Այս հոդվածը բացատրում է քաղաքականություն‑ին‑կոդի և մեծ լեզվի մոդելների համագումարը, ցույց կտալով, թե ինչպես ավտոմատիկ հաջորդականության համապատասխանության կոդը կարող է պարզեցնել անվտանգության հարցաթերթերի պատասխանները, նվազեցնել ձեռքային գործողությունները և պահպանել աուդիտորական ճշգրտությունը
Այս հոդվածը մանրամասն է զրուցում Procurize AI-ի նորարար Ֆեդերատված Վերականգնված-Ագումենտված Ստեղծման (RAG) շարժիչի մասին, որը մշակված է՝ տարբեր կարգավորիչ շրջանակների հետանպատակավետ պատասխանները համընկնել: Ֆեդերատված ուսուցանման և RAG-ի միավորումը հնարավորություն է տալիս պլատֆորմին տրամադրել իրական‑ժամանակի, համատեքստի վրա հիմնված պատասխաններ՝ պահպանելով տվյալների գաղտնիությունը, կրճատվելով հակադարձման ժամանակը և բարելավելով պատասխանների համեմատությունը անվտանգության հարցաշարների համար:
Բաժանառին կազմակերպությունները հաճախ դիմադրում են հեշտացման խնդիրների՝ անվտանգության հարցաթղթեր համապատասխանության, პროდუქթեր և գործընկերների տարբեր շրջաններում պահպանելու համար: Ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգի օգտագործմամբ խմբերը կարող են ընդունել ընդհանուր պատասխանչի, միևնույնում չտեղափոխելով հարցաթղթի մուտքային տվյալները, պահպանելով գաղտնիությունը և շարունակաբար բարելավելով պատասխանների որակը: Այս հոդվածը ծանոթացնում է տեխնիկական ճարտարապետությանը, աշխատանքային հոսքը և լավագույն պրակտիկայի roadmap‑ին՝ ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգով պաշտպանված պատասխանչի իրականացման համար:
Ձգիրք՝ ֆեդերացված գիտելիքների գրաֆիկների օգտագործման մասին, որոնք ուժեղացնում են AI‑ղեժաված, ապահով և ստուգման հնարավոր կերպով ավտոմատացնել անվտանգության հարցաշարերը մի քանի կազմակերպությունների միջև, նվազեցնելով ձեռնային աշխատանքը՝ պահպանելով տվյալների գաղտնիությունը և ծագումը։