Το άρθρο εξηγεί μια καινοτόμο μηχανή αυτο‑εξελισσόμενης συμμορφωτικής ιστορίας που συνεχώς κάνει fine‑tuning σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με δεδομένα ερωτηματολογίων, παρέχοντας συνεχώς βελτιωμένες, ακριβείς αυτοματοποιημένες απαντήσεις ενώ διατηρεί την δυνατότητα ελέγχου και ασφαλείας.

Το Procurize AI παρουσιάζει ένα κλειστό σύστημα συνεχούς μάθησης που καταγράφει τις απαντήσεις σε ερωτηματολόγια προμηθευτών, εξάγει ενεργά συμπεράσματα και αυτόματα βελτιώνει τις πολιτικές συμμόρφωσης. Συνδυάζοντας τη Γεννήτρια Εμπλουτισμένη με Ανακτήσεις (RAG), σημασιολογικά γραφήματα γνώσης και έκδοση πολιτικών βασισμένη σε σχόλια, οι οργανισμοί μπορούν να διατηρούν την ασφάλεια ενημερωμένη, να μειώνουν την χειροκίνητη εργασία και να βελτιώνουν την ετοιμότητα ελέγχου.

Αυτό το άρθρο αποκαλύπτει μια νέα αρχιτεκτονική που γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ των απαντήσεων σε ερωτηματολόγια ασφαλείας και της εξέλιξης των πολιτικών. Συλλέγοντας τα δεδομένα των απαντήσεων, εφαρμόζοντας ενίσχυση‑μάθηση (reinforcement learning) και ενημερώνοντας σε πραγματικό χρόνο ένα αποθετήριο πολιτικών‑ως‑κώδικα, οι οργανισμοί μπορούν να μειώσουν την χειροκίνητη εργασία, να βελτιώσουν την ακρίβεια των απαντήσεων και να διατηρούν τα στοιχεία συμμόρφωσης συνεχώς συγχρονισμένα με την επιχειρηματική πραγματικότητα.

Αυτό το άρθρο εξερευνά μια καινοτόμο αρχιτεκτονική που συνδυάζει τη δημιουργία ενισχυμένης ανάκτησης, κύκλους ανατροφοδότησης παραγγελίας και δίκτυα νευρώνων γραφήματος για να επιτρέπει στα γραφήματα γνώσης συμμορφώσεων να εξελίσσονται αυτόματα. Κλείνοντας τον βρόχο μεταξύ των απαντήσεων ερωτηματολογίων, των αποτελεσμάτων ελέγχων και των παραγγελιών που καθοδηγούνται από AI, οι οργανισμοί μπορούν να διατηρούν τα αποδεικτικά ασφαλείας και κανονισμού ενημερωμένα, να μειώνουν την χειροκίνητη εργασία και να ενισχύουν την εμπιστοσύνη στην επιθεώρηση.