تستكشف هذه المقالة بنية جديدة للجيل المعزز بالاسترجاع المختلط (RAG) التي تمزج نماذج اللغة الكبيرة مع مخزن وثائق مؤسسي عالي المستوى. من خلال ربط تكامل إجابات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بسجلات تدقيق غير قابلة للتغيير، يمكن للمؤسسات أتمتة ردود استبيانات الأمان مع الحفاظ على أدلة الامتداد، وضمان إقامة البيانات، والالتزام بالمعايير التنظيمية الصارمة.

تستكشف هذه المقالة كيف يستخدم Procurize نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتوقع الفجوات في استبيانات الأمان، مما يمكّن الفرق من ملء الإجابات مسبقًا، تخفيف المخاطر، وتسريع عمليات الامتثال.

يستكشف هذا المقال كيف يستخدم محرك نمذجة نية التنظيم في الوقت الفعلي من Procurize الذكاء الاصطناعي لفهم نية التشريع، وتكييف إجابات الاستبيان على الفور، والحفاظ على دقة أدلة الامتثال عبر المعايير المتطورة.

يغوص هذا المقال بعمق في استراتيجيات هندسة الإرشادات التي تجعل نماذج اللغة الكبيرة تنتج إجابات دقيقة ومتسقة وقابلة للتدقيق للاستبيانات الأمنية. سيتعلم القراء كيفية تصميم الإرشادات، وإدماج سياق السياسات، والتحقق من المخرجات، ودمج سير العمل في منصات مثل Procurize للحصول على ردود امتثال أسرع وخالية من الأخطاء.