يغوص هذا المقال بعمق في محرك **التوليد المعزز بالاسترجاع الموزَّع (RAG)** الجديد من Procurize AI، المصمم لتوحيد الإجابات عبر أطر تنظيمية متعددة. من خلال الجمع بين التعلم الموزَّع وRAG، تقدم المنصة ردودًا فورية وسياقية مع الحفاظ على خصوصية البيانات، مما يقلل من زمن الاستجابة ويحسّن اتساق الإجابات على استبيانات الأمان.

تستكشف هذه المقالة نهجًا جديدًا يجمع بين التعلم المتحد والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط لاستخلاص الأدلة تلقائيًا من المستندات، لقطات الشاشة، والسجلات، وتقديم إجابات دقيقة وفي الوقت الفعلي على استبيانات الأمان. اكتشف الهندسة، سير العمل، والفوائد لفرق الامتثال باستخدام منصة Procurize.

يستكشف هذا المقال نهجًا جديدًا يجمع بين التعلم الفيدرالي ورسم معرفة المحافظة على الخصوصية لتبسيط أتمتة استبيانات الأمان. من خلال مشاركة الأفكار بأمان عبر المنظمات دون كشف البيانات الخام، تحقق الفرق استجابات أسرع وأكثر دقة مع الحفاظ على السرية والامتثال الصارم.

تستكشف هذه المقالة كيف يمكن للتعلم المتحد المحافظ على الخصوصية أن يثوّر أتمتة استبيانات الأمان، مما يتيح للمنظمات المتعددة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني دون كشف البيانات الحساسة، وبالتالي تسريع الامتثال وتقليل الجهد اليدوي.

تستكشف هذه المقالة كيف تستغل شركة Procurize التعلم المتفرق لإنشاء قاعدة معرفة امتثال تعاونية تحافظ على الخصوصية. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات موزعة عبر المؤسسات، يمكن للمنظمات تحسين دقة الاستبيانات، تسريع أوقات الاستجابة، والحفاظ على سيادة البيانات مع الاستفادة من الذكاء الجماعي.