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Com a popularização dos chatbots baseados em Inteligência Artificial, esse tipo de sistema passou a ser amplamente utilizado para consulta de documentos, políticas internas, manuais operacionais e bases de conhecimento corporativas. Soluções baseadas em Retrieval-Augmented Generation (RAG) ganharam destaque por permitirem que respostas sejam geradas a partir de conteúdos específicos e controlados. Nesse contexto, o uso de chatbots em ambientes corporativos passou a exigir maior confiabilidade, previsibilidade e controle sobre o comportamento do sistema. Respostas fora de escopo ou inconsistentes com a documentação não representam apenas falhas técnicas, mas também riscos operacionais e informacionais, especialmente em ambientes sensíveis ou regulados. À medida que essas soluções se tornam mais comuns, cresce também a necessidade de mecanismos que garantam alinhamento entre resposta, fonte e escopo permitido.

Sistemas de chatbot baseados em documentos vêm sendo cada vez mais utilizados para consultas a políticas internas, manuais operacionais e bases de conhecimento corporativas. No entanto, essas soluções frequentemente apresentam comportamentos indesejados, como respostas fora de escopo, uso inadequado de fontes, exposição excessiva do conteúdo dos documentos ou inconsistência entre a resposta gerada e a base consultada. Esses problemas reduzem a confiabilidade do sistema, dificultam sua auditoria e limitam sua adoção em ambientes corporativos sensíveis, onde previsibilidade, rastreabilidade e controle de risco são requisitos fundamentais.