این مقاله معماری نوین ترکیبی Retrieval‑Augmented Generation (RAG) را بررسی می‌کند که مدل‌های زبانی بزرگ را با مخزن اسناد سطح سازمانی ترکیب می‌سازد. با اتصال تنگنات پاسخ‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی به ردپای حسابرسی غیرقابل تغییر، سازمان‌ها می‌توانند پاسخ‌های پرسش‌نامه امنیتی را خودکار کنند، در حالی که شواهد انطباق را حفظ می‌کنند، محل داده‌ها را تضمین می‌کنند و استانداردهای نظارتی سخت‌گیرانه را برآورده می‌سازند.

این مقاله به‌صورت عمیق به موتور نوین Retrieval‑Augmented Generation (RAG) فدرال Procurzę AI می‌پردازد؛ موتوری که برای هم‌راستاسازی پاسخ‌ها در چارچوب‌های نظارتی متعدد طراحی شده است. با ترکیب یادگیری فدرال و RAG، این پلتفرم پاسخ‌های زمان‌واقعی و مبتنی بر زمینه را ارائه می‌دهد در حالی که حریم خصوصی داده‌ها حفظ می‌شود، زمان پردازش کاهش می‌یابد و سازگاری پاسخ‌ها برای پرسشنامه‌های امنیتی بهبود می‌یابد.

پرسش‌نامه‌های امنیتی برای شرکت‌های SaaS با سرعت بالا یک گره‌گیر هستند. استخراج شواهد متنی‌محور مبتنی بر هوش مصنوعی Procuriz ترکیبی از بازیابی‑تقویت‑تولید، مدل‌های زبانی بزرگ و گراف دانش یکپارچه را برای ارائه خودکار مدارک انطباق مناسب به‌کار می‌گیرد. نتایج پاسخ‌های تقریباً لحظه‌ای، دقیق و کاملاً قابل حسابرسی است که با کاهش تا 80 ٪ تلاش دستی، دوره‌زمان بسته شدن معاملات را کوتاه می‌کند.

این مقاله معماری نوآورانه‌ای را بررسی می‌کند که خطوط پردازش بر پایه رویداد، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و غنی‌سازی دینامیک گراف دانش را ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های زمان واقعی و تطبیقی برای پرسشنامه‌های امنیتی ارائه دهد. با یکپارچه‌سازی این تکنیک‌ها در Procurize، سازمان‌ها می‌توانند زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهند، مرتبط بودن پاسخ‌ها را بهبود بخشند و ردپای شواهدی قابل حسابرسی را در برابر تغییرات قانونی حفظ کنند.

تولید افزایشی بازیابی (RAG) مدل‌های زبان بزرگ را با منابع دانش به‌روز ترکیب می‌کند و شواهد دقیق و زمینه‌ای را در لحظه‌ای که پرسشنامه امنیتی پاسخ داده می‌شود، ارائه می‌دهد. این مقاله ساختار RAG، الگوهای ادغام با Procurize، گام‌های عملی پیاده‌سازی و ملاحظات امنیتی را بررسی می‌کند و تیم‌ها را قادر می‌سازد زمان پاسخ را تا 80 ٪ کاهش دهند در حالی که اصالت سطح ممیزی را حفظ می‌کند.