Тази статия задълбочено разглежда новия двигател за федерирано извличане‑подпомагано генериране (RAG) на Procurize AI, създаден за хармонизиране на отговорите в множество регулаторни рамки. Чрез комбиниране на федерирано обучение с RAG платформата предоставя отговори в реално време, съобразени с контекста, запазвайки поверителността на данните, намалявайки времето за обработка и подобрявайки консистентността на отговорите за въпросници за сигурност.

Тази статия представя новаторска хибридна рамка за извличане‑добавяне (RAG), която непрекъснато следи отдръпване на политиките в реално време. Като комбинира синтез на отговори, управляван от LLM, с автоматизирано откриване на отдръпване в регулаторни графи на знанията, отговорите на въпросници за сигурност остават точни, проверими и незабавно съобразени с променящите се изисквания за съответствие. Ръководството обхваща архитектура, работен процес, стъпки за внедряване и добри практики за SaaS доставчици, стремящи се към истински динамична, AI‑подплатена автоматизация на въпросници.