این مقاله چارچوب جدیدی از RAG ترکیبی (تولید افزوده‌ی بازیابی) را معرفی می‌کند که به‌صورت زمان‌ واقعی انحراف سیاست‌ها را پایش می‌نماید. با ترکیب ترکیب‌ساز پاسخ مبتنی بر LLM و تشخیص خودکار انحراف بر روی گراف‌های دانش مقرراتی، پاسخ‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی دقیق، قابل حسابرسی و بلافاصله منطبق با الزامات در حال تحول انطباق می‌مانند. این راهنمایی شامل معماری، جریان کار، گام‌های پیاده‌سازی و بهترین شیوه‌ها برای فروشندگان SaaS است که به‌دنبال خودکارسازی پویا و مجهز به هوش مصنوعی پرسش‌نامه‌ها هستند.

در چشم‌انداز مقرراتی که به سرعت در حال تغییر است، اسناد ایستای انطباق به‌سرعت منقضی می‌شوند و باعث می‌شود پاسخ‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی قدیمی یا متناقض شوند. این مقاله یک موتور پرسش‌نامه خود‑درمان جدید را معرفی می‌کند که به‌صورت پیوسته انحراف سیاست را در زمان واقعی پایش می‌کند، شواهد را به‌طور خودکار به‌روز می‌کند و با استفاده از هوش مصنوعی مولد، پاسخ‌های دقیق و آمادهٔ حسابرسی تولید می‌کند. خوانندگان بلوک‌های معماری، نقشهٔ راه پیاده‌سازی و مزایای تجاری قابل‌سنجش این رویکرد نسل جدید خودکارسازی انطباق را فرا خواهند گرفت.

سازمان‌ها برای هماهنگ نگه داشتن پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی با سیاست‌های داخلی که به سرعت تغییر می‌کند و مقررات خارجی، با مشکل مواجه هستند. گراف دانش مبتنی بر هوش مصنوعی Procurize به‌طور مستمر اسناد سیاستی را نقشه‌برداری می‌کند، دره‌روی را شناسایی می‌نماید و هشدارهای زمان واقعی را به تیم‌های پرسشنامه می‌فرستد. این مقاله مشکل دره‌روی، معماری زیرساخت گراف، الگوهای یکپارچه‌سازی و فواید قابل‌اندازه‌گیری را برای فروشندگان SaaS که به دنبال پاسخ‌های انطباق سریع‌تر و دقیق‌تر هستند، توضیح می‌دهد.