این مقاله به معماری نسل بعدی می‌پردازد که ترکیبی از Retrieval‑Augmented Generation (RAG)، Graph Neural Networks (GNN) و گراف‌های دانش فدرال را برای ارائه شواهد دقیق و زمان واقعی در پرسشنامه‌های امنیتی ترکیب می‌کند. مؤلفه‌های اصلی، الگوهای یکپارچه‌سازی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی یک موتور سازماندهی دینامیک شواهد که تلاش دستی را کاهش می‌دهد، قابلیت ردیابی انطباق را بهبود می‌بخشد و به‌سرعت به تغییرات قانون‌گذاری واکنش نشان می‌دهد را بیاموزید.