यह लेख Procurize AI के नए फेडरेटेड रिट्रिवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) इंजन में गहराई से जाएगा, जिसे कई नियामक ढांचे में उत्तरों को सामंजस्यित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फेडरेटेड लर्निंग को RAG के साथ जोड़कर, प्लेटफ़ॉर्म रीयल‑टाइम, संदर्भ‑सचेत प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है जबकि डेटा गोपनीयता को संरक्षित रखता है, टर्नअराउंड समय को घटाता है और सुरक्षा प्रश्नावली के उत्तरों की स्थिरता को बढ़ाता है।
यह लेख एक नई पद्धति का अन्वेषण करता है जहाँ जनरेटिव एआई‑वर्धित ज्ञान ग्राफ प्रश्नावली इंटरैक्शन से निरंतर सीखता है, त्वरित, सटीक उत्तर और साक्ष्य प्रदान करता है तथा ऑडिटबिलिटी और अनुपालन को बनाए रखता है।
यह लेख एक नई एआई‑आधारित इंजन की खोज करता है जो मल्टीमॉडल पुनः‑प्राप्ति, ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क्स, और वास्तविक‑समय नीति निगरानी को मिलाकर सुरक्षा प्रश्नावली के लिये स्वचालित रूप से प्रमाण को संश्लेषित, क्रमबद्ध और संदर्भित करता है, जिससे प्रतिक्रिया गति और ऑडिटेबिलिटी बढ़ती है।
यह लेख एक नवीन एआई‑सक्षम कार्यप्रवाह प्रस्तुत करता है जो एक गतिशील अनुपालन नॉलेज ग्राफ़ का उपयोग करके वास्तविक‑विश्व ऑडिट परिदृश्यों को सिमुलेट करता है। वास्तविक “क्या‑अगर” प्रश्नावली उत्पन्न करके, सुरक्षा और कानूनी टीमें नियामक मांगों का पूर्वानुमान लगा सकती हैं, साक्ष्य संग्रह को प्राथमिकता दे सकती हैं, और प्रतिक्रिया की सटीकता को निरंतर सुधार सकती हैं, जिससे टर्नअराउंड समय और ऑडिट जोखिम में नाटकीय कमी आती है।
Procurize AI एक बंद‑लूप सीखने प्रणाली प्रस्तुत करता है जो विक्रेता प्रश्नावली प्रतिक्रियाओं को कैप्चर करती है, उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालती है, और स्वचालित रूप से अनुपालन नीतियों को परिष्कृत करती है। Retrieval‑Augmented Generation, सेमान्टिक ज्ञान ग्राफ और प्रतिक्रिया‑आधारित नीति संस्करणन को संयोजित करके, संगठन अपनी सुरक्षा स्थिति को अद्यतित रख सकते हैं, मैन्युअल प्रयास को कम कर सकते हैं, और ऑडिट तत्परता में सुधार कर सकते हैं।