این مقاله به بررسی یک موتور نقشه‌برداری شواهد خودآموز می‌پردازد که ترکیبی از تولید افزوده با بازیابی (RAG) و گراف دانش دینامیک است. با این موتور می‌توانید به‌صورت خودکار شواهد را استخراج، نقشه‌برداری و اعتبارسنجی کنید، به تغییرات مقرراتی سازگار شوید و با جریان‌های کاری تطبیق موجود یکپارچه شوید تا زمان پاسخگویی تا ۸۰ ٪ کاهش یابد.

تیم‌های خرید و امنیت معمولاً با شواهد قدیمی و پاسخ‌های ناسازگار به پرسشنامه‌ها مواجهند. این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه Procurize AI با استفاده از یک گراف دانش دائماً به‌روز شده که توسط «تولید افزایشی بازیابی» (RAG) تقویت شده، پاسخ‌ها را به‌صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی و اعتبارسنجی می‌کند؛ در نتیجه کار دستی کاهش می‌یابد و دقت و قابلیت حسابرسی افزایش می‌یابد.