Envie padrões editoriais, PDFs de origem, entrevistas, rascunhos e exemplos de marca para criar fluxos de conteúdo ancorados nas fontes.
Guia de conteúdo →
Feito para arquivos sérios, não para uploads aleatórios.
O backend trata o material enviado como dado de referência não confiável. Os arquivos são validados, extensões perigosas são bloqueadas, a indexação fica restrita ao usuário ou à equipe e os trechos recuperados são encapsulados para que o modelo entenda que o conteúdo dos arquivos é fonte, não comando.
Validação de arquivos
Os uploads do projeto verificam o tipo do arquivo e as assinaturas de conteúdo antes de armazenar e indexar.
Armazenamento no Azure
Os arquivos do projeto são armazenados com metadados e status de ciclo de vida antes de serem indexados.
Proteções contra prompt injection
O conteúdo recuperado dos arquivos é marcado como material de referência não confiável, então arquivos enviados não devem instruir a IA de forma silenciosa.
Escopo por equipe
Os trechos de projetos pessoais e de equipe têm escopos separados, para que a busca fique dentro do espaço de trabalho certo.
Crie um projeto para cada objetivo real.
Os Projects funcionam melhor quando o material de origem tem tudo a ver entre si: um cliente, um produto, um tema de pesquisa, uma base de código, uma campanha, um caso jurídico. Isso mantém a recuperação afiada e reduz o contexto irrelevante.
01
Envie as fontes primeiro
Dê ao projeto seus documentos, códigos, imagens e planilhas antes de pedir os resultados finais.
02
Escreva as instruções uma vez
Defina público, tom, restrições e expectativas de uso das fontes no nível do projeto.
03
Use o modo de IA certo
Converse com um modelo, compare modelos lado a lado ou deixe o AI Collaboration sintetizar uma resposta mais sólida.
Projects no MultipleChat
Pare de pedir que a IA lembre do que ela não consegue ver.
Coloque o material dentro de um projeto, deixe o MultipleChat aplicar OCR e indexar, e depois trabalhe com qualquer modelo a partir da mesma fonte de verdade.
Criar um projeto
Comece com arquivos, instruções e o modelo de IA de sua preferência.
Ver planos
Escolha a capacidade de espaço de trabalho que combina com seu trabalho cheio de arquivos.
Explorar recursos
Veja os projetos ao lado da comparação de modelos, da busca na web e dos Studios.
Para equipes
Use o conhecimento compartilhado do projeto para trabalhos de cliente ou da empresa.