> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.chatlayer.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.chatlayer.ai/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/use-tags-to-limit-your-kbai-content.md). # Use tags para limitar o conteúdo da sua KBAI Depois que você [adicionou conteúdo do KBAI](/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/add-content-to-your-kbai.md) e [construa seu fluxo,](/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/build-your-kbai-flow.md) pode ser útil informar ao seu bot qual conteúdo extrair. Por exemplo, se um cliente pedir algo sobre o tópico X, é melhor que seu bot procure apenas o conteúdo sobre o tópico X nesse momento da conversa. Você pode, opcionalmente, definir diferentes categorias de tópicos usando tags. ## Adicione tags ao seu conteúdo Para adicionar tags ao seu conteúdo: 1. [**Adicionar conteúdo**](/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/add-content-to-your-kbai.md) ao seu KBAI. 2. Adicione uma tag em **Marcar esta fonte**. Você pode: * Criar uma tag a partir deste campo * Selecionar uma tag que você já criou * [Selecionar uma variável](#use-variables-as-kbai-tags)

Use variáveis como tags do KBAI

Você pode usar [variáveis](/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/settings/secure-variables-gdpr.md) como tags. Isso significa que qualquer variável capturada no seu fluxo (por exemplo, em um clique de botão) pode ser usada para definir qual parte da sua base de conhecimento deve ser pesquisada. No exemplo abaixo, uma variável é salva em um clique de botão e, em seguida, essa variável é usada para pesquisar apenas documentos marcados com pizza na base de conhecimento.

3. Clique em **Salvar**. ## Editar tags Para editar suas tags do KBAI: 1. Do seu **Conteúdo** página, clique nos **3 pontos** no final da linha em que seu conteúdo está listado. 2. Clique em **Editar**.

3. Na janela que aparecer, você pode remover tags existentes ou adicionar novas tags.

4. Clique em Salvar. ## Use tags no seu fluxo do KBAI Para usar tags no seu fluxo do KBAI: 1. [Construa seu fluxo](/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/build-your-kbai-flow.md). 2. Abra seu bloco de KBAI onde o bot [recupera a resposta](/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/build-your-kbai-flow.md#retrieve-the-answer). 3. Em **Limite seu conteúdo**, escolha as tags das fontes que você gostaria que seu bot visitasse. Apenas o conteúdo marcado com essas tags será pesquisado pelo bot. 4. **Salvar** suas alterações.

Limite o conteúdo que seu bot extrai usando tags.

## Exemplo Um caso de uso de exemplo seria um bot com muito conteúdo enviado de diferentes fontes, mas que precisa dar respostas específicas quando se trata de perguntas sobre segurança. A intenção "segurança" que captura todas as perguntas relacionadas à segurança. Quando essa intenção é acionada, o bot responde por meio do conteúdo do Knowledge Base AI marcado com "segurança". Depois, o bot fornecerá um link onde mais informações sobre segurança podem ser encontradas.

Exemplo de um fluxo em que um bot extrai apenas conteúdo relacionado à segurança.

--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.chatlayer.ai/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/knowledge-base-ai/use-tags-to-limit-your-kbai-content.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.