این مقاله به بررسی معماری نوینی می‌پردازد که تولید تقویت‌شده با بازخوانی (RAG)، چرخه‌های بازخورد پرامپت و شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) را ترکیب می‌کند تا گراف‌های دانش انطباقی به‌صورت خودکار تکامل یابند. با بستن حلقه بین پاسخ‌های پرسش‌نامه، نتایج حسابرسی و پرامپت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند شواهد امنیتی و نظارتی خود را به‌روز نگه دارند، تلاش دستی را کاهش داده و اعتماد به حسابرسی را افزایش دهند.

Procurize AI یک سیستم یادگیری حلقه بسته معرفی می‌کند که پاسخ‌های پرسشنامه‌های فروشنده را جمع‌آوری، بینش‌های عملی استخراج و به‌صورت خودکار سیاست‌های انطباق را اصلاح می‌کند. با ترکیب تولید افزوده بازیابی (RAG)، گراف‌های معنایی دانش و نسخه‌بندی سیاست بر پایه بازخورد، سازمان‌ها می‌توانند وضعیت امنیتی خود را به‌روز نگه دارند، تلاش دستی را کاهش دهند و آمادگی حسابرسی را ارتقا دهند.

این مقاله یک موتور روایت‌گری خودسازگار نوآورانه برای انطباق را توضیح می‌دهد که به‌صورت مداوم مدل‌های زبانی بزرگ را بر روی داده‌های پرسش‌نامه تنظیم دقیق می‌کند و پاسخ‌های خودکار دقیق و بهبود یافته‌ای ارائه می‌دهد، در حالی که قابلیت حسابرسی و امنیت را حفظ می‌کند.

این مقاله یک معماری نوآورانه را معرفی می‌کند که فاصله بین پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی و تکامل سیاست‌ها را پر می‌کند. با جمع‌آوری داده‌های پاسخ، به‌کارگیری یادگیری تقویتی، و به‌روزرسانی مخزن سیاست‑به‑کد در زمان واقعی، سازمان‌ها می‌توانند effort دستی را کاهش دهند، دقت پاسخ‌ها را بهبود بخشند و artefacts انطباق را همیشه همگام با واقعیت کسب‌وکار نگه دارند.