Chatorion : framework inteligente para automação conversacional e triagem de processos no contencioso judicial com utilização de ia generativa

Abstract

A crescente complexidade da atuação jurídica institucional exige soluções tecnológicas capazes de integrar automação, comunicação eficiente e suporte inteligente à tomada de decisão. Nesse contexto, a Procuradoria Geral da Fazenda Nacional (PGFN) opera em um ambiente caracterizado por grande volume de processos, documentos normativos, pareceres e dados fiscais, no qual a recuperação eficiente da informação torna se elemento crítico para a qualidade da atuação jurídica e para a coerência institucional. Esta dissertação propõe o ChatORION Otimizador de Rotinas Inteligentes para Operações no Contencioso Nacional, uma solução de Inteligência Artificial Generativa baseada na arquitetura Retrieval Augmented Generation. O sistema combina mecanismos de busca semântica por similaridade vetorial com geração textual condicionada por modelos de linguagem de grande porte, produzindo respostas fundamentadas em documentos institucionais. O objetivo é ampliar a eficiência informacional ao reduzir ambiguidades e inconsistências factuais típicas de modelos puramente generativos. Os resultados demonstram a existência de um regime ótimo de operação capaz de equilibrar qualidade informacional e custo computacional, evidenciando que o desempenho depende da interação entre recuperação estruturada e geração de linguagem, e não apenas da capacidade do modelo. Os experimentos indicam que o ChatORION melhora a acurácia factual, reduz a latência média de resposta e aumenta o nível de detalhamento quando comparado a modelos generativos isolados. Tais resultados sugerem potencial para redução do tempo dedicado à triagem processual, localização de fundamentos jurídicos e análise documental, permitindo que os procuradores concentrem esforços em atividades de maior complexidade.